[發明專利]一種車牌識別系統

在審

• 申請號: 202011147535.3
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112308066A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 劉建虢;尹曉雪
• 申請（專利權）人: 西安科銳盛創新科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 王海棟

本發明公開了一種車牌識別系統，包括：圖像采集模塊，用于采集目標車牌圖像；圖像識別模塊，用于對接收到的目標車牌圖像，利用車牌識別網絡的主干網絡對目標車牌圖像進行特征提取，得到x個特征圖；x個特征圖的尺度依次增大；x為大于等于4的自然數；利用車牌識別網絡的FPN網絡將x個特征圖進行特征融合，得到各尺度的特征圖對應的預測結果；基于預測結果得到目標車牌圖像的檢測結果，檢測結果包括目標車牌的車牌字符；發送模塊，用于發送所述檢測結果；其中，車牌識別網絡是在YOLOv3網絡的基礎上，采用層剪枝和通道剪枝，以及知識蒸餾引導網絡恢復后形成的。本發明提供的車牌識別系統能夠實現在遠距離或者復雜環境下準確識別車牌。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，具體涉及一種車牌識別系統。

背景技術

目前，道路上車輛的數量越來越多，隨著智能交通系統的發展，車牌識別系統廣泛應用于各個領域，車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別技術要求能夠將汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，廣泛應用于停車收費管理、公路收費站自動繳費管理、交通流量控制指標檢測、道路超速自動化監測、車輛定位以及汽車防盜等場景。

然而，現有技術中，對車輛牌照的識別技術有限，當遇到距離過遠、自然環境惡劣等情況，就會影響車牌識別系統的識別率。

因此，如何能在遠距離或者復雜環境下準確識別車牌，是一個亟需解決的問題。

發明內容

為了解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種車牌識別系統。本發明要解決的技術問題通過以下技術方案實現：

本發明實施例提供了一種車牌識別系統，包括：

圖像采集模塊，用于采集目標車牌圖像；

圖像識別模塊，用于利用車牌識別網絡的密集連接形式的主干網絡對所述目標車牌圖像進行特征提取，得到x個特征圖；所述x個特征圖的尺度依次增大；x為大于等于4的自然數；利用所述車牌識別網絡的FPN網絡將所述x個特征圖進行特征融合，得到各尺度的特征圖對應的預測結果；基于所述預測結果得到所述目標車牌圖像的檢測結果，所述檢測結果包括目標車牌的車牌字符；

發送模塊，用于發送所述檢測結果；

其中，所述車牌識別網絡包括所述密集連接形式的主干網絡以及所述FPN網絡，所述車牌識別網絡是在YOLOv3網絡的基礎上，采用層剪枝和通道剪枝，以及知識蒸餾引導網絡恢復后形成的；且所述車牌識別網絡是根據樣本車牌圖像，以及所述樣本車牌圖像對應的車牌字符訓練得到的。

可選的，所述密集連接形式的主干網絡包括多個間隔串接的密集連接模塊以及過渡模塊；所述密集連接模塊的數量為y個；所述密集連接模塊包括串行連接的卷積網絡模塊和密集連接單元組；所述卷積網絡模塊包括串行連接的卷積層、BN層、Leaky relu層；所述密集連接單元組包括m個密集連接單元；其中，y和m為大于等于4的自然數；y大于等于x。

可選的，每個密集連接單元包括多個采用密集連接形式連接的所述卷積網絡模塊，并采用級聯方式融合多個卷積網絡模塊輸出的特征圖。

可選的，所述得到x個特征圖，包括：

得到沿輸入逆向的x個密集連接模塊輸出的、尺度依次增大的特征圖。

可選的，所述過渡模塊為所述卷積網絡模塊。

可選的，所述過渡模塊包括依次連接的多個所述卷積網絡模塊和最大池化層；所述卷積網絡模塊的輸入和所述最大池化層的輸入共用，所述卷積網絡模塊輸出的所述特征圖和所述最大池化層輸出的特征圖采用級聯方式融合。