复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法（智慧城市）

复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法，以神经网络深度学习为技术背景，用各种环境背景下的车牌照片数据集，利用构建的深度神经网络模型进行大量学习训练，得到网络模型的权重文件及其它参数文件；并在系统的检测阶段引入图像增强技术，对测试集照片中的低照度、有雾、模糊照片进行图像增强，实现了复杂环境下车牌的精准定位；同时，图像增强技术的引进，大大增强了本发明车牌定位方法对复杂环境的兼容性，很好地解决了现有车牌定位算法对环境因素敏感、对图像质量要求高、车牌可定位场景单一的问题；本发明提出的车牌定位方法使用的是神经网络深度学习技术，该神经网络模型的迁移学习能力和泛化性强。

《复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法（智慧城市）》是一发明专利，专利号为 2020102256520，当前法律状态为已下证，由西安电子科技大学;陕西理工大学提出申请，发明人为王兰美;梁涛;褚安亮;廖桂生;王桂宝;孙长征，申请日期为2020-03-27，公开（公告）日期为2024-02-09，国际专利分类号（IPC）为 G06V20/62(2022.01)I;G06V10/762(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智慧城市、车牌定位、图像增强、深度神经网络、复杂环境、智能交通、车牌识别、图像处理、卷积神经网络、安防监控、智慧停车、车辆检测、高速收费、边缘计算、视觉识别、交通稽查、低照度成像、车载摄像、目标检测、图像预处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法，以神经网络深度学习为技术背景，用各种环境背景下的车牌照片数据集，利用构建的深度神经网络模型进行大量学习训练，得到网络模型的权重文件及其它参数文件；并在系统的检测阶段引入图像增强技术，对测试集照片中的低照度、有雾、模糊照片进行图像增强，实现了复杂环境下车牌的精准定位；同时，图像增强技术的引进，大大增强了本发明车牌定位方法对复杂环境的兼容性，很好地解决了现有车牌定位算法对环境因素敏感、对图像质量要求高、车牌可定位场景单一的问题；本发明提出的车牌定位方法使用的是神经网络深度学习技术，该神经网络模型的迁移学习能力和泛化性强。

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