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龍圖騰網恭喜中通服咨詢設計研究院有限公司申請的專利一種霧霾環境下的車牌識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114581914B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210100244.1，技術領域涉及：G06V20/62；該發明授權一種霧霾環境下的車牌識別方法是由張敏鋒;汪立鶴;胡小婉;崔昕設計研發完成，并于2022-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種霧霾環境下的車牌識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種霧霾環境下的車牌識別方法，其目的在于在霧霾環境下，減小霧霾對圖像中車牌的邊界和特征的影響，從而正確識別車牌。首先使用基于大氣光值局部估計的暗通道先驗算法對模糊圖像進行初步去霧。然后對圖像進行進一步去霧處理，在目標檢測卷積神經網絡的基礎上，通過聯合去霧和區域提取模型JFRM檢測車牌區域，極大地降低了圖像恢復的失真，準確地提取了車牌去霧的圖像。最后，通過卷積增強的SRCNN實現圖像超分辨率，從而可以成功識別車牌字符。本發明提高了霧霾環境下車牌識別的準確性。

本發明授權一種霧霾環境下的車牌識別方法在權利要求書中公布了：1.一種霧霾環境下的車牌識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，改進暗通道先驗算法，對模糊圖像進行初步去霧，得到初步去霧圖像；步驟2，通過帶有卷積網絡的聯合去霧和區域提取模型，對初步去霧圖像進一步去霧處理，得到車牌去霧圖像；步驟3，通過帶有卷積網絡的聯合去霧和區域提取模型，進行區域提取，在車牌去霧圖像中提取車牌邊界框，并對邊界框位置進行校正，得到校正圖像；步驟4，對校正圖像進行超采樣處理，得到高分辨率圖像；步驟5，采用連通域方法和模板匹配方法，對高分辨率圖像進行字符分割，并采用人工神經網絡進行字符識別，最終完成霧霾環境下的車牌識別；其中，步驟2中所述的帶有卷積網絡的聯合去霧和區域提取模型JFRM，由三個模塊組成：多尺度密集連接去霧優化網絡；特征提取骨干網絡；特征交互檢測網絡；其中，通過多尺度密集連接去霧優化網絡對初步去霧圖像進一步去霧處理；在多尺度密集連接去霧優化網絡中，添加過濾器形成多尺度特征，并結合卷積層和連接層補償缺失的卷積過程中的信息；添加殘差塊加深對圖像中霧霾結構的感知，準確捕捉不同深度物體的邊界細節；從而得到車牌去霧圖像；步驟3包括，通過帶有卷積網絡的聯合去霧和區域提取模型JFRM進行區域提取，得到車牌邊界框，方法包括：在特征提取骨干網絡中，以YOLOv3中的Darknet-53網絡作為特征提取的網絡結構；該網絡結合卷積層和殘差塊；殘差塊在不改變輸入圖像和輸出圖像的大小的情況下產生殘差結果；殘差塊控制梯度的傳播，避免梯度彌散問題；在特征交互檢測網絡中，采用YOLOv3中的yolo層與Darknet-53多次下采樣提取的特征進行交互；將五次下采樣的最后三個特征輸出映射到三個不同尺度的yolo層；最小尺度的特征圖尺寸為13*13，中尺度的特征圖尺寸為26*26，特征圖尺寸為最大比例為52*52；三個不同尺度的yolo層應用一個1*1的卷積核產生一個輸出。

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