[發(fā)明專利]一種車牌識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110071930.6
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112766273A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設計）人: 王磊;徐建閩;黃輝先
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種車牌識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1.通過攝像頭獲取圖片數(shù)據(jù)；

S2.構建Faster RCNN網(wǎng)絡模型，所述Faster RCNN網(wǎng)絡模型包括Back-bone共享卷積網(wǎng)絡，RPN區(qū)域候選框生成網(wǎng)絡和Classifier network候選框分類網(wǎng)絡；

S3.構建LPRNet網(wǎng)絡模型，所述LPRNet網(wǎng)絡模型包括Small Basic Block網(wǎng)絡；

S4.將步驟S1獲取的圖片數(shù)據(jù)輸入Faster RCNN網(wǎng)絡模型，從圖片中識別出車牌邊框的位置，并提取車牌邊框內的圖像；

S5.將提取的車牌邊框內的信息輸入LPRNet網(wǎng)絡模型，提取車牌信息。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種車牌識別方法，其特征在于：所述Back-bone共享卷積網(wǎng)絡包括VGG-16網(wǎng)絡、ReLU激活函數(shù)層和Max Pooling最大池化層。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種車牌識別方法，其特征在于：所述Classifier network候選框分類網(wǎng)絡包括ROI Pooling感興趣區(qū)域池化層和分類層。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種車牌識別方法，其特征在于：所述步驟S4包括以下具體步驟：

S41.Back-bone共享卷積網(wǎng)絡對圖片信息進行卷積和池化，得到共享特征特征層；

S42.RPN區(qū)域候選框生成網(wǎng)絡對共享特征特征層卷積得到全連接特征，再對全連接特征進行分類和回歸得到初步的邊框位置；

S43.利用邊框回歸算法對初步的邊框位置進行修正；

S44.ROI Pooling感興趣區(qū)域池化層對修正后的邊框位置進行分區(qū)域池化，獲得同等的局部特征圖，再輸入分類層進行分類預測和回歸預測，提取車牌邊框內的圖像。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種車牌識別方法，其特征在于：所述步驟S5中，將車牌邊框內的圖像輸入LPRNet網(wǎng)絡模型，通過卷積獲取圖像特征，將圖像特征輸入Small basicblock網(wǎng)絡進行壓縮，再使用寬卷積進行字符識別，輸出車牌信息。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種車牌識別方法，其特征在于：所述Small basic block網(wǎng)絡將3×3卷積分解成3×1和1×3的非對稱卷積。