一种基于卷积神经网络的车标定位与识别方法[CN201710752742.3] - 浙江工业大学

专利申请

2017-08-28
公布公告

2019-11-19
授权日期

2019-11-19
终止

2029-11-16

一种基于卷积神经网络的车标定位与识别方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201710752742.3 申请日期： 2017-08-28 专利主类别： G06K9/32 {{ classMap["G06K9/32"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区

专利分类项目

G06K9/32 : 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2017-08-28	初审公告日期	2019-11-19
注册公告期号	2019-11-19	注册公告日期	2019-11-19
专用权期限	2019-11-19 - 2029-11-16	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州浙科专利事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明公开了一种基于卷积神经网络的车标定位与识别方法。它本发明使用计算机视觉技术，通过车标粗定位方法、车标精定位方法与基于卷积神经网络的车标分类，实现了车标定位与识别。本发明解决了车标识别问题，同时拥有较好的准确率与效率，改善了以车牌辨车的传统工作模式，能更加准确的确定唯一的车辆，为车牌套牌的查处、违章逃逸等违法行为提供可靠证据，更好地实现智能化的交通管理。

法律进度