【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车牌识别领域，尤其是涉及一种基于深度学习的车牌识别方法及系统。
技术介绍
1、在智能交通系统和安防监控领域，车牌识别技术扮演着重要角色。现有技术中，车牌识别系统通常采用深度学习方法，通过大量样本图像训练得到车牌识别模型。
2、但是现有方案也存在缺点，主要包括：
3、系统复杂性高：现有技术通常需要训练多个独立的字符识别模型(如针对不同车牌类型或不同光照条件的模型)，这增加了系统的复杂性和计算负担。例如，某些方法需要分别为白天和夜间场景训练不同的字符识别模型，或者为不同国家/地区的车牌类型训练独立的字符识别模型；
4、对复杂场景的准确性或可靠性不高：现有技术在处理复杂场景下的车牌图像时，识别准确率仍然有待提高。例如，浅层特征图、深层特征图包括不同层级的语义信息，低分辨率特征图与高分辨率特征图等不同尺度的特征图所包含语义或细节信息也不同，然而，现有技术未能够将这些不同层级语义信息、不同尺度语义或细节信息进行有效融合，使得车牌识别在多尺度场景以及对复杂光照场景下的识别准确性或可靠性不高。
...【技术保护点】
1.一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，获取车辆图像，对获取车辆图像进行预处理操作，基于预处理后车辆图像建立训练数据集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，根据采集车辆图像的光照以及天气状况对采集车辆图像进行图像增强具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，根据检测到的车牌区域，确定车牌类型并定位车牌上的关键点位置；根据车牌类型和关键点位置，对车牌图像进行分割，提取出单独...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，获取车辆图像，对获取车辆图像进行预处理操作，基于预处理后车辆图像建立训练数据集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，根据采集车辆图像的光照以及天气状况对采集车辆图像进行图像增强具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，根据检测到的车牌区域，确定车牌类型并定位车牌上的关键点位置；根据车牌类型和关键点位置，对车牌图像进行分割，提取出单独车牌字符区域具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，将提取的车牌字符区域输入到训练后的改进lprnet网络模型中，进行字符识别具体包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：张青全，刘颢，刘志强，赵国强，
申请(专利权)人：华戎技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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