[發明專利]基于人工智能的車牌識別方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202010594467.9
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111488876B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 陳慶偉
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/38;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/30
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 劉麗華;孫芬

1.一種基于人工智能的車牌識別方法，其特征在于，所述基于人工智能的車牌識別方法包括：

響應于接收到的待識別車牌圖像，對所述待識別車牌圖像進行預處理，得到目標圖像；

通過預先訓練的特征提取模型提取所述目標圖像的至少一個特征；

利用預先訓練的位置信息提取模型識別每個特征的位置信息，輸出與每個特征對應的掩板，包括：利用基于Attention機制訓練的Mask網絡識別每個特征的位置信息，輸出每個特征的預測位置；確定所述位置信息提取模型的清洗機制中腐蝕機制及膨脹機制的組合方式；根據所述組合方式，以所述腐蝕機制刪除每個特征的預測位置中的噪點，并以所述膨脹機制填充每個特征的預測位置中的特征點，輸出與每個特征對應的掩板，其中，所述位置信息提取模型由Mask網絡結合Attention機制訓練而得到；

將每個掩板反饋至所述特征提取模型，輸出每個特征的字符信息，包括：將每個掩板反饋至所述特征提取模型時，確定每個掩板中的True值及False值；保留每個掩板中的True值對應的特征，并刪除每個掩板中的False值對應的特征，得到與每個掩板對應的特征的字符信息；

拼接所述字符信息作為所述待識別車牌圖像的識別結果，并保存所述識別結果至區塊鏈中。

2.如權利要求1所述的基于人工智能的車牌識別方法，其特征在于，所述對所述待識別車牌圖像進行預處理，得到目標圖像包括：

對所述待識別車牌圖像進行二值化處理，得到第一圖像；

對所述第一圖像進行歸一化處理，得到第二圖像；

對所述第二圖像進行resize處理，得到所述目標圖像。

3.如權利要求1所述的基于人工智能的車牌識別方法，其特征在于，所述基于人工智能的車牌識別方法還包括：

采用Attention機制訓練Mask網絡，所述Mask網絡包括全連接層、卷積層及池化層；

利用清洗機制優化訓練的Mask網絡，直至所述Mask網絡的準確度小于或者等于預設準確度，停止訓練，得到所述位置信息提取模型。

4.如權利要求1所述的基于人工智能的車牌識別方法，其特征在于，所述以所述腐蝕機制刪除每個特征的預測位置中的噪點包括：

獲取所述腐蝕機制對應的腐蝕次數，及每次腐蝕對應的第一閾值；

對于每次腐蝕，以第一滑動窗口遍歷所述目標圖像的每個特征，當遍歷到的點的占比低于所述第一閾值時，將遍歷到的點確定為噪點，啟動所述腐蝕機制，并刪除所述噪點。

5.如權利要求1所述的基于人工智能的車牌識別方法，其特征在于，所述以所述膨脹機制填充每個特征的預測位置中的特征點包括：

獲取所述膨脹機制對應的膨脹次數，及每次膨脹對應的第二閾值；

對于每次膨脹，以第二滑動窗口遍歷所述目標圖像的每個特征，當遍歷到的點的占比高于所述第二閾值時，將遍歷到的點確定為特征點，啟動所述膨脹機制，并填充所述特征點。