[發(fā)明專利]一種車牌矯正方法、裝置和一種視頻采集裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201611059459.4 | 申請日： | 2016-11-24 |
| 公開（公告）號： | CN106778737B | 公開（公告）日： | 2019-06-18 |
| 發(fā)明（設計）人： | 陶海;崔瀟瀟;張順;曹松 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京文安智能技術(shù)股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/32 | 分類號： | G06K9/32;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100094 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 車牌 矯正 方法 裝置 視頻 采集 | ||
1.一種車牌矯正方法，其特征在于，包括：
獲取樣本角點、角點類別及配置信息；所述配置信息包括：樣本角點尺度；根據(jù)所述角點類別及配置信息，確定至少一個尺度的所述樣本角點的角點框坐標位置；根據(jù)所述確定的角點框坐標位置，獲取帶標注的訓練樣本，以便獲取基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型；
獲取待檢測圖像及所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型；
通過所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型檢測所述待檢測圖像中目標車牌的四個角點信息；所述角點信息包括：正方形區(qū)域、角點類別和該角點的置信度；
根據(jù)所述目標車牌的四個角點信息，對所述待檢測圖像中的目標車牌進行車牌矯正。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：
獲取所述帶標注的訓練樣本、待訓練樣本圖像及配置參數(shù)；所述帶標注的訓練樣本包括：車牌四個角點框坐標位置，角點類別；
根據(jù)配置參數(shù)，生成所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域，并確定所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域中角點框的坐標位置；
根據(jù)所述帶標注的訓練樣本與所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域中角點框的坐標位置，確定所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域的樣本類型；所述樣本類型包括：正樣本或負樣本；
根據(jù)所述帶標注的訓練樣本、所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域的樣本類型、所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域中角點框的坐標位置和角點類別，獲取所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述配置參數(shù)包括：車牌角點樣本的尺度和車牌角點樣本位置搜索步長；所述根據(jù)配置參數(shù)，生成所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域步驟，具體包括：
根據(jù)所述車牌角點樣本的尺度和車牌角點樣本位置搜索步長，生成所述待訓練樣本圖像的候選推薦區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型檢測所述待檢測圖像中目標車牌的四個角點信息的步驟，具體包括：
獲取相同類別角點區(qū)域合并閾值；
通過所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型確定所述待檢測圖像中目標車牌的四個角點候選推薦區(qū)域；
根據(jù)所述待檢測圖像中目標車牌的四個角點候選推薦區(qū)域，檢測所述待檢測圖像中候選推薦區(qū)域內(nèi)角點信息；
根據(jù)所述相同類別角點區(qū)域合并閾值，將所述角點類別相同的角點信息進行合并處理，獲取合并后的角點信息；所述合并后的角點信息中的置信度為合并前至少兩個角點信息中的置信度之和；
根據(jù)所述合并后的角點信息，獲取所述角點的置信度最高的目標車牌的四個角點信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標車牌的四個角點信息，對所述待檢測圖像中的目標車牌進行車牌矯正的步驟，具體包括：
獲取車牌的四個角點的標準角點信息；
根據(jù)所述角點的置信度最高的目標車牌的四個角點信息和所述車牌的四個角點的標準角點信息，獲取矯正參數(shù)；
根據(jù)所述矯正參數(shù)和待檢測圖像，獲取矯正后的車牌圖像。
6.一種車牌矯正裝置，其特征在于，包括：
信息接收單元，用于獲取樣本角點、角點類別及配置信息；所述配置信息包括：樣本角點尺度；
信息確定單元，用于根據(jù)所述角點類別及配置信息，確定至少一個尺度的所述樣本角點的角點框坐標位置；
樣本獲取單元，用于根據(jù)所述確定的角點框坐標位置，獲取帶標注的訓練樣本，以便獲取基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型；
信息獲取單元，用于獲取待檢測圖像及所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型；
檢測單元，用于通過所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測識別模型檢測所述待檢測圖像中目標車牌的四個角點信息；所述角點信息包括：正方形區(qū)域、角點類別和該角點的置信度；
矯正單元，用于根據(jù)所述目標車牌的四個角點信息，對所述待檢測圖像中的目標車牌進行車牌矯正。
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