摘要
一种基于视觉‑语言多模态的船牌识别方法，包括以下步骤：S1：通过图像采集设备获取待识别区域的原始图像；S2：对采集的图像进行超分辨重建和数据增强预处理，生成船牌识别数据集；S3：构建视觉‑语言多模态的船牌识别模型，模型包括视觉模块、语言模块和融合模块；S4：将S2生成的数据集输入到视觉模块进行预训练；S5：利用船牌语料库进行语言模块预训练；S6：加载S4和S5得到的预训练权重，将S2生成的数据集输入到船牌识别模型进行，采用门控融合策略动态加权视觉特征与语言特征，生成多模态联合表征，通过多模态融合损失函数对船牌识别模型进行优化。本发明有效地提高了船牌识别的准确率，提升对遮挡、模糊图像的适应性。
