本发明提供了一种基于YOLOv3网络的车牌检测方法，包括数据预处理：搜集包含车牌的图片，分类整理；通过数据均衡的方法扩大较少的新能源车牌数量、使馆领馆车牌数量和民航车牌数量，使之与蓝色车牌数量相当，将上述图片标记为数据集；特征提取：将数据预处理中得到的数据集编码后输入到Darknet‑53网络，取最后两层残差层的输出作为特征矩阵；分类预测：将特征提取中得到的两个不同维度的特征矩阵，拼接后送入逻辑回归分类器，输出车牌的位置和种类。本发明所述的基于YOLOv3网络的车牌检测方法，采用锚盒机制，只用一次特征提取，预测出车牌目标的位置和类别两种信息，减少了计算量，提高了计算速度。
声明：
“基于YOLOv3网络的车牌检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1057
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
