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申请/专利权人：富盛科技股份有限公司
摘要：本申请实施例提供一种基于车辆多特征匹配的遮挡号牌溯源方法及装置，方法包括：通过将预设历史图像数据输入预设目标检测模型确定对应的目标检测算法模型；获取遮挡车牌车辆的图像数据输入目标检测算法模型，确定算法模型输出的车辆特征，判断车辆特征中的遮挡车牌位置区域特征是否存在，若是，则提取遮挡车牌位置区域特征并输入到预设卷积循环神经网络的卷积层，将得到的特征序列概率分布输入到卷积循环神经网络的转录层确定对应的连续车牌号码序列；将车辆类型特征、车标类型特征以及连续车牌号码序列与预设车档库中的车辆信息进行匹配，得到完整的车辆信息，本申请能够结合多车辆特征进行车牌遮挡溯源识别，提高车牌遮挡溯源的准确率。
主权项：1.一种基于车辆多特征匹配的遮挡号牌溯源方法，其特征在于，所述方法包括：将预设历史图像数据输入预设目标检测模型通过深度可分离卷积确定对应的多尺度特征图，对所述多尺度特征图进行融合操作和重塑操作，确定对应的多尺度重塑特征图，根据所述多尺度重塑特征图确定对应的目标检测算法模型；获取遮挡车牌车辆的图像数据，将所述图像数据输入所述目标检测算法模型，确定所述算法模型输出的车辆特征，其中，所述车辆特征包括车辆类型特征、车标类型特征以及遮挡车牌位置区域特征中的至少一种；判断所述车辆特征中的所述遮挡车牌位置区域特征是否存在，若是，则提取所述遮挡车牌位置区域特征并将提取到的所述遮挡车牌位置区域特征输入到预设卷积循环神经网络的卷积层进行卷积操作和池化操作，确定对应的卷积特征图，将得到的所述卷积特征图进行重塑操作并输入到所述卷积循环神经网络的循环层，确定对应的特征序列概率分布，将得到的所述特征序列概率分布输入到所述卷积循环神经网络的转录层确定对应的连续车牌号码序列；将所述车辆类型特征、所述车标类型特征以及所述连续车牌号码序列与预设车档库中的车辆信息进行匹配，得到所述遮挡车牌车辆在所述预设车档库中完整的车辆信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 富盛科技股份有限公司 基于车辆多特征匹配的遮挡号牌溯源方法及装置
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