车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车牌识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所属方法包括：通过获取初始车牌图像，并对初始车牌图像进行预处理，得到目标车牌图像，进而采用预设的滑动窗口，在目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取滑动窗口范围内的目标车牌图像作为一个滑动窗口图像，使得车牌图像被分成多个包含部分重叠滑动窗口图像，车牌号码中的字符反复出现，避免了人工对目标车牌图像进行划分造成的车牌号码中的部分字符无法识别的情况，提高了车牌识别的通用性，将得到的滑动窗口图像输入到卷积神经网络中进行识别，得到识别结果，在相邻识别结果中存在多个重复的字符，有利于正确提取车牌号码中的字符，提高了车牌识别的准确率。

License Plate Recognition Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

The invention discloses a license plate recognition method, device, computer equipment and storage medium. The method includes acquiring the initial license plate image, preprocessing the initial license plate image, obtaining the target license plate image, and then using the preset sliding window, sliding operation from left to right on the target license plate image, each sliding, acquiring the sliding window range. As a sliding window image, the target license plate image is divided into several overlapping sliding window images, and the characters in the license plate number appear repeatedly. This avoids the situation that some characters in the license plate number can not be recognized by manual division of the target license plate image, improves the versatility of license plate recognition, and inputs the obtained sliding window image to the license plate. Recognition based on convolution neural network can get recognition results. There are many duplicate characters in the adjacent recognition results, which is helpful to extract the characters in the license plate number correctly and improve the accuracy of license plate recognition.

【技术实现步骤摘要】
车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
领域，尤其涉及一种车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着社会经济的发展，越来越多的汽车出现在道路交通或者停车场所，它给人们的生活带来了许多便利，但汽车的管理也变得越来越复杂。例如车辆收费和管理，交通流量检测，停车场收费管理，违章车辆监控，假牌照车辆识别等具体问题。针对这些问题，当前采用的主要方法是通过识别车牌来对车辆进行管理，当前主要采用的车牌识别技术是通过直接人为划定比例，对车牌图像进行分割，进而对分割后的图像进行车牌识别，这种方法识别准确率低，且只能识别预先规定的大小的车牌，在拍摄的车牌图像的角度不稳定或者大小不一致时，会产生无法识别的情况，不具备鲁棒性和通用性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决当前车牌识别准确率低和通用性弱的问题。一种车牌识别方法，包括：获取初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，其中，a、b为正整数；采用预设大小为c×b个像素的滑动窗口，以1个像素为步长，在所述目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取所述滑动窗口范围内的目标车牌图像，作为一个滑动窗口图像，其中，c<a且c为正整数；滑动a-c次后，终止滑动操作，得到a-c个滑动窗口图像；将a-c个所述滑动窗口图像输入到卷积神经网络中进行识别，得到a-c个识别结果，其中，每个所述识别结果包括若干个字符；将a-c个所述识别结果中的所有字符组成字符串，按照预设分割方式对所述字符串进行分割，从得到的每个子字符串中获取目标字符，并根据所述目标字符确定目标车牌号码。一种车牌识别装置，包括：获取模块，用于获取初始车牌图像；预处理模块，用于对所述初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，其中，a、b为正整数；滑动模块，用于采用预设大小为c×b个像素的滑动窗口，以1个像素为步长，在所述目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取所述滑动窗口范围内的目标车牌图像，作为一个滑动窗口图像，其中，c<a且c为正整数；终止模块，用于滑动a-c次后，终止滑动操作，得到a-c个滑动窗口图像；识别模块，用于将a-c个所述滑动窗口图像输入到卷积神经网络中进行识别，得到a-c个识别结果，其中，每个所述识别结果包括若干个字符；分割模块，用于将a-c个所述识别结果中的所有字符组成字符串，按照预设分割方式对所述字符串进行分割，从得到的每个子字符串中获取目标字符，并根据所述目标字符确定目标车牌号码。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车牌识别方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述车牌识别方法的步骤。上述车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质，一方面，通过获取初始车牌图像，并对初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，进而采用预设大小为c×b个像素的滑动窗口，以1个像素为步长，在目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取滑动窗口范围内的目标车牌图像，作为一个滑动窗口图像，在滑动a-c次后，得到a-c个滑动窗口图像，终止滑动操作，使得车牌图像被分成多个包含部分重叠滑动窗口图像，车牌号码中的字符反复出现，避免了依赖人工划分的字符切割模板造成的车牌号码中的部分字符无法识别的情况，提高了车牌识别的通用性；另一方面，将得到的a-c个滑动窗口图像输入到卷积神经网络中进行识别，得到a-c个识别结果，在相邻识别结果中存在多个重复的字符，有利于正确提取车牌号码中的字符，同时，从a-c个识别结果中的字符中提取出目标字符，进而确定目标车牌号码，提高了车牌识别的准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的车牌识别方法的应用环境示意图；图2是本专利技术实施例提供的车牌识别方法的实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的车牌识别方法中步骤S20的实现流程图；图4是本专利技术实施例提供的车牌识别方法中步骤S21的实现流程图；图5是本专利技术实施例提供的车牌识别方法中步骤S60的实现流程图；图6是本专利技术实施例提供的车牌识别方法中步骤S64的实现流程图；图7是本专利技术实施例提供的车牌识别装置的示意图；图8是本专利技术实施例提供的计算机设备的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1示出本专利技术实施例提供的车牌识别方法的应用环境。该车牌识别方法应用在针对拍摄到的车辆的车牌进行车牌识别场景中。该识别场景包括服务端和客户端，其中，服务端和客户端之间通过网络进行连接，客户端将拍摄到车牌图像发送到服务端，服务端接收客户端发送的车牌图像并进行识别，客户端具体可以但不限于是超速摄像头、天网监控、电子警察、各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务端具体可以用独立的服务器或者多个服务器组成的服务器集群实现。请参阅图2，图2示出本专利技术实施例提供的一种车牌识别方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，详述如下：S10：获取初始车牌图像。具体地，客户端得到初始车牌图像后，将初始车牌图像通过网络传输协议发送给服务端，服务端通过网络传输协议接收该初始车牌图像。其中，客户端具体可以是超速摄像头、天网监控、电子警察等具有拍摄功能的监控设备，直接拍摄得到初始车牌图像，也可以是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机或平板电脑等智能终端设备，具有存储初始车牌图像的存储空间，以及和服务端进行网络交互的功能。其中，网络传输协议包括但不限于：互联网控制报文协议(InternetControlMessageProtocol，ICMP)、地址解析协议(ARPAddressResolutionProtocol，ARP)和文件传输协议(FileTransferProtocol，FTP)等。S20：对初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，其中，a、b为正整数。具体地，由于拍摄的角度、距离，以及汽车的高速行驶等因素的影响，获取到的初始车牌图像质量不高，直接进行识别正确率较低，因而，需要先将初始车牌图像进行预处理，以便减少这些因素带来的影响，提高后续识别的准确率，对初始车牌图像进行预处理后，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像。其中，预处理包括但不限于：图像裁剪、归一化和倾斜校正等。其中，a和b为预设的数值，其基本单位为1个像素的宽度，以a为水平方向边长，即以a个像素的宽度作为水平方向边长，以b为竖直方向边长，即以b个像素的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述车牌识别方法包括：获取初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，其中，a、b为正整数；采用预设大小为c×b个像素的滑动窗口，以1个像素为步长，在所述目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取所述滑动窗口范围内的一个目标车牌图像，作为一个滑动窗口图像，其中，c

【技术特征摘要】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述车牌识别方法包括：获取初始车牌图像；对所述初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像，其中，a、b为正整数；采用预设大小为c×b个像素的滑动窗口，以1个像素为步长，在所述目标车牌图像上从左至右进行滑动操作，每次滑动，获取所述滑动窗口范围内的一个目标车牌图像，作为一个滑动窗口图像，其中，c<a且c为正整数；滑动a-c次后，终止滑动操作，得到a-c个滑动窗口图像；将a-c个所述滑动窗口图像输入到卷积神经网络中进行识别，得到a-c个识别结果，其中，每个所述识别结果包括若干个字符；将a-c个所述识别结果中的所有字符组成字符串，按照预设分割方式对所述字符串进行分割，从得到的每个子字符串中获取目标字符，并根据所述目标字符确定目标车牌号码。2.如权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述对所述初始车牌图像进行预处理，得到大小为a×b个像素的目标车牌图像包括：通过边缘检测算法，获取所述初始车牌图像中车牌的上边界和车牌的下边界；根据所述车牌的上边界和所述车牌的下边界，确定车牌的范围图像；使用拉东变换对所述范围图像进行倾斜校正，得到校正后的基础图像；以所述基础图像的重心为中心，对所述基础图像进行裁剪，得到大小为a×b个像素的所述目标车牌图像。3.如权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述通过边缘检测算法，获取所述初始车牌图像中车牌的上边界和车牌的下边界包括：通过高斯模糊对所述初始车牌图像进行噪音去除，得到去噪车牌图像；使用预设的梯度算子来计算所述去噪车牌图像的水平方向和垂直方向的梯度值，得到初始梯度值集合；采用非最大值抑制的方式对所述初始梯度值集合进行边缘细化处理，得到一个像素宽的梯度边缘；使用预设的双阈值过滤所述梯度边缘中的弱边缘点，得到所述梯度边缘中的强边缘点；根据所述强边缘点，确定所述车牌的上边界和所述车牌的下边界。4.如权利要求1至3任一项所述的车牌识别方法，其特征在于，所述将a-c个所述识别结果中的所有字符组成字符串，并按照预设方式从所述字符串中获取目标字符，根据所述目标字符确定目标车牌号码包括：依次将a-c个所述识别结果中的所有字符放入字符集X中，得到X＝{x1，x2，...，xq}，其中，q为a-c个识别结果中包含的字符的总数，xi为字符集X中的第i个字符，i∈[1,q]，q为正整数；根据k+1个预设范围，确定所述字符集X的k个切分点，其中，k<q，且k为正整数；使用k个所述切分点对所述字符集X中的q个字符进行字符切分，得到k+1个子字符集；获取每个所述子字符集中出现次数最多的字符作为目标字符，得到k+1个所述目标字符；按照k+1个所述预设范围的顺序，对k+1个所述目标字符进行组合，得到所述目标车牌号码。5.如权利要求4所述的车牌识别方法，其特征在于，所述获取每个所述子字符集中出现次数最多的字符作为目标字符包括：获取第一个所述子字符集中出现次数最多的字符，...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷晨雨，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44