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公开(公告)号：CN112200193B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011393777.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉、模式识别以及智能交通领域，具体涉及一种基于多属性融合的分布式车牌识别方法、系统、装置，旨在进一步提升自然场景中车牌识别结果准确性、有效性和可信度。本系统方法包括获取待识别的车牌图像；提取车牌图像的特征，作为初始特征；对初始特征进行深度编码，得到与车牌图像类型相关的类型特征，并通过图像类型分类器得到类型预测结果；对初始特征进行深度编码，得到与车牌颜色相关的颜色特征，并通过图像颜色分类器得到颜色预测结果；将初始特征、类型特征、颜色特征融合后进行深度编码，得到与车牌图像相关的文本特征，并通过预构建的字符序列生成器得到车牌号识别结果。本发明提高了识别准确性、有效性和可信度。
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公开(公告)号：CN112200193A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011393777.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉、模式识别以及智能交通领域，具体涉及一种基于多属性融合的分布式车牌识别方法、系统、装置，旨在进一步提升自然场景中车牌识别结果准确性、有效性和可信度。本系统方法包括获取待识别的车牌图像；提取车牌图像的特征，作为初始特征；对初始特征进行深度编码，得到与车牌图像类型相关的类型特征，并通过图像类型分类器得到类型预测结果；对初始特征进行深度编码，得到与车牌颜色相关的颜色特征，并通过图像颜色分类器得到颜色预测结果；将初始特征、类型特征、颜色特征融合后进行深度编码，得到与车牌图像相关的文本特征，并通过预构建的字符序列生成器得到车牌号识别结果。本发明提高了识别准确性、有效性和可信度。
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