[發明專利]車牌識別方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201810461160.4
• 申請日: 2018-05-15
• 公開（公告）號: CN110490179B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 錢華;蔡曉蕙
• 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: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V10/40;G06N3/04;G08G1/017;G06V10/82
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 韓東艷

本發明公開了一種車牌識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質，屬于智能交通技術領域。該方法包括：獲取圖像中包含有車牌的車牌區域，并利用卷積神經網絡CNN模型提取車牌區域內的特征信息，特征信息包括多個特征序列；基于多個特征序列對車牌區域內的字符進行識別；基于字符識別結果確定車牌號碼。本發明實施例通過對車牌區域內的字符進行識別，并根據字符識別結果來確定車牌號碼，不需要通過對車牌區域進行分割以得到多個字符區域來識別車牌，因而也就不需要根據特定場景調整圖像處理參數，有效避免了場景因素對車牌識別的干擾，從而提升了車牌識別方法的通用性和準確性。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，特別涉及一種車牌識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

車牌是車輛的“身份證”，是區別于其他車輛的重要標識信息。在當前的智能交通領域，可以在卡口、停車場或街道等諸多場景中設置監控設備，通過監控設備獲取場景內包含有車輛的車牌的圖像，進而對該圖像中的車牌進行識別。

相關技術中車牌識別主要可以總結為三個步驟，分別為車牌區域檢測、車牌區域分割以及字符識別。當通過上述三個步驟進行車牌識別時，由于受到場景因素的影響，例如天氣、光照、監控設備傾斜、車牌傾斜等，因此，字符分割的準確性難以保證，從而導致車牌識別準確性較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種車牌識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質，可以用于解決相關技術中車牌識別準確性較低的問題。所述技術方案如下：

第一方面，提供了一種車牌識別方法，所述方法包括：

獲取圖像中包含有車牌的車牌區域，并利用卷積神經網絡CNN模型提取所述車牌區域內的特征信息，所述特征信息包括多個特征序列；

基于所述多個特征序列對所述車牌區域內的字符進行識別；

基于字符識別結果確定車牌號碼。

可選地，所述基于所述多個特征序列對所述車牌區域內的字符進行識別，包括：

通過注意力Attention模型對所述多個特征序列中的每個特征序列進行處理，得到所述車牌區域內每個特征序列對應的字符。

可選地，所述通過注意力Attention模型對所述多個特征序列中的每個特征序列進行處理，得到所述車牌區域內每個特征序列對應的字符，包括：

對于所述多個特征序列中的任一特征序列A，通過Attention模型確定所述特征序列A的權值和除所述特征序列A之外其余每個特征序列的權值，所述特征序列A的權值大于所述其余每個特征序列的權值；

基于所述特征序列A、所述特征序列A的權值、所述其余每個特征序列和所述其余每個特征序列的權值確定所述特征序列A的語義信息；

對所述特征序列A的語義信息進行解碼識別，得到所述特征序列A對應的字符。

可選地，所述利用卷積神經網絡CNN模型提取所述車牌區域內的特征信息之后，還包括：

基于所述多個特征序列確定所述車牌所屬的車牌種類；

相應地，所述基于字符識別結果確定車牌號碼，包括：

基于所述字符識別結果和所述車牌種類確定所述車牌的車牌號碼。

可選地，所述基于所述多個特征序列確定所述車牌所屬的車牌種類，包括：

基于所述多個特征序列，利用所述CNN模型確定所述車牌屬于每個預設車牌種類的概率值；

將最大概率值對應的預設車牌種類確定為所述車牌所屬的車牌種類。

可選地，所述基于所述字符識別結果和所述車牌種類確定所述車牌的車牌號碼，包括：