[發(fā)明專利]車牌檢測模型的訓練方法和裝置

有效

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• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111626295B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設計）人: 張浩
• 申請（專利權）人: 杭州雄邁集成電路技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

1.一種車牌檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

利用以下步驟進行迭代訓練，直至滿足所述車牌檢測模型的模型訓練要求：

將樣本圖像輸入所述車牌檢測模型，得到所述樣本圖像的車牌預測框，所述樣本圖像標注有車牌標注框；

根據所述車牌預測框和所述車牌標注框確定角度維度下的第一旋轉損失；

根據所述車牌預測框和所述車牌標注框確定面積維度下的第二旋轉損失；

根據所述第一旋轉損失和所述第二旋轉損失確定綜合旋轉損失；

根據所述綜合旋轉損失更新所述車牌檢測模型的模型參數；

所述根據所述車牌預測框和所述車牌標注框確定面積維度下的第二旋轉損失，包括：

確定所述車牌預測框的最小外接矩形，作為車牌預測包圍框；

確定所述車牌標注框的最小外接矩形，作為車牌標注包圍框；

根據所述車牌預測包圍框和所述車牌標注包圍框確定所述第二旋轉損失；

所述車牌檢測模型包括：特征提取層、特征篩選層和車牌檢測層；

所述特征提取層，用于獲取所述樣本圖像，并對所述樣本圖像進行特征提取，得到基礎特征圖；

所述特征篩選層，用于對所述基礎特征圖進行特征篩選，得到熱點特征圖；

所述車牌檢測層，用于根據所述基礎特征圖和所述熱點特征圖預測得到所述車牌預測框；

所述方法還包括：

根據所述車牌標注框和所述熱點特征圖確定特征篩選損失；

根據所述特征篩選損失更新所述特征篩選層的模型參數；

根據所述綜合旋轉損失更新車牌檢測層的模型參數；

根據所述特征篩選損失和所述綜合旋轉損失更新所述特征提取層的模型參數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述車牌預測框和所述車牌標注框確定角度維度下的第一旋轉損失，包括：

確定基準點與所述車牌預測框的相對頂點之間的第一角度；

確定所述基準點與所述車牌標注框的所述相對頂點之間的第二角度；

根據所述第一角度和所述第二角度確定所述第一旋轉損失。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一角度和所述第二角度確定所述第一旋轉損失，包括：

確定位置關系相同的所述第一角度和所述第二角度之間的角度差值；

根據位置關系不同的角度差值確定所述第一旋轉損失。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基準點位于所述車牌預測框對角線所在的直線上；或

所述基準點位于所述車牌標注框對角線所在的直線上。