一種基于邊緣特征的復(fù)雜場(chǎng)景車架號(hào)識(shí)別方法及設(shè)備

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111310872.4 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114170431A 公開（公告）日 2022-03-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN114170431A 申請(qǐng)公布日 2022-03-11
分類號(hào) G06V10/44（2022.01）I;G06V10/56（2022.01）I;G06V30/10（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 董正凱;張鐵監(jiān);汪洋;葉劍 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 多倫科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 代理人 徐瑩
地址 211112江蘇省南京市江寧區(qū)天印大道1555號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于邊緣特征的復(fù)雜場(chǎng)景車架號(hào)識(shí)別方法及設(shè)備，包括：對(duì)采集到的車架號(hào)圖片進(jìn)行邊緣特征提取得到邊緣特征圖，及進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換得到HSV顏色空間的圖片；將所得邊緣特征圖和HSV顏色空間的圖片組合得到組合特征圖并輸入至ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到深度語(yǔ)義信息；將深度語(yǔ)義信息輸入超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到超分辨率圖像，以通過(guò)訓(xùn)練來(lái)增加所述ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取超分辨率特征的能力；將深度語(yǔ)義信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換和壓縮得到車架號(hào)的序列特征，并對(duì)所得車架號(hào)的序列特征進(jìn)行分類以得到車架號(hào)的字符。本發(fā)明避免了人工識(shí)別工作量大的問(wèn)題，減小了人工勞動(dòng)強(qiáng)度；提高了圖樣采集的有效性，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率。