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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置，属于自然语言处理领域。本发明方法包括老挝车牌照图像数据构建及预处理、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型构建、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照模型训练、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别装置，对输入的老挝车牌照图像进行信息识别，本发明提高了老挝车牌照图像识别的正确率，有效地解决了老挝车牌照上行省份字符排列紧密、难以分割和下行辅音字符相似度高、难以识别的问题。
主权项：1.融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法，其特征在于，包括：步骤1、对老挝车牌数据集进行预处理，并划分评估集、训练集与测试集；步骤2、构建融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型；步骤3、使用训练集训练构建好的老挝车牌照识别模型，以端到端的方式联合训练，通过模块间参数的共享学习，计算网络训练之间的损失值，来优化学习参数与模型权重；步骤4、将训练好的老挝车牌照识别模型进行保存，并部署于服务器上，实现对老挝车牌照图像中的信息识别；所述步骤2包括构建依次连接的基于改进的视觉几何群网络的特征提取模块、基于通道及空间注意力的特征增强模块、老挝车牌省份信息分类模块以及老挝车牌字符信息识别模块；具体步骤如下：步骤2.1、构建基于改进的视觉几何群网络的特征提取模块，基于改进的视觉几何群网络的特征提取模块的网络架构为在视觉几何群网络中去除了全连接层，并在各组卷积层后加入ReLU激活函数；用于提取车牌照图像的全局特征图；步骤2.2、构建基于通道及空间注意力的特征增强模块，用于生成通道和空间混合域的注意力向量，对全局特征图进行重构，获取老挝车牌照中省份特征图和字符特征图；步骤2.3、构建老挝车牌省份信息分类模块，采用省份特征整体分类的方式获取省份信息；步骤2.4、构建老挝车牌字符信息识别模块，采用序列标注的方法来识别车牌照下行字符。
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百度查询： 昆明理工大学 融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置
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