[發明專利]雙車牌識別方法、模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011350336.2
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112329886A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 鄧練兵;李大銘;李皓
• 申請（專利權）人: 珠海大橫琴科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 項凱

本發明涉及一種雙車牌識別方法、模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質。步驟包括：利用第一訓練集對多個目標框檢測模型進行訓練，并利用第一驗證集對訓練后的多個目標框檢測模型進行驗證；利用第二訓練集對多個字符識別模型進行訓練，并利用第二驗證集對訓練后的多個字符識別模型進行驗證；選擇準確率超過第一閾值的目標框檢測模型，對第三驗證集進行檢測，得到每個選擇的目標框檢測模型檢測到的目標框；選擇準確率超過第二閾值的字符識別模型，分別對每個選擇的目標框檢測模型檢測到的目標框進行字符識別，得到每組目標框檢測模型與字符識別模型對應的檢測結果。該方法避免了在對雙車牌車輛進行車牌檢測時存在框選誤差，提高了車牌識別的精度。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，具體涉及一種雙車牌識別方法、模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著居民生活水平的提高和出行需求的增加，我國的汽車保有量不斷攀升。車牌的檢測與識別是指從復雜的自然圖像中定位車牌的位置，并將車牌號進行識別的技術，該技術廣泛應用于停車管理、交通執法、車輛調度、交通誘導等各種場合。傳統的基于射頻的車牌識別方法需要在車輛中部署射頻標簽，不僅成本高，而且部署不便；相較于基于射頻的車牌識別方法來說，基于視覺的車牌識別方法具有成本低，部署方便，同時可以為交通執法留存重要的圖片證據等優點，而具有更廣泛的應用前景。

隨著港珠澳大橋的開通運營，澳門、香港以及內地車牌開始互通，車輛掛兩地雙車牌逐漸普及。然而，現有雙車牌的目標框檢測模型在對雙車牌進行車牌檢測時存在框選誤差，所框選的目標框內可能對字符存有遺漏或者整個字符只有部分，導致對雙車牌的框選不能達到滿意的效果，使用這樣的目標框進行字符分割與識別，會使得字符識別模型對字符分割與識別的效果不佳，影響到了最終所輸出的車牌號的精確度。

發明內容

因此，本發明要解決的技術問題在于克服現有技術中的由于目標框檢測模型在對雙車牌進行車牌檢測時存在框選誤差，會使得字符識別模型對字符分割與識別的效果不佳的缺陷，從而提供一種用于識別雙車牌模型的訓練方法，包括如下步驟：

獲取預先標注的車牌圖像的第一樣本集，所述第一樣本集包括第一訓練集和第一驗證集；

利用所述第一訓練集對多個目標框檢測模型進行訓練，并利用所述第一驗證集對訓練后的多個目標框檢測模型進行驗證，得到每個目標框檢測模型的準確率；

獲取預先標注的車牌字符的第二樣本集，所述第二樣本集包括第二訓練集和第二驗證集；

利用所述第二訓練集對多個字符識別模型進行訓練，并利用所述第二驗證集對訓練后的多個字符識別模型進行驗證，得到每個字符識別模型的準確率；

獲取預先標注的雙車牌圖像的第三樣本集，所述第三樣本集包括第三驗證集；

選擇準確率超過第一閾值的目標框檢測模型，對所述第三驗證集進行檢測，得到每個選擇的目標框檢測模型檢測到的目標框；

選擇準確率超過第二閾值的字符識別模型，分別對每個選擇的目標框檢測模型檢測到的目標框進行字符識別，得到每組目標框檢測模型與字符識別模型對應的檢測結果；

計算每個檢測結果的準確率，選擇準確率最高的檢測結果對應的目標框檢測模型和字符識別模型的組合。

優選地，在對每個選擇的目標框檢測模型檢測到的目標框進行字符識別之后，還包括：

利用預設的字符排序算法對所識別出的字符進行字符排序，得到多種排序結果；

計算每種排序結果與所述雙車牌圖像的相似度；

將相似度最高的排序結果對應的字符排序作為所述檢測結果。

優選地，所述計算每種排序結果與所述雙車牌圖像的相似度包括：