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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京工業(yè)大學申請的專利一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114463611B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111557327.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/62；該發(fā)明授權(quán)一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法是由卓力;安鑫;李嘉鋒設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法在說明書摘要公布了：一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法屬于圖像處理領(lǐng)域。當前絕大多數(shù)的車牌檢測方法都是采用矩陣框定位，非可控環(huán)境下，如果車牌存在嚴重傾斜或者形變，會導致車牌定位不準確，即定位的車牌區(qū)域存在較多的背景或者定位不完整，會對后續(xù)的車牌識別造成干擾，影響識別的準確率。本發(fā)明提出的中文車牌檢測方法通過引入ACON、RBN與可變形卷積，可以提升模型的特征提取能力，改進了檢測頭并設(shè)計了相應的坐標回歸公式，能夠準確地對任意傾斜的車牌進行定位，在各種復雜的非可控環(huán)境下均能獲得理想的檢測結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種非可控環(huán)境下的魯棒中文車牌檢測與校正方法，其特征在于：步驟1：車牌檢測數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要建立車牌數(shù)據(jù)集；車牌數(shù)據(jù)集應包含不同環(huán)境條件下的車牌圖像；步驟2：輸入圖像預處理將圖像送入網(wǎng)絡之前，需要先進行預處理，包括兩個步驟：1輸入圖像尺寸歸一化處理；2輸入圖像像素值歸一化處理；將輸入圖像中的所有像素值歸一化到0～1之間步驟3：網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計步驟3.1：網(wǎng)絡整體架構(gòu)中文車牌檢測網(wǎng)絡建立在YOLOv5架構(gòu)基礎(chǔ)上，輸出的則是車牌的4個頂點位置坐標；整個車牌檢測框架包括兩部分，分別是深度特征提取以及車牌坐標位置回歸；·深度特征提取對YOLOv5的骨干網(wǎng)絡進行了改進；降低了YOLOv5骨干網(wǎng)絡的深度與寬度，即卷積層數(shù)與通道數(shù)；將骨干網(wǎng)絡中的BNBatchNormalization層替換成了RBNRepresentativeBatchNormalization層；另外，將骨干網(wǎng)絡的激活函數(shù)替換成了ACONActivateOrNot，在骨干網(wǎng)絡的低層加入了可變形卷積；1骨干網(wǎng)絡該部分的輸入圖像尺寸為b，3，inputh，inputw，其中b為輸入到網(wǎng)絡中的樣本數(shù)；CSP6_1層、CSP7_1層和CSP8_1層的特征圖尺寸分別為b,128,inputh8,inputw8、b,256,inputh16,inputw16和b,128,inputh32,inputw32；將分別在這些特征圖上進行車牌檢測，對檢測結(jié)果融合后，得到最終的車牌位置；2激活函數(shù)為ACON激活函數(shù)；ACON系列激活函數(shù)最廣泛的形式為ACON-C；·車牌坐標位置回歸通過改變檢測頭的卷積通道數(shù)，使得網(wǎng)絡能夠輸出車牌的四個頂點坐標值；即將原本每個錨框的輸出元素個數(shù)增加了8個，這8個值為車牌的頂點坐標值，通過回歸確定車牌的坐標值；步驟4：車牌校正根據(jù)檢測到的車牌頂點坐標，可通過計算透視變換矩陣對車牌圖像進行傾斜校正。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京工業(yè)大學，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區(qū)平樂園100號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。