一种融合滑动窗口与Faster R-CNN卷积神经网络的车标识别方法
摘要:
本发明公开了一种融合滑动窗口与Faster R‑CNN卷积神经网络的车标定位与识别方法,本发明使用计算机视觉技术,通过识别车灯对车标进行粗定位,以应对车牌遮挡与无牌车的情况,并通过基于卷积神经网络解决了车标识别问题,通过RPN动态地生成正负样本,使每一次传入的样本都不一样,减少网络的过拟合程度,提高网络的鲁棒性,改善了以车牌辨车的传统工作模式,为打击汽车套牌、一车多牌、假牌照等违法犯罪行为提供了可靠帮助,进一步提高了智能交通的可靠性,节省了大量的人力成本。
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