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基于车牌间协同学习机制的车牌检测方法

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摘要

本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种基于车牌间协同学习机制的车牌检测方法，以车牌检测数据集中车牌检测图片之间强一致性为基础，通过尺度间协同注意力机制学习不同车牌检测图片网络层输出特征之间的一致性，从而保证网络在特征提取阶段车牌特征之间的交互性，通过车牌特征之间的交互，实现共性特征之间共享。然后通过语义协同注意力机制学习不同车牌检测图片高层输出语义之间的一致性，从而保证网络能够凭借语义特征缩小车牌特征搜索范围，最终通过语义尺度协同学习机制融合网络语义上下文之间的关系，提升复杂场景车牌检测精度，不仅可以用来进行复杂场景下的车牌检测，还可用于复杂场景下的物体分割以及复杂场景下的物体检测。

著录项

  • 公开/公告号CN115578722A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 松立控股集团股份有限公司;

    申请/专利号CN202211263767.4

  • 发明设计人 刘寒松;孙小伟;王永;王国强;刘瑞;

    申请日2022-10-17

  • 分类号G06V20/62;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/778;G06V10/40;

  • 代理机构青岛高晓专利事务所(普通合伙);

  • 代理人黄晓敏

  • 地址 266000 山东省青岛市市南区宁夏路288号软件园6号楼11层

  • 入库时间 2023-06-19 18:13:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-06

    公开

    发明专利申请公布

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