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公开(公告)号：CN108549892B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810599569.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车牌图像清晰化方法，能够对受到运动模糊影响的车牌图像进行清晰化，该方法包括以下步骤：建立一种轻量级的卷积神经网络模型，设置网络的结构和训练参数；制作卷积神经网络的训练集；训练卷积神经网络，得到网络的权重；基于卷积神经网络的训练模型，即可以对道路监控设备拍摄到的模糊车牌图像进行清晰化。本发明应用于刑侦和OCR识别等方面，针对一处道路监控设备，由于车辆的运动速度和出现位置不同，车牌图像的模糊程度和模糊角度在一定范围内变化，传统的去运动模糊方法无法有效处理，通过卷积神经网络的方法可以对车牌图像一定范围内的运动模糊进行清晰化，且具有较快的处理速度。
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公开(公告)号：CN108549892A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810599569.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车牌图像清晰化方法，能够对受到运动模糊影响的车牌图像进行清晰化，该方法包括以下步骤：建立一种轻量级的卷积神经网络模型，设置网络的结构和训练参数；制作卷积神经网络的训练集；训练卷积神经网络，得到网络的权重；基于卷积神经网络的训练模型，即可以对道路监控设备拍摄到的模糊车牌图像进行清晰化。本发明应用于刑侦和OCR识别等方面，针对一处道路监控设备，由于车辆的运动速度和出现位置不同，车牌图像的模糊程度和模糊角度在一定范围内变化，传统的去运动模糊方法无法有效处理，通过卷积神经网络的方法可以对车牌图像一定范围内的运动模糊进行清晰化，且具有较快的处理速度。
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