[發(fā)明專利]非機動車車牌識別方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110540159.2
• 申請日: 2021-05-18
• 公開（公告）號: CN113392839B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 呂翠文;邵明
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/24
• 代理公司: 杭州華進聯(lián)浙知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 李洋

1.一種非機動車車牌識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取目標車牌的車牌圖像和車牌類型，所述車牌類型包括單層車牌和非單層車牌；

根據(jù)所述車牌圖像中的灰度跳變信息對所述車牌圖像進行分割，得到所述車牌圖像的字符區(qū)域；

在所述車牌類型為非單層車牌時，獲取所述字符區(qū)域位于上方的第一區(qū)域和位于下方的第二區(qū)域；獲取所述第一區(qū)域的字符類別，在所述第一區(qū)域的字符類別為可配置字符的情況下，若所述目標車牌的車牌制式的種類大于一種，則將所述第一區(qū)域輸入訓練完備的第一分類模型，確定所述目標車牌所對應(yīng)的車牌制式；其中，所述可配置字符為由地名組成的登記信息；

獲取預(yù)設(shè)的車牌配置信息，根據(jù)所述車牌制式與所述車牌配置信息的映射關(guān)系，為所述第一區(qū)域匹配對應(yīng)的登記信息，并將所述第二區(qū)域輸入預(yù)設(shè)的編號識別模型得到所述目標車牌的車牌編號；

根據(jù)所述登記信息和所述車牌編號，得到所述目標車牌的識別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標車牌的車牌圖像和車牌類型，包括：

獲取目標非機動車圖像；

將所述目標非機動車圖像輸入預(yù)設(shè)的檢測模型，得到所述車牌圖像和所述車牌類型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取目標車牌的車牌圖像和車牌類型之后，在根據(jù)所述車牌圖像中的灰度跳變信息對所述車牌圖像進行分割，得到所述車牌圖像的字符區(qū)域之前，還包括：

對所述車牌圖像進行灰度化處理；

將灰度化后的車牌圖像輸入預(yù)設(shè)的矯正模型，對所述車牌圖像的形態(tài)和角度進行矯正。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述車牌圖像中的灰度跳變信息對所述車牌圖像進行分割，得到所述車牌圖像的字符區(qū)域，包括：

獲取所述車牌圖像的字符區(qū)域的灰度波峰值、灰度波谷值以及跳變次數(shù)；

根據(jù)所述灰度波峰值、所述灰度波谷值以及所述跳變次數(shù)，得到灰度相鄰組合；

利用所述灰度相鄰組合確定所述車牌圖像的分割閾值，根據(jù)所述分割閾值對所述車牌圖像進行分割。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述車牌制式的種類為一種，則獲取預(yù)設(shè)的車牌配置信息，從所述車牌配置信息中得到所述登記信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述車牌類型為非單層車牌，且所述第一區(qū)域的字符類別為可識別字符時，所述方法還包括：

將所述第一區(qū)域與所述第二區(qū)域拼接后輸入預(yù)設(shè)的車牌識別模型，得到所述目標車牌的識別結(jié)果；其中，所述可識別字符為由省份簡稱和字母所組成的登記信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述車牌類型為單層車牌時，所述方法還包括：

將所述字符區(qū)域輸入所述編號識別模型，得到所述目標車牌的識別結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第一區(qū)域的字符類別，包括：

將所述第一區(qū)域輸入訓練完備的第二分類模型，得到所述第一區(qū)域的字符類別。