-
公开(公告)号：CN111723795B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910219255.X
申请日：2019-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
IPC: G06V20/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了异常车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待检测图像数据输入到第一卷积神经网络中进行分析，得到待检测图像数据的第一浅层图像语义特征并输入到第二卷积神经网络中进行分析，确定待检测图像数据中的车辆是否悬挂车牌；将第一浅层图像语义特征输入到第三卷积神经网络中得到待检测图像数据中车辆的车脸位置；将待检测图像数据及车脸位置输入到第四卷积神经网络中，得到第二浅层图像语义特征；将第二浅层图像语义特征输入到第五卷积神经网络中，确定待检测图像数据中车辆的车牌是否遮挡；将第二浅层图像语义特征输入到第六卷积神经网络中，确定待检测图像数据中车辆的车牌是否污损。实现了对异常车牌的识别。
-
公开(公告)号：CN110619255B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201810632279.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法及其装置，该方法包括：将待检测图像输入到预先训练的第一级联卷积神经网络，以得到所述待检测图像的第一特征图；根据预设参数从所述第一特征图中提取第一候选区域；通过预先训练的第二级联卷积神经网络确定第一候选区域中的第一前景区域以及各第一前景区域的置信度；通过预先训练的第三级联卷积神经网络对置信度满足预设条件的第一前景区域进行回归处理，以得到待检测图像中的目标区域。该方法可以提高多角度场景下的目标检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN110490179A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201810461160.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于智能交通技术领域。该方法包括：获取图像中包含有车牌的车牌区域，并利用卷积神经网络CNN模型提取车牌区域内的特征信息，特征信息包括多个特征序列；基于多个特征序列对车牌区域内的字符进行识别；基于字符识别结果确定车牌号码。本发明实施例通过对车牌区域内的字符进行识别，并根据字符识别结果来确定车牌号码，不需要通过对车牌区域进行分割以得到多个字符区域来识别车牌，因而也就不需要根据特定场景调整图像处理参数，有效避免了场景因素对车牌识别的干扰，从而提升了车牌识别方法的通用性和准确性。
-
公开(公告)号：CN108319951A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710028236.X
申请日：2017-01-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种识别车牌中字符的方法及装置，所述方法包括：获取待识别车牌的车牌区域图像；将所述车牌区域图像中字符数量最多的连续字符序列、确定为所述待识别车牌中的初始主段字符；根据预设的子段字符特征，判断位于所述初始主段字符的左端或右端的字符中是否存在属于子段字符的字符；将位于所述初始主段字符左端或右端的、属于子段字符的字符删除，得到所述待识别车牌中的主段字符；根据所述主段字符在所述车牌区域图像中所在的位置，确定待识别车牌中的子段字符。应用本发明实施例能够识别出多种车牌类型中的主段字符和子段字符。
-
公开(公告)号：CN108268867A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611261487.4
申请日：2016-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
Abstract: 本申请实施例提供了一种车牌定位方法及装置。所述方法包括：获得待定位车牌图像；发送所述待定位车牌图像至用于车牌定位的目标网络，所述目标网络包括特征提取层和回归层；所述特征提取层提取所述待定位车牌图像的特征值，并发送所述特征值至所述回归层；获得所述回归层根据所述特征值得到的车牌框区域和车牌字符区域的组合；根据所获得的组合对应的定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域。其中，所述目标网络预先通过样本车牌图像训练而成，所述样本车牌图像包括正样本车牌图像，所述正样本车牌图像包括车牌框区域和车牌字符区域的组合。应用本申请实施例提供的方案进行车牌定位，能够提高车牌定位过程的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110688875B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201810730258.5
申请日：2018-07-05
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本申请实施例提供了人脸质量评估网络的训练方法、人脸质量评估方法及装置。该人脸质量评估网络的训练方法待训练的人脸质量评估网络包括：顺次连接的分支网络组、特征融合网络层和第一输出网络层；所述方法包括：针对每个特征评估网络，基于第一样本图像数据和该特征评估网络所包括的第二输出网络层的输出，对该特征评估网络进行训练，得到该特征评估网络的特征提取网络层的网络参数；在完成对每个特征评估网络的训练之后，在训练得到的每个特征评估网络的特征提取网络层的网络参数的基础上，基于第二样本图像数据和所述第一输出网络层的输出，对人脸质量评估网络进行训练。本方案可以提高对人脸质量评估网络进行训练的网络收敛速度。
-
公开(公告)号：CN110490179B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201810461160.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于智能交通技术领域。该方法包括：获取图像中包含有车牌的车牌区域，并利用卷积神经网络CNN模型提取车牌区域内的特征信息，特征信息包括多个特征序列；基于多个特征序列对车牌区域内的字符进行识别；基于字符识别结果确定车牌号码。本发明实施例通过对车牌区域内的字符进行识别，并根据字符识别结果来确定车牌号码，不需要通过对车牌区域进行分割以得到多个字符区域来识别车牌，因而也就不需要根据特定场景调整图像处理参数，有效避免了场景因素对车牌识别的干扰，从而提升了车牌识别方法的通用性和准确性。
-
公开(公告)号：CN111723795A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910219255.X
申请日：2019-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
Abstract: 本申请实施例提供了异常车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待检测图像数据输入到第一卷积神经网络中进行分析，得到待检测图像数据的第一浅层图像语义特征并输入到第二卷积神经网络中进行分析，确定待检测图像数据中的车辆是否悬挂车牌；将第一浅层图像语义特征输入到第三卷积神经网络中得到待检测图像数据中车辆的车脸位置；将待检测图像数据及车脸位置输入到第四卷积神经网络中，得到第二浅层图像语义特征；将第二浅层图像语义特征输入到第五卷积神经网络中，确定待检测图像数据中车辆的车牌是否遮挡；将第二浅层图像语义特征输入到第六卷积神经网络中，确定待检测图像数据中车辆的车牌是否污损。实现了对异常车牌的识别。
-
公开(公告)号：CN110738225B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201810798920.0
申请日：2018-07-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 蔡晓蕙
IPC: G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种图像识别方法及装置，方法包括：将待识别图像输入到已训练的目标识别模型，以由本目标识别模型通过目标检测网络检测待识别图像中目标对象在待识别图像中的位置，输出到本目标识别模型中的校正网络，以由校正网络从待识别图像中抠出所述位置对应的图像，对抠出的图像进行校正，并输出校正后的图像给本目标识别模型中的目标识别网络识别校正后的图像的内容；获取目标识别网络输出的图像识别结果。由于输入一张图像到目标识别模型，模型直接输出图像识别结果，因此本申请可以真正实现端到端目标识别，由于整个识别过程全部在模型内部实现，不存在与外部平台的数据交互，从而可节省识别耗时，同时也提高了识别的平台普适性和可移植性。
-
公开(公告)号：CN108108729B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201611055686.X
申请日：2016-11-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种车牌类型的识别方法及装置，所述方法包括：获取包含待识别车牌的场景图像，在所述场景图像中确定所述待识别车牌对应的车牌区域；确定所述车牌区域中的主段字符和/或子段字符、所述主段字符和/或子段字符的位置、所述主段字符和/或子段字符对应的字符颜色和背景颜色；根据所述位置，确定所述车牌区域中的图案区域；使用预设的分类模型，识别所述图案区域中的图案；根据所述图案、所述主段字符和/或子段字符、所述字符颜色和所述背景颜色，确定所述待识别车牌的车牌类型。应用本发明实施例能够识别包含图案的车牌类型。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
27
records
(took 0.046 seconds)
