【技术实现步骤摘要】
尾牌识别方法、装置以及计算机可读存储介质
本申请实施例涉及图像识别领域，具体涉及尾牌识别方法、装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着经济与交通的迅速发展导致机动车辆大幅地增加，对机动车辆的监测管理是目前面临的问题之一。例如在出入共用一个道口的停车场中，道口处的车牌识别器既能捕获到驶入道闸口的机动车辆车牌，又能捕获到驶出道闸口的机动车辆车牌，但是无法判断捕获图像中的车牌是不是尾牌，需要对图像中车辆的尾牌进行识别，判断车辆的进出情况。目前识别尾牌的方式是，通过局部二值模式(LocalBinaryPatterns，LBP)特征或者方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征的分辨车头或车尾图像，判定图像中的车牌是否为尾牌。例如，使用摄像头采集到车头图像或车尾图像后，提取图像的LBP特征，利用其LBP特征分类该图像中出现的车牌。目前的尾牌识别技术中，使用的识别参数单一，导致识别的准确率不够高。
技术实现思路
本申请实施例提供了尾牌识别方法、装置以及计算...
【技术保护点】
1.一种尾牌识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标图像；/n在所述目标图像中，使用第一检测框框选车牌；/n对所述第一检测框进行扩大，得到第二检测框；/n使用预先训练的回归模型对所述第二检测框进行调整，得到能够在所述目标图像中框选出车头或车尾的第三检测框，其中所述回归模型由车头图像和车尾图像组成的多个目标样本训练生成；/n提取所述第三检测框中图像的方向梯度直方图特征，得到方向梯度直方图向量；/n提取所述第三检测框中图像的局部二值模式特征，得到局部二值模式向量；/n将所述方向梯度直方图向量和所述局部二值模式向量结合,得到复合向量；/n使用最近邻分类器对所述复合向量进行分类，得...
【技术特征摘要】
1.一种尾牌识别方法，其特征在于，包括：
获取目标图像；
在所述目标图像中，使用第一检测框框选车牌；
对所述第一检测框进行扩大，得到第二检测框；
使用预先训练的回归模型对所述第二检测框进行调整，得到能够在所述目标图像中框选出车头或车尾的第三检测框，其中所述回归模型由车头图像和车尾图像组成的多个目标样本训练生成；
提取所述第三检测框中图像的方向梯度直方图特征，得到方向梯度直方图向量；
提取所述第三检测框中图像的局部二值模式特征，得到局部二值模式向量；
将所述方向梯度直方图向量和所述局部二值模式向量结合,得到复合向量；
使用最近邻分类器对所述复合向量进行分类，得到分类结果，所述分类结果为所述目标图像包括车头或所述目标图像包括车尾；
若所述分类结果为所述目标图像包括车尾，判定所述车牌是尾牌；若所述分类结果为所述目标图像包括车头，判定所述车牌不是尾牌。
2.根据权利要求1所述的尾牌识别方法，其特征在于，所述对所述第一检测框进行扩大，得到第二检测框包括：
对第一检测框的宽度扩大第一比例，对第一检测框的高度扩大第二比例，得到第二检测框。
3.根据权利要求1所述的尾牌识别方法，其特征在于，所述使用最近邻分类器对所述复合向量进行分类，得到分类结果，包括：
使用最近邻分类器在多个比较样本中，选择特征向量与所述复合向量距离最近的预设数量的比较样本；
若所述预设数量的比较样本中，包括车头的比较样本的数量大于包括车尾的比较样本的数量，得出所述目标图像包括车头的分类结果；
若所述预设数量的目标样本中，包括车头的比较样本的数量小于包括车尾的比较样本的数量，得出所述目标图像包括车尾的分类结果。
4.根据权利要求1或2所述的尾牌识别方法，其特征在于，每个所述目标样本中包括与车头或车尾的重叠率大于预设值的预测框。
5.根据权利要求3所述的尾牌识别方法，其特征在于，还包括：
获取采集所述目标图像的图像采集装置的采集方向；
根据所述采集方向以及所述目标图像的分类结果，判断所述目标图像中的车辆行驶方向。
6.一种尾牌识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取目标图像；
...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，张彦彬，王浩，
申请(专利权)人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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