[發明專利]車輛通行快速識別方法及系統

有效

• 申請號: 201910645827.0
• 申請日: 2019-07-17
• 公開（公告）號: CN110263788B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 韋毅勇;謝學峰;馬夢沙
• 申請（專利權）人: 廣西蓋德科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04;G07C9/20
• 代理公司: 北京方韜法業專利代理事務所(普通合伙) 11303
• 代理人: 黨小林

1.一種車輛通行快速識別方法，其特征在于，包括：

獲取由設置在不同位置的圖像攝取裝置拍攝到的車輛的牌照圖像；

利用AI模塊對所述牌照圖像分別進行圖像識別；

將圖像識別結果中置信度最高的圖像識別結果作為所述車輛的牌照識別結果；

將圖像識別結果中置信度最高的圖像識別結果作為所述車輛的牌照識別結果，包括：

獲取不同牌照圖像對應的圖像識別結果中的，字符串對應的總置信度，以及每個字符的置信度；

將每個字符的置信度與該字符所屬字符串的總置信度相加，得到該字符的置信度比較值；

將不同字符串相同位置上字符的置信度比較值進行比較，并將置信度比較值最高的字符作為相應位置上的牌照識別結果中的字符。

2.根據權利要求1所述的車輛通行快速識別方法，其特征在于，利用AI模塊對所述牌照圖像分別進行圖像識別，所得到的圖像識別結果包括：至少一個所述牌照圖像可能包含的字符串、所述字符串對應的總置信度，及所述字符串中每個字符所對應的置信度。

3.根據權利要求2所述的車輛通行快速識別方法，其特征在于，所述AI模塊包括：能夠給出識別結果的置信度的卷積神經網絡CNN，或者能夠給出識別結果的置信度的徑向基函數神經網絡RBF NN。

4.一種車輛通行快速識別系統，其特征在于，包括：

設置在不同位置的圖像攝取裝置，用于獲取由不同角度拍攝到的車輛的牌照圖像；

后臺計算裝置，與所述圖像攝取裝置分別連接，利用其內置的AI模塊對所述牌照圖像分別進行圖像識別，以及將圖像識別結果中置信度最高的圖像識別結果作為所述車輛的牌照識別結果；

將圖像識別結果中置信度最高的圖像識別結果作為所述車輛的牌照識別結果，包括：獲取不同牌照圖像對應的圖像識別結果中的，字符串對應的總置信度，以及每個字符的置信度；將每個字符的置信度與該字符所屬字符串的總置信度相加，得到該字符的置信度比較值；將不同字符串相同位置上字符的置信度比較值進行比較，并將置信度比較值最高的字符作為相應位置上的牌照識別結果中的字符。

5.根據權利要求4所述的車輛通行快速識別系統，其特征在于，利用AI模塊對所述牌照圖像分別進行圖像識別，所得到的圖像識別結果包括：至少一個所述牌照圖像可能包含的字符串、所述字符串對應的總置信度，及所述字符串中每個字符所對應的置信度。

6.根據權利要求5所述的車輛通行快速識別系統，其特征在于，所述AI模塊包括：能夠給出識別結果的置信度的卷積神經網絡CNN，或者能夠給出識別結果的置信度的徑向基函數神經網絡RBF NN。