[發明專利]車牌識別系統

有效

• 申請號: 201710948118.0
• 申請日: 2017-10-12
• 公開（公告）號: CN108091141B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 李寧鳥;王文濤;魏璐
• 申請（專利權）人: 西安天和防務技術股份有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/32
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄

1.一種車牌識別系統，其特征在于，包括：

車輛檢測模塊，用于利用車輛檢測模型檢測待識別圖像中是否存在車輛，并在所述待識別圖像中存在車輛時，向通信文件中寫入與所述待識別圖像對應的第一標識信息；

車牌檢測模塊，用于從所述通信文件中獲取到所述第一標識信息時，利用車牌檢測模型檢測與所述第一標識信息對應的所述待識別圖像中是否存在車牌，并在所述待識別圖像中存在車牌時，向所述通信文件中寫入與所述待識別圖像中的待識別車牌圖像對應的第二標識信息；

車牌識別模塊，用于從所述通信文件中獲取到所述第二標識信息時，利用車牌識別模型識別與所述第二標識信息對應的所述待識別車牌圖像的車牌號。

2.根據權利要求1所述的車牌識別系統，其特征在于，所述系統還包括：

車輛檢測模型生成模塊，用于根據深度學習網絡生成所述車輛檢測模型。

3.根據權利要求2所述的車牌識別系統，其特征在于，所述車輛檢測模型生成模塊包括：

獲取單元，用于獲取多角度拍攝的多個第一樣本車輛圖像，其中，所述第一樣本車輛圖像中至少包括一輛車輛；

標記單元，用于對各所述第一樣本車輛圖像中的車輛進行標記，以得到標記出所述車輛的多個第二樣本車輛圖像；

生成單元，用于基于所述多個第二樣本車輛圖像對所述深度學習網絡進行訓練，以生成所述車輛檢測模型。

4.根據權利要求1所述的車牌識別系統，其特征在于，所述系統還包括：

車牌檢測模型生成模塊，用于通過深度學習網絡生成所述車牌檢測模型。

5.根據權利要求4所述的車牌識別系統，其特征在于，所述車牌檢測模型生成模塊包括：

獲取單元，用于獲取多角度拍攝的多個第一樣本車牌圖像；

標記單元，用于分別對各所述第一樣本車牌圖像中的車牌進行標記，以得到標記出所述車牌的多個第二樣本車牌圖像；

生成單元，用于基于所述多個第二樣本車牌圖像對所述深度學習網絡進行訓練，以生成所述車牌檢測模型。

6.根據權利要求1所述的車牌識別系統，其特征在于，所述系統還包括：

車牌識別模型生成模塊，用于通過深度學習網絡生成所述車牌識別模型。

7.根據權利要求6所述的車牌識別系統，其特征在于，所述車牌識別模型生成模塊包括：

獲取單元，用于從多角度拍攝的多個樣本車牌圖像中獲取多個第一樣本字符圖像；

標記單元，用于分別對各所述第一樣本字符圖像中的字符進行標記，以得到標記出所述字符的多個第二樣本字符圖像；

生成單元，用于基于所述多個第二樣本字符圖像對所述深度學習網絡進行訓練，以生成所述車牌識別模型。

8.根據權利要求7所述的車牌識別系統，其特征在于，所述字符的類型包括省份、字母和數字。

9.根據權利要求1所述的車牌識別系統，其特征在于，所述系統還包括：

圖像獲取模塊，用于獲取所述待識別圖像；

車牌號輸出模塊，用于輸出所述車牌識別模塊識別出的所述待識別車牌圖像的車牌號。

10.根據權利要求1～9中任意一項所述的車牌識別系統，其特征在于，所述待識別圖像中包括多輛車輛。