[發(fā)明專利]一種車牌號識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010496743.8
• 申請日: 2020-06-03
• 公開（公告）號: CN111639645A
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 齊明;肖鵬;王玨;侯勝龍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京首汽智行科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京世譽(yù)鑫誠專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11368
• 代理人: 李世端

本發(fā)明公開的車牌號識別方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，利用openCV計算機(jī)視覺庫，對車牌圖像做灰度化處理，對車牌圖像做高斯濾波處理并基于設(shè)定的閾值，對車牌圖像進(jìn)行二值化處理，形成單色的車牌圖像，獲取當(dāng)前訂單對應(yīng)的車牌號并根據(jù)該車牌號的位數(shù)，對車牌圖像進(jìn)行切割，對切割后的車牌圖像進(jìn)行歸一化處理并將歸一化后的車牌圖像輸入訓(xùn)練過的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成符合規(guī)定的車牌圖像中并獲取車牌圖像中的車牌號，能夠通過車牌位置確認(rèn)車輛頭部及尾部的圖片拍照范圍，得到符合規(guī)范的車牌圖像、車輛頭部的圖像及車輛尾部的圖像，判斷用戶上傳的圖像是否是其本次使用的車輛的圖像并記錄車輛頭部及尾部的即時損傷情況，提高了車輛定損的準(zhǔn)確率，可擴(kuò)展性較強(qiáng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種車牌號識別方法。

背景技術(shù)

目前分時租賃逐漸向輕資產(chǎn)多方合作的方向發(fā)展，由于合作加盟商的多元化，車輛資產(chǎn)在分時整租等使用場景的安全檢查和自動化運營方面需要特別關(guān)注。由于用戶群比較復(fù)雜，有些用戶在還車時，沒有按照規(guī)范拍攝車牌圖像，導(dǎo)致車牌號位置未被圈定或圈定不完整，有些用戶在還車時拍照的車牌圖像不是其本次使用的車輛，所以說，在用戶用車后如何確認(rèn)用戶上傳的車牌圖像是否是其本次使用的車輛以準(zhǔn)確對車輛定損，一直是無人值守車輛租賃業(yè)務(wù)用車行業(yè)待解決的問題。

目前采用的技術(shù)方案包括：

(1)通過用戶上傳車輛的車頭照片，由于沒有實時識別車頭照片，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確確定車損；

(2)通過照片中固定角度圈定車牌的指定范圍，通過光學(xué)字符識別OCR方式識別范圍內(nèi)圖像中車牌文字與訂單車輛牌照比較，可以實現(xiàn)規(guī)范拍照功能，但僅支持單一車牌識別，無法支持靈活定制化的需求變動，可擴(kuò)展不強(qiáng)。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明實施例提供了一種車牌號識別方法，該方法包括以下步驟：

獲取根據(jù)預(yù)先設(shè)定的角度拍攝的RGB格式的車牌圖像，其中，所述車牌圖像包括車輛頭部車牌圖像及車輛尾部車牌圖像；

通過openCV計算機(jī)視覺庫，對所述車牌圖像做灰度化處理，將所述車牌圖像轉(zhuǎn)換為色值為255單通道的車牌圖像；

對所述車牌圖像做高斯濾波處理并基于設(shè)定的閾值，對所述車牌圖像進(jìn)行二值化處理，形成單色的車牌圖像；

獲取當(dāng)前訂單對應(yīng)的車牌號并根據(jù)所述車牌號的位數(shù)，對所述車牌圖像進(jìn)行切割；

對切割后的車牌圖像進(jìn)行歸一化處理并將歸一化后的車牌圖像輸入訓(xùn)練過的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成符合規(guī)定的車牌圖像中并獲取所述車牌圖像中的車牌號。

優(yōu)選地，對所述車牌圖像進(jìn)行切割包括：

將所述車牌圖像切割為與數(shù)量與所述位數(shù)一致的多個圖像。

優(yōu)選地，在獲取所述車牌圖像中的車牌號之后，所述方法還包括：

判斷所述車牌號與從當(dāng)前訂單中的車牌號是否一致，若一致，則保存所述車牌圖像。

優(yōu)選地，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生成過程包括：

將信用分大于設(shè)定閾值的用戶上傳的符合規(guī)定的車牌圖像作為正樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將信用分小于設(shè)定閾值的用戶上傳的不符合規(guī)定的車牌圖像作為負(fù)樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

優(yōu)選地，所述符合規(guī)定的車牌圖像為按照設(shè)定角度的拍攝的、車牌位置被完整圈定的車牌圖像。

優(yōu)選地，所述車牌圖像的色彩位數(shù)為16位。

本發(fā)明實施例提供的車牌號識別方法，具有以下有益效果：