龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：思翼科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提出了一种基于级联神经网络的无人机车牌识别方法、装置及无人机，包括：获取无人机图像采集设备采集的第一图像，对所述第一图像进行车辆检测，得到车辆检测框；根据所述车辆检测框对所述第一图像进行裁剪，得到第二图像，对所述第二图像进行车牌检测，得到车牌检测框；根据所述车牌检测框对所述第二图像进行裁剪，得到第三图像，基于所述第三图像，利用改进的车牌识别模型进行车牌字符和车牌颜色的并行识别，得到车牌信息，其中，所述车牌识别模型基于轻量化卷积神经网络实现。本申请通过改进的级联神经网络模型进行车辆车牌识别，模型更为高效、轻量化，对芯片的算力要求较低，适配无人机在航拍车辆车牌时只能搭载低算力芯片的应用场景。
主权项：1.一种基于级联神经网络的无人机车牌识别方法，其特征在于，包括：获取无人机图像采集设备采集的第一图像，对所述第一图像进行车辆检测，得到车辆检测框；根据所述车辆检测框对所述第一图像进行裁剪，得到第二图像，对所述第二图像进行车牌检测，得到车牌检测框；根据所述车牌检测框对所述第二图像进行裁剪，得到第三图像，基于所述第三图像，利用改进的车牌识别模型进行车牌字符和车牌颜色的并行识别，得到车牌信息，其中，所述车牌识别模型基于轻量化卷积神经网络实现，包括：输入模块，所述输入模块包括第一输入层；特征提取模块，所述特征提取模块包括至少1个5x5卷积层和至少5个3x3卷积层；并行的字符识别模块和颜色识别模块，所述字符识别模块包括至少1个1x1卷积层和最大值索引层，所述颜色识别模块包括至少1个3x3卷积层、至少1个1x1卷积层、全局池化层、全连接层和最大值索引层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 思翼科技(深圳)有限公司 基于级联神经网络的无人机车牌识别方法、装置及无人机
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号