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申请/专利权人：超级视线科技有限公司

摘要：本申请公开一种车牌字符识别方法以及装置。方法包括：根据字符检测框坐标位置与字符检测框标识号码，匹配具有连接关系的多个字符连接对，形成真实字符连接关系矩阵，进而形成每个字符检测框的连接关系矩阵；根据字符检测框坐标位置，对车牌图像进行特征提取变换，获得每个字符的输入特征向量；将每个字符检测框的连接关系矩阵与输入特征向量，输入至字符图卷积神经网络，输出预测字符连接关系矩阵；根据预测字符连接关系矩阵与真实字符连接关系矩阵，构建损失函数调整参数，获得训练完成的字符图卷积神经网络，对待测车牌图像进行预测，获得字符连接关系矩阵，并根据字符连接关系矩阵与每个字符的字符类别，获得待测车牌图像对应的车牌。

主权项：1.一种车牌字符识别方法，其特征在于，包括：获取多个车牌图像，并对所述多个车牌图像进行字符检测，获得每个所述车牌图像中每个字符的字符类别、字符检测框坐标位置以及字符检测框标识号码；根据所述字符检测框坐标位置与所述字符检测框标识号码，匹配具有连接关系的多个字符连接对，并根据所述多个字符连接对，形成真实字符连接关系矩阵；根据所述真实字符连接关系矩阵，形成每个字符检测框的连接关系矩阵；根据所述字符检测框坐标位置，对所述车牌图像进行特征提取变换，获得每个所述字符的输入特征向量；将每个所述字符检测框的连接关系矩阵与每个所述字符的输入特征向量，输入至字符图卷积神经网络，输出预测字符连接关系矩阵；根据所述预测字符连接关系矩阵与所述真实字符连接关系矩阵，构建损失函数，并根据所述损失函数，调整所述字符图卷积神经网络的参数，获得训练完成的字符图卷积神经网络；根据所述训练完成的字符图卷积神经网络，对待测车牌图像进行预测，获得字符连接关系矩阵，并根据所述字符连接关系矩阵与每个所述字符的字符类别，获得所述待测车牌图像对应的车牌；所述根据所述字符检测框坐标位置与所述字符检测框标识号码，匹配具有连接关系的多个字符连接对，并根据所述多个字符连接对，形成真实字符连接关系矩阵，包括：根据所述字符检测框坐标位置与所述字符检测框标识号码，对每个所述车牌图像中所有字符检测框进行排列，获得至少一个字符排列层；在每个所述字符排列层中，对相邻的两个所述字符检测框进行连接关系匹配，获得所述多个字符连接对；根据所述多个字符连接对，形成所述真实字符连接关系矩阵；所述根据所述字符检测框坐标位置与所述字符检测框标识号码，匹配具有连接关系的多个字符连接对，并根据所述多个字符连接对，形成真实字符连接关系矩阵，还包括：在多个所述字符排列层中，对相邻的两个所述字符排列层中第一个字符排列层的右侧对应的字符检测框与第二个字符排列层的左侧对应的字符检测框进行连接关系匹配，获得所述字符连接对。

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