公开(公告)号：CN106096607A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610408067.8

申请日：2016-06-12

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 欧阳建权 ,  唐欢容 ,  李达

IPC: G06K9/32 ,  G06N3/02

CPC classification number: G06K9/3258 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明提供一种车牌识别方法，结合卷积神经网络和维特比算法，包括以下步骤：(1)图像稀疏化；(2)组合edge group；(3)计算edge group的相似度；(4)计算每一个edge group的权值wb；(5)计算评分；(6)选择精确的车牌定位框；(7)对步骤(6)中的到的车牌定位框进行卷积操作和池化操作得到特征图；(8)使用卷积神网络识别器对特征图进行扫描，得到字符序列；(9)使用维特比算法对步骤(8)中的字符序列计算得到特定字符序列。该方法能应对复杂条件下拍摄的电子图像，提高车牌识别系统的识别准确率，并且该技术在字符识别前，无需对图片进行分割，避免了由于字符分割不准确导致的错误。