本发明提供了一种基于YOLOv3网络的车牌检测方法,包括数据预处理:搜集包含车牌的图片,分类整理;通过数据均衡的方法扩大较少的新能源车牌数量、使馆领馆车牌数量和民航车牌数量,使之与蓝色车牌数量相当,将上述图片标记为数据集;特征提取:将数据预处理中得到的数据集编码后输入到Darknet‑53网络,取最后两层残差层的输出作为特征矩阵;分类预测:将特征提取中得到的两个不同维度的特征矩阵,拼接后送入逻辑回归分类器,输出车牌的位置和种类。本发明所述的基于YOLOv3网络的车牌检测方法,采用锚盒机制,只用一次特征提取,预测出车牌目标的位置和类别两种信息,减少了计算量,提高了计算速度。
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