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车牌图像清晰度模型训练方法、清晰度检测方法及装置

摘要

本申请涉及一种车牌图像清晰度模型训练方法、清晰度检测方法及装置,其中模型训练方法通过获取多个清晰度等级分别对应的车牌样本图像集,将多个清晰度等级在0至1之间均匀分布,得对应的清晰度值,根据清晰度等级和对应的清晰度值标注各样本图像的清晰度值,采用标注后的车牌样本图像集,利用平滑损失函数训练深度学习网络模型。由于在训练时车牌样本图像集的清晰度值是按车牌图像的清晰程度进行分类并排序后映射的,因此,在利用平滑损失函数对模型进行训练后,模型学习到的特征更具有鲁棒性,进而在利用模型进行实际检测时,可以根据学习到的特征输出一个能够反应车牌区域清晰程度的标量值,从而可以较为精确的对车牌区域的图像质量进行评价。

著录项

  • 公开/公告号CN110807491A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海眼控科技股份有限公司;

    申请/专利号CN201911069615.9

  • 发明设计人 周康明;蒋章;

    申请日2019-11-05

  • 分类号

  • 代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司;

  • 代理人黄丽霞

  • 地址 200030 上海市徐汇区中山南二路107号1幢20层I单元

  • 入库时间 2023-12-17 05:31:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191105

    实质审查的生效

  • 2020-02-18

    公开

    公开

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