[發明專利]一種車牌狀態識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201610940265.9
• 申請日: 2016-10-25
• 公開（公告）號: CN107977596A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 韋立慶;羅兵華
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G08G1/017
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙)11413
• 代理人: 項京,馬敬

1.一種車牌狀態識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包括待檢測車輛的第一圖像；

識別所述第一圖像的特征區域；其中，所述特征區域為包含所述待檢測車輛的車牌的區域；

確定包含所述特征區域的第二圖像；

將所述第二圖像輸入預先訓練的卷積神經網絡中，得到所述待檢測車輛的車牌狀態；其中，所述卷積神經網絡是根據各包含第一樣本圖像的特征區域的第二樣本圖像，以及各第二樣本圖像對應的車牌狀態訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別所述第一圖像的特征區域的步驟包括：

根據所述第一圖像，確定所述待檢測車輛的車輛輪廓；

根據所述待檢測車輛的車輛輪廓，確定所述待檢測車輛的特征點；

在所述待檢測車輛的特征點中，識別預設位置處的特征點，并根據所識別的特征點確定特征區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述車牌狀態包括：故意遮擋、污損、未懸掛車牌、正常前后車遮擋、或正常車牌，所述方法還包括：

當確定所述待檢測車輛的車牌狀態為故意遮擋、污損、或未懸掛車牌時，輸出報警信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述輸出報警信息的步驟包括：

展示所述第一圖像，以及所述待檢測車輛的車牌狀態。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡的訓練過程包括：

獲取第一樣本圖像，并確定包含各第一樣本圖像的特征區域的第二樣本圖像；

將各第二樣本圖像，以及各第二樣本圖像對應的車牌狀態作為訓練樣本，訓練得到所述卷積神經網絡。

6.一種車牌狀態識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取包括待檢測車輛的第一圖像；

識別模塊，用于識別所述第一圖像的特征區域；其中，所述特征區域為包含所述待檢測車輛的車牌的區域；

確定模塊，用于確定包含所述特征區域的第二圖像；

執行模塊，用于將所述第二圖像輸入預先訓練的卷積神經網絡中，得到所述待檢測車輛的車牌狀態；其中，所述卷積神經網絡是根據各包含第一樣本圖像的特征區域的第二樣本圖像，以及各第二樣本圖像對應的車牌狀態訓練得到的。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述識別模塊包括：

第一確定子模塊，用于根據所述第一圖像，確定所述待檢測車輛的車輛輪廓；

第二確定子模塊，用于根據所述待檢測車輛的車輛輪廓，確定所述待檢測車輛的特征點；

識別子模塊，用于在所述待檢測車輛的特征點中，識別預設位置處的特征點，并根據所識別的特征點確定特征區域。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述車牌狀態包括：故意遮擋、污損、未懸掛車牌、正常前后車遮擋、或正常車牌，所述裝置還包括：

報警模塊，用于當確定所述待檢測車輛的車牌狀態為故意遮擋、污損、或未懸掛車牌時，輸出報警信息。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述報警模塊，具體用于展示所述第一圖像，以及所述待檢測車輛的車牌狀態。

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二獲取模塊，用于獲取第一樣本圖像，并確定包含各第一樣本圖像的特征區域的第二樣本圖像；

訓練模塊，用于將各第二樣本圖像，以及各第二樣本圖像對應的車牌狀態作為訓練樣本，訓練得到所述卷積神經網絡。