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申请/专利权人：安徽清新互联信息科技有限公司
摘要：本发明公开了基于多模态信息的车牌字符识别方法、系统以及储存介质，涉及图像识别技术领域，对车牌图像预处理后输入到已训练完成的深度神经网络模型中，以输出车牌识别结果；深度神经网络模型包括预测模块、学生模型和教师模型，通过知识蒸馏技术把教师模型的多模态特征传递给学生模型，以完成车牌字符的识别；所述教师模型的输入为车牌图像和车牌描述文字，车牌图像通过视觉编码器微调后与车牌描述文字进行跨模态注意力融合，获取具有文本特征信息的车牌图像视觉特征；所述学生模型的输入为车牌图像，车牌图像通过特征提取后得到高层特征图；该车牌字符识别方法、系统以及储存介质识别结果更加准确，鲁棒性更高。
主权项：1.基于多模态信息的车牌字符识别方法，其特征在于，对车牌图像预处理后输入到已训练完成的深度神经网络模型中，以输出车牌识别结果；所述深度神经网络模型包括预测模块、学生模型和基于多模态编码器的教师模型，通过知识蒸馏技术把教师模型的多模态特征传递给学生模型，以完成车牌字符的识别；所述教师模型的输入为车牌图像和车牌描述文字，车牌图像通过视觉编码器微调后与车牌描述文字进行跨模态注意力融合，获取具有文本特征信息的车牌图像视觉特征；所述学生模型的输入为车牌图像，车牌图像通过特征提取后得到高层特征图；车牌图像视觉特征与高层特征图作为预测模块的输入，以输出车牌字符的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽清新互联信息科技有限公司 基于多模态信息的车牌字符识别方法、系统以及储存介质
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