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摘要
本发明公开了一种基于边缘引导稀疏注意力机制的车牌实时检测方法,属于目标检测的技术领域。该方法首先使用卷积神经网络对输入图像进行处理,提取语义特征；然后利用一种新的边缘引导稀疏注意力机制快速捕获显著性区域,即车牌区域,其中边缘引导稀疏注意力机制包括边缘引导组件和稀疏注意力组件；接着采用级联多任务学习辅助车牌精准检测；最后采用损失掩码方法去抑制低质量的预测框,提高系统性能。本发明可实现在各种自然场景下的车牌实时检测,并具有高准确率、高召回率以及高鲁棒性,对于现实应用具有重要意义。在最大和最多样化的公开数据集CCPD上实现了最先进的性能,尤其是在CCPD-Base(100k)测试集上的检测精度达到99.9％。
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