[發(fā)明專利]車輛與車牌的關(guān)聯(lián)方法、裝置和電子系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010410835.X
• 申請日: 2020-05-14
• 公開（公告）號: CN111753826A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒城;李伯勛;張弛
• 申請（專利權(quán)）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 何少巖

1.一種車輛與車牌的關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于電子設(shè)備，包括：

對待檢測圖像進(jìn)行車輛特征檢測和車牌特征檢測，得到所述待檢測圖像的車輛檢測框集合和車牌關(guān)聯(lián)框組集合；所述車輛檢測框集合包括至少一個(gè)車輛檢測框；所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合包括至少一組車牌檢測框和該車牌檢測框?qū)?yīng)的候選車框；

計(jì)算所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合中的候選車框與所述車輛檢測框集合中的車輛檢測框的匹配度；

根據(jù)計(jì)算得到的所述候選車框與所述車輛檢測框的匹配度，確定所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合中的車牌檢測框關(guān)聯(lián)的車輛檢測框。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述電子設(shè)備預(yù)存有訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一分支網(wǎng)絡(luò)為車輛檢測模型，第二分支網(wǎng)絡(luò)為車牌檢測模型；

對待檢測圖像進(jìn)行車輛特征檢測和車牌特征檢測，得到所述待檢測圖像的車輛檢測框集合和車牌關(guān)聯(lián)框組集合的步驟，包括：

將待檢測圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測圖像進(jìn)行車輛檢測，得到所述待檢測圖像的車輛檢測框集合；

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第二分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測圖像進(jìn)行車牌檢測，得到所述待檢測圖像的車牌關(guān)聯(lián)框組集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測圖像進(jìn)行車輛檢測，得到所述待檢測圖像的車輛檢測框集合的步驟，包括：

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一分支網(wǎng)絡(luò)確定所述待檢測圖像對應(yīng)的特征圖中的車輛錨定框；

基于所述車輛錨定框確定所述待檢測圖像中的車輛檢測框集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第二分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測圖像進(jìn)行車牌檢測，得到所述待檢測圖像的車牌關(guān)聯(lián)框組集合的步驟，包括：

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第二分支網(wǎng)絡(luò)確定所述待檢測圖像對應(yīng)的特征圖中的車牌錨定框；

基于所述車牌錨定框確定所述待檢測圖像中的車牌檢測框和所述車牌檢測框?qū)?yīng)的候選車框；

基于所述車牌檢測框和所述車牌檢測框?qū)?yīng)的候選車框確定車牌關(guān)聯(lián)框組集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合中的候選車框與所述車輛檢測框集合中的車輛檢測框的匹配度的步驟，包括：

計(jì)算所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合中的候選車框與所述車輛檢測框集合中的車輛檢測框的交并比；其中，所述交并比為所述候選車框和所述車輛檢測框的交集區(qū)域與并集區(qū)域之比；

將計(jì)算得到的交并比作為所述候選車框與所述車輛檢測框的匹配度。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)計(jì)算得到的所述候選車框與所述車輛檢測框的匹配度，確定所述車牌關(guān)聯(lián)框組集合中的車牌檢測框關(guān)聯(lián)的車輛檢測框的步驟，包括：

基于所述候選車框與所述車輛檢測框的匹配度構(gòu)建匹配度集合；其中，所述匹配度集合包括至少一個(gè)所述匹配度，以及所述匹配度對應(yīng)的所述候選車框和所述車輛檢測框；

將所述匹配度集合中大于預(yù)設(shè)的第一閾值的匹配度對應(yīng)的所述候選車框和所述車輛檢測框相互關(guān)聯(lián)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，將所述匹配度集合中大于預(yù)設(shè)的第一閾值的匹配度對應(yīng)的所述候選車框和所述車輛檢測框相互關(guān)聯(lián)的步驟，包括：

按照所述匹配度由大到小的順序?qū)λ銎ヅ涠燃现懈鱾€(gè)所述匹配度對應(yīng)的所述候選車框和所述車輛檢測框排序；

從排序后的所述匹配度集合中選擇大于預(yù)設(shè)的第一閾值的匹配度作為目標(biāo)匹配度；

將目標(biāo)匹配度對應(yīng)的所述候選車框和所述車輛檢測框標(biāo)記為關(guān)聯(lián)關(guān)系。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，所述車輛檢測框集合還包括所述車輛檢測框?qū)?yīng)的車輛置信度；

在基于所述候選車框與所述車輛檢測框的匹配度構(gòu)建匹配度集合的步驟之后，所述方法包括：

從所述匹配度集合中選擇所述車輛置信度小于預(yù)設(shè)的第二閾值的目標(biāo)車輛檢測框；

從所述匹配度集合中刪除所述目標(biāo)車輛檢測框、所述目標(biāo)車輛檢測框?qū)?yīng)的匹配度和候選車框。