车牌图像训练集构造方法和车牌字符检测模型训练方法

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专利状态

车牌图像训练集构造方法和车牌字符检测模型训练方法

有效

专利申请进度

申请

2021-07-13

申请公布

2021-08-10

授权

2021-09-17

预估到期

2041-07-13

专利基础信息

申请号	CN202110787786.6	申请日	2021-07-13
申请公布号	CN113240058A	申请公布日	2021-08-10
授权公布号	CN113240058B	授权公告日	2021-09-17
分类号	G06K9/62;G06K9/42
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	北京文安智能技术股份有限公司
申请人地址	北京市海淀区丰豪东路9号院2号楼5单元801

专利法律状态

2021-09-17

授权

状态信息

授权
2021-08-27

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/62；申请日:20210713
2021-08-10

公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供了一种车牌图像训练集构造方法和车牌字符检测模型训练方法，其中，车牌图像训练集构造方法包括：获取车牌图像数据集中的最大车牌宽度为w和最大车牌高度为h；根据其构造标准训练样本图像的底布；在车牌图像数据集中抽取n个车牌图像并扰动缩放后沿高度方向粘贴在预制画布上，对预制画布缩放后粘贴在底布上，以形成标准训练样本图像；多次重复上述方案获取多个标准训练样本图像后汇聚形成车牌图像训练集。本发明解决了现有技术中的用于训练车牌字符检测模型的开源的车牌字符数据集的车牌图像上的字符形式单一，从而导致训练好的车牌图像字符检测模型泛化能力差，对具有复杂字符的车牌检测识别效果弱，误报率高，存在实用性差的问题。

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