摘要
本发明公开了基于DETR类模型的车牌检测方法与系统,属于图像检测与计算机视觉交叉技术领域。解决了现有技术中传统的车牌检测方法与系统识别准确率较低且处理速度较差的问题;本发明通过数据集构建模块,将包含检测场景中车牌的图像作为输入图片,对输入图片进行预处理,得到预处理后的输入图片,整合为车牌检测数据集;通过模型训练模块,使用车牌检测数据集对D‑FINE模型进行训练,得到训练好的车牌检测模型;通过车牌检测模块,将待检测图像输入到训练好的车牌检测模型,得到车牌区域的位置信息。本发明有效提升了车牌识别效率和准确率,可以应用于交通监控、停车管理及智能交通系统中的车牌自动检测与识别。
技术关键词
车牌检测方法
车牌检测数据
上下左右边缘
解码器
模型训练模块
计算机视觉交叉技术
车牌检测系统
图片
匈牙利匹配算法
智能交通系统
编码器
图像
权重策略
交通监控
蒸馏
焦点
网络
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操作控制方法
基元
计算机可读指令
数据
标注策略
径向基函数神经网络
通信特征
光伏设备
分布式光伏
信号
语义分割网络
图像识别方法
特征提取模块
计算机视觉图像分割
双线性插值
航迹聚类方法
航迹数据
机场终端区
多层次
编码器模块