【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理和目标识别定位领域，尤其涉及一种基于yolov8改进的车牌检测算法。
技术介绍
1、智能交通体系极大地方便了人们的出行和生活。随着智能交通的飞速发展与完善，车牌检测技术在交通管理、数字安全监控、车辆识别、停车管理、监视过境和搜索可疑车辆等领域中频繁使用，已成为智能交通系统的重要组成部分。这些具有巨大经济的应用技术，不仅显著地提高了工作效率，还节约了人力和物力资源。然而，尽管车牌检测技术已经取得了显著的进展和广泛的应用，仍面临着一些技术挑战和局限性，需要进一步的创新和改进以满足更高的实际应用需求。
2、目前的车牌检测技术主要基于两大类算法，即基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。经典的基于机器学习车牌检测算法有模板匹配、svm、边缘检测等，虽然在特定条件下能够工作，但这些算法对车牌的检测角度和环境变化非常敏感，导致在实际工业落地中模型检出率较低、检测速度较慢。另一方面，随着硬件和算力的快速发展，基于神经网络的深度学习算法广泛地应用于各种领域研究中，其中基于深度学习的目标检测算法更是得到迅速发展，特别是y...
【技术保护点】
1.一种基于YOLOv8改进的车牌检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车牌检测算法，其特征在于，在步骤S1中，所述数据预处理操作进一步包括，
3.根据权利要求2所述的车牌检测算法，其特征在于，所述关键点标注中的关键点顺序分别为left_top、right_top、right_down、left_down，从左上角顶点开始按照顺时针进行标注。
4.根据权利要求2所述的车牌检测算法，其特征在于，所述数据预处理还包括数据增强，通过透视变换和copypast操作生成虚拟车牌样本。
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolov8改进的车牌检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车牌检测算法，其特征在于，在步骤s1中，所述数据预处理操作进一步包括，
3.根据权利要求2所述的车牌检测算法，其特征在于，所述关键点标注中的关键点顺序分别为left_top、right_top、right_down、left_down，从左上角顶点开始按照顺时针进行标注。
4.根据权利要求2所述的车牌检测算法，其特征在于，所述数据预处理还包括数据增强，通过透视变换和copypast操作生成虚拟车牌样本。
5.根据权利要求4所述的车牌检测算法，其特征在于，在步骤s2中，构建引入车牌顶角关键点检测、增加关键点空间约束损失，进一步包括，
...【专利技术属性】
技术研发人员：钱立贵，唐杰，单存宇，陈键，王智，戴立言，
申请(专利权)人：上海网达软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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