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1. (WO2018028230) DEEP LEARNING-BASED METHOD AND DEVICE FOR SEGMENTING VEHICLE LICENSE PLATE CHARACTERS, AND STORAGE MEDIUM
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Pub. No.:    WO/2018/028230    International Application No.:    PCT/CN2017/080128
Publication Date: 15.02.2018 International Filing Date: 11.04.2017
IPC:
G06K 9/34 (2006.01)
Applicants: NETPOSA TECHNOLOGIES, LTD. [CN/CN]; Blk. C, Tower 2, Wanjing Soho, 26F No. 1 Futong Ave., Chaoyang Dist. Beijing 100102 (CN)
Inventors: GU, Aiguo; (CN).
WEN, Wei; (CN).
XU, Jian; (CN).
LI, Yan; (CN).
WAN, Dingrui; (CN)
Agent: CHINA PAT INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE; 2nd Floor, Zhongguancun Intellectual Property Building, Block B, No. 21 Haidian South Road, Haidian Beijing 100080 (CN)
Priority Data:
201610652746.X 10.08.2016 CN
Title (EN) DEEP LEARNING-BASED METHOD AND DEVICE FOR SEGMENTING VEHICLE LICENSE PLATE CHARACTERS, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF BASÉS SUR UN APPRENTISSAGE PROFOND POUR SEGMENTER DES CARACTÈRES DE PLAQUE D'IMMATRICULATION DE VÉHICULE, ET SUPPORT DE STOCKAGE
(ZH) 一种基于深度学习的车牌字符分割方法、装置及存储介质
Abstract: front page image
(EN)Provided in the present invention are a deep learning-based method and device for segmenting vehicle license plate characters, and a storage medium. The method comprises: acquiring the original image of a vehicle license plate, and labeling the original image to obtain a labeled image; constructing a neural network on the basis of the original image and the labeled image; on the basis of the neural network and loss function of softmax regression, classifying regions of the original image to obtain a classified image; comparing the classified image with the labeled image to determine whether the classified image and the labeled image are consistent; if not, performing training on the basis of the classified image to obtain the neural network model.
(FR)La présente invention concerne un procédé et un dispositif basés sur un apprentissage profond pour segmenter des caractères de plaque d'immatriculation de véhicule, et un support de stockage. Le procédé comporte les étapes consistant à: acquérir l'image d'origine d'une plaque d'immatriculation de véhicule, et étiqueter l'image d'origine pour obtenir une image étiquetée; construire un réseau neuronal en se basant sur l'image d'origine et l'image étiquetée; en se basant sur le réseau neuronal et fonction de pertes de régression softmax, classifier des régions de l'image d'origine pour obtenir une image classifiée; comparer l'image classifiée avec l'image étiquetée pour déterminer si l'image classifiée et l'image étiquetée sont cohérentes; si non, réaliser un apprentissage en se basant sur l'image classifiée pour obtenir le modèle de réseau neuronal.
(ZH)本发明提供的一种基于深度学习的车牌字符分割方法、装置及存储介质,获取车牌的原始图像,将所述原始图像进行标记得到标签图像;根据所述原始图像和所述标签图像构造神经网络;基于所述神经网络和softmax回归损失函数,对所述原始图像中的区域进行分类得到分类后的图像;将所述分类后的图像与所述标签图像进行对比,判断所述分类后的图像与所述标签图像是否一致;如果不一致,则基于所述分类后的图像进行训练得到神经网络模型。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)