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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本发明提供了一种车牌识别方法和装置及设备，所述方法包括：获取在车辆到达预设采集区域后采集的多张原始图像帧；分别对所述多张原始图像帧进行车辆检测和车牌检测，获得多张第一图像帧，所述第一图像帧中包含针对车辆的车辆标记区域和针对车牌的第一车牌标记区域；对多张第一图像帧包含的车辆标记区域进行扩大处理，并根据扩大后的车辆标记区域对对应的第一图像帧进行裁剪，获得多张第二图像帧；分别对所述多张第二图像帧进行车牌检测，获得多张第三图像帧，所述第三图像帧中包含针对车牌的第二车牌标记区域；基于所述第一车牌标记区域和所述第二车牌标记区域，确定所述车牌的车牌内容。利用本发明提供的方法，可以减少车牌漏报问题。
主权项：1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括：获取在车辆到达预设采集区域后采集的多张原始图像帧；分别对所述多张原始图像帧进行车辆检测和车牌检测，获得多张第一图像帧，所述第一图像帧中包含针对车辆的车辆标记区域和针对车牌的第一车牌标记区域；对多张第一图像帧包含的车辆标记区域进行扩大处理，并根据扩大后的车辆标记区域对对应的第一图像帧进行裁剪，获得多张第二图像帧；分别对所述多张第二图像帧进行车牌检测，获得多张第三图像帧，所述第三图像帧中包含针对车牌的第二车牌标记区域；从所述多张第三图像帧第一图像帧中筛选获得车牌质量符合预设要求的第四图像帧；将所述第四图像帧输入到预先训练的车牌识别模型；基于所述车牌识别模型中的第一CNN特征提取层对输入的第四图像帧进行特征提取，得到特征矩阵H1；基于所述车牌识别模型中的关联矩阵计算层，增强所述特征矩阵H1中各特征向量之间的依赖性，得到依赖性矩阵O；基于所述车牌识别模型中的RNN特征提取层对所述依赖性矩阵O进行特征提取，得到特征矩阵H2；基于所述车牌识别模型中的第一分类器，预测每个时间步timestep对应的字符及概率，将概率最大的字符按照timestep排序得到车牌内容并输出，获得输出的所述车牌的n个车牌内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 一种车牌识别方法和装置及设备
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