[發明專利]車牌屬性識別方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110653880.2
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113313115B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 楊鈺鑫;洪依君;朱鋮愷;武偉
• 申請（專利權）人: 浙江商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V30/148;G06V30/19
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種車牌屬性識別方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的車輛圖像；

對所述車輛圖像中的車牌圖像進行特征提取，得到所述車牌圖像的車牌特征圖；

按照與車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果；

其中，所述屬性類型包括車牌類型，所述按照與所述車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果，包括：

根據預設的尺寸比例，對所述車牌特征圖進行分割，得到分割后的至少兩個局部特征圖，所述至少兩個局部特征圖之間的尺寸比例與所述預設的尺寸比例相同；

對所述至少兩個局部特征圖進行卷積處理，得到每一所述局部特征圖的權重圖，所述權重圖的尺度與所述局部特征圖的尺度相同；

將所述權重圖與對應的局部特征圖相乘，得到至少兩個注意力圖；

根據所述至少兩個局部特征圖相對于所述車牌特征圖的位置，確定所述至少兩個局部特征圖的權重值，其中，不同局部特征圖的權重值表征所述車牌圖像中不同位置的關注度；

基于所述權重值，對所述至少兩個注意力圖進行加權處理，得到至少兩個加權后的注意力圖；

對所述至少兩個加權后的注意力圖進行融合處理，得到融合特征圖；

對所述融合特征圖進行分類處理，確定所述車牌圖像中車牌的車牌類型，所述屬性識別結果包括所述車牌圖像中車牌的車牌類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述屬性類型包括車牌顏色，所述按照與所述車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果，包括：

對所述車牌特征圖進行分類處理，確定所述車牌圖像中車牌的車牌顏色，所述屬性識別結果包括所述車牌圖像中車牌的車牌顏色。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述屬性類型包括車牌號，所述按照與所述車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果，包括：

對所述車牌特征圖進行文本識別，得到車牌圖像中車牌的車牌號，所述屬性識別結果包括所述車牌圖像中車牌的車牌號。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通過屬性識別網絡對所述車輛圖像中的車牌圖像進行特征提取，得到所述車牌圖像的車牌特征圖，以及按照與車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果，

所述方法還包括：

將已標注的樣本圖像輸入至所述屬性識別網絡中，得到所述屬性識別網絡的輸出結果；

根據所述輸出結果以及所述樣本圖像的標注信息，確定所述屬性識別網絡的網絡損失；

根據所述屬性識別網絡的網絡損失，訓練所述屬性識別網絡。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述屬性識別網絡包括主干網絡以及多個分支網絡，所述主干網絡用于對所述車輛圖像中的車牌圖像進行特征提取，得到所述車牌圖像的車牌特征圖，所述多個分支網絡用于按照與車牌的屬性類型對應的識別方式，對所述車牌特征圖進行屬性識別，得到所述車牌圖像中車牌的屬性識別結果；

其中，所述屬性識別網絡的網絡損失包括：所述多個分支網絡中至少一個分支網絡對應的子網絡損失，所述根據所述屬性識別網絡的網絡損失，訓練所述屬性識別網絡，包括：

在所述多個分支網絡中至少一個分支網絡的子網絡損失已收斂的情況下，根據未收斂的分支網絡的子網絡損失，更新所述未收斂的分支網絡的網絡參數。