[發(fā)明專利]混合車牌識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810885700.1
• 申請(qǐng)日: 2018-08-06
• 公開（公告）號(hào): CN109086722B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭菲;黃磊;沈成愷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 漢王科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京潤澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

本申請(qǐng)公開了一種混合車牌識(shí)別方法，屬于車牌識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)中車牌識(shí)別效率低的問題。所述方法包括：獲取目標(biāo)車牌的車牌圖像；將車牌圖像作為預(yù)先訓(xùn)練的車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，獲得車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出的分類結(jié)果，其中，分類結(jié)果包括：M種車牌號(hào)碼長度各自的分類結(jié)果、對(duì)應(yīng)每種車牌號(hào)碼長度的車牌號(hào)碼的分類結(jié)果；根據(jù)上述兩種分類結(jié)果，確定所述目標(biāo)車牌對(duì)應(yīng)的車牌號(hào)碼長度和車牌號(hào)碼；其中，M為大于1的整數(shù)。本申請(qǐng)實(shí)施例公開的混合車牌識(shí)別方法，采用一個(gè)車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別多種長度的車牌，減少了車牌識(shí)別的步驟、需要的網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)量和模型體積，提升了車牌識(shí)別的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及車牌識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種混合車牌識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

車牌識(shí)別是城市智能交通發(fā)展的重要應(yīng)用，隨著車量種類的增多，和車牌形態(tài)、顏色、內(nèi)容等的多樣化以及車輛數(shù)量的增加，對(duì)車牌識(shí)別技術(shù)的要求也越來越嚴(yán)格，在保證車牌識(shí)別準(zhǔn)確率的前提下，車牌識(shí)別的效率也至關(guān)重要。現(xiàn)有技術(shù)中常見的車牌識(shí)別方法有兩種：第一種，傳統(tǒng)的基于車牌字符分割和字符識(shí)別的方法；第二種，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法由于可以提取到更細(xì)致的車牌圖像特征，識(shí)別準(zhǔn)確率較高。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法的車牌識(shí)別流程為：首先進(jìn)行車牌矯正，得到符合要求的車牌圖像；然后，確定車牌的類型；最后，基于車牌類型選擇相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同類型的車牌圖像進(jìn)行識(shí)別。通過對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的研究，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，由于車牌的多樣化，如車牌包含的字符長度不一致，因此，現(xiàn)有技術(shù)中需要基于不同長度的車牌選擇不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車牌識(shí)別。現(xiàn)有技術(shù)中的通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車牌識(shí)別時(shí)，無法通過一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同長度的車牌進(jìn)行識(shí)別，需要先識(shí)別出車牌號(hào)碼長度，再通過相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車牌號(hào)碼識(shí)別。

可見，現(xiàn)有技術(shù)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車牌識(shí)別時(shí)，需要多次進(jìn)行識(shí)別，并且需要至少兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混合車牌識(shí)別方法，至少解決車牌識(shí)別效率低下的問題。

為了解決上述問題，第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種混合車牌識(shí)別方法包括：

獲取目標(biāo)車牌的車牌圖像；

將所述車牌圖像作為預(yù)先訓(xùn)練的車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，獲得所述車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型輸出的分類結(jié)果，其中，所述分類結(jié)果包括：M種車牌號(hào)碼長度各自的分類結(jié)果、對(duì)應(yīng)每種車牌號(hào)碼長度的車牌號(hào)碼的分類結(jié)果；

根據(jù)所述M種車牌號(hào)碼長度各自的分類結(jié)果、對(duì)應(yīng)每種車牌號(hào)碼長度的車牌號(hào)碼的分類結(jié)果，確定所述目標(biāo)車牌對(duì)應(yīng)的車牌號(hào)碼長度和車牌號(hào)碼；

其中，M為大于1的整數(shù)。

可選的，所述車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型包括：用于輸出所述車牌圖像中的高維車牌特征的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，以及分別以所述基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述高維車牌特征作為輸入的車牌號(hào)碼長度分類網(wǎng)絡(luò)和車牌號(hào)碼分類網(wǎng)絡(luò)；其中，所述車牌號(hào)碼長度分類網(wǎng)絡(luò)用于輸出所述M種車牌號(hào)碼長度各自的分類結(jié)果，所述車牌號(hào)碼分類網(wǎng)絡(luò)用于輸出所述對(duì)應(yīng)每種車牌號(hào)碼長度的車牌號(hào)碼的分類結(jié)果。

可選的，所述根據(jù)M種車牌號(hào)碼長度各自的分類結(jié)果、對(duì)應(yīng)每種車牌號(hào)碼長度的車牌號(hào)碼的分類結(jié)果，確定所述目標(biāo)車牌對(duì)應(yīng)的車牌號(hào)碼長度和車牌號(hào)碼的步驟，包括：

根據(jù)置信度最高的所述車牌號(hào)碼長度的分類結(jié)果確定所述目標(biāo)車牌的車牌號(hào)碼長度；

根據(jù)所述置信度最高的所述車牌號(hào)碼長度的分類結(jié)果，確定可信的所述車牌號(hào)碼的分類結(jié)果；

根據(jù)預(yù)設(shè)的車牌號(hào)碼字符字典、可信的所述車牌號(hào)碼的分類結(jié)果中前指定位數(shù)號(hào)碼的分類結(jié)果，確定所述目標(biāo)車牌的車牌號(hào)碼，其中，所述指定位數(shù)等于所述車牌號(hào)碼長度。