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本发明公开了一种基于深度学习的危险品车辆检测与识别方法，涉及公路智能交通技术与人工智能领域。所述方法包括如下步骤：获取危险品车辆样本图像，并标注样本图像中目标区域坐标信息和类别；构建基于深度神经网络的危险品车辆标识检测与识别模型，利用采集和标注的危险品车辆样本训练危险品车辆标识检测与识别模型；利用危险品车辆标识检测与识别模型对待检测图像进行检测与识别；利用BP神经网络模型进行字符识别，确定危险品车辆标识。所述方法能够提高危险品车辆识别的准确率，可以有效提高高速入口车辆通行效率和高速通行安全性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN111860690A
(43)申请公布日2020.10.30
(21)申请号202010758716.3G06K9/32(2006.01)
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