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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明公开了一种单阶段多类型多车牌的车牌检测识别一体化方法。首先通过特征提取骨干网络对待处理的可能包含多张车牌的图像进行特征提取，获得特征图；将特征图送入注意力模块获取车牌和字符序列的注意力图；将特征图送入检测分支预测车牌在图像中的位置，将特征图和注意力图送入识别分支预测字符类别，检测分支和识别分支进行并行运算；最后将检测分支和识别分支的输出结果进行融合，获得图像中每个车牌的位置和字符序列。该方法无需级联多个网络，在单一网络内并行实现车牌检测和字符识别任务，能够实现单次识别多张车牌，提高网络效率；同时，通过注意力机制在单一网络结构下实现对多种类型车牌的统一识别，降低网络设计复杂度。
主权项：1.一种基于深度学习的车牌检测识别一体化方法，使用单一网络对图像中的多种类型的多张车牌同时实现检测和识别，包括以下步骤：1通过特征提取骨干网络对待处理的可能包含多张车牌的图像进行特征提取，获得对应特征图；2将步骤1提取的特征图送入注意力模块获取车牌和字符序列的注意力图；3将步骤1提取的特征图送入检测分支预测车牌在图像中的位置，将步骤1提取的特征图和步骤2获得的注意力图送入识别分支预测字符类别，检测分支和识别分支进行并行运算；4将检测分支和识别分支的输出结果进行融合，获得图像中每个车牌的位置和字符序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 一种单阶段多类型多车牌的车牌检测识别一体化方法
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