技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于深度学习的车牌检测与识别方法和装置。该方法包括：使用作为训练数据的车牌图片，训练用于车牌检测的卷积神经网络，得到车牌检测模型；使用作为训练数据的车牌图片，训练由卷积神经网络和循环神经网络组成的序列识别模型，得到车牌序列识别模型；使用车牌检测模型对于待检测的车辆图片进行检测，得到车牌图片；使用车牌序列识别模型对所述车牌图片进行检测，得到待检测的车辆图片的车牌识别结果。本发明的方法按照车牌顶点坐标信息对车牌进行校正，使得本方法能够处理一定倾斜角度下拍摄的车辆图片。使用卷积神经网络和循环神经网络构建的序列识别方法识别车牌，不需要对车牌进行字符分割，提高车牌识别准确率。
技术研发人员：王耀威;李诗文;田永鸿;邹逸雄;曾炜
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2018.06.12
技术公布日：2018.11.16