【技术实现步骤摘要】
车牌号码识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种人车牌号码识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
图像识别是当前交通、小区或停车场管理常用的技术之一，例如：使用基于图像识别的车牌号码识别，识别到车辆的车牌号码。目前传统车牌号码识别一般被分为多个独立的步骤，比如：1.图像归一化：把车牌图片通过计算机视觉方法(如单应性矩阵homography等)编程“正式图”。2.图像预处理：在这里对于图像的遮挡，污垢，光照等情况进行处理(如二值分布binarized等)3.字符分割：通过计算机视觉方法进行字符分割(如边缘检测edgedetection等)4.字符识别：对分割好的字符进行识别(如随机森林randomforest，支持向量机svm，逻辑回归logisticregression等机器学习或深度学习方法)。这样导致了每个步骤中出现的错误可能会累加，从而造成最终识别效果不佳，也不容易定位问题出现在哪一步。而且传统车牌识别对于输入图片的要求相对来说比较高，有严格的角度以及清晰度要求。传统车牌...
【技术保护点】
1.一种车牌号码识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将待识别图像输入到预设的特征编码空间进行矫正及编码，得到具有多个通道的特征图像，所述待识别图像包括车牌信息，所述特征图像包括与所述多个通道对应的多个特征区域，所述通道具有时序属性；/n将所述特征图像按所述时序属性输入到预设的特征解码空间，在所述特征解码空间中通过注意力机制将所述特征图像中的特征区域按所述时序属性依次进行解码；/n按所述时序属性输出解码结果，得到所述待识别图像的识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种车牌号码识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
将待识别图像输入到预设的特征编码空间进行矫正及编码，得到具有多个通道的特征图像，所述待识别图像包括车牌信息，所述特征图像包括与所述多个通道对应的多个特征区域，所述通道具有时序属性；
将所述特征图像按所述时序属性输入到预设的特征解码空间，在所述特征解码空间中通过注意力机制将所述特征图像中的特征区域按所述时序属性依次进行解码；
按所述时序属性输出解码结果，得到所述待识别图像的识别结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的特征编码空间包括预先训练好的空间变换网络以及预先训练好的编码网络，所述将待识别图像输入到预设的特征编码空间进行矫正及编码，编码得到具有多个通道的特征图像，包括：
在所述预先训练好的空间变换网络中对所述待识别图像进行矫正预测，并根据预测结果矫正所述待识别图像，得到矫正后图像；
通过所述编码网络中的多个卷积核对所述矫正后图像进行卷积计算，得到具有多个通道的特征图像，其中，所述通道的数量与所述卷积核的数量相同，所述通道的时序属性与所述卷积核计算的先后顺序相关联。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的特征解码空间包括预先训练好的注意力机制以及预先训练好的长短时记忆网络，所述将所述特征图像按所述时序属性输入到预设的特征解码空间，并通过注意力机制将所述通道对应的特征区域按所述时序属性进行解码，包括：
在将所述特征图像按所述时序属性输入到特征解码空间时，向所述预先训练好的注意力机制上报各个通道的时序属性；
通过所述预先训练好的注意力机制将所述通道对应的特征区域按所述时序属性进行排序，并按所述排序通知所述预先训练好的长短时记忆网络依次解码对应于所述排序的特征区域。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按所述排序通知所述预设训练好的长短时记忆网络依次解码对应于所述排序的特征区域，包括：
通过所述预先训练好的注意力机制按所述排序输出第一注意参数，通过所述第一注意参数通知所述预先训练好的长短时记忆网络对第一特征区域进行解码；
在对所述第一特征区域进行解码时，所述预先训练好的注意力机制按所述排序输出第二注意参数，所述第二注意参数包括第二特征区域的位置；
在对所述第一特征区域解码完成后，通过所述第二注意参数通知所述预先训练好的长短时记忆网络对所述第二特征区域进行解码；
循环解码直到依次完成所有特征区域的解码。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在对第一特征区域解码完成后，所述通过所述第二注意参数通知所述预先训练好的长短时记忆网络对第二特征区域进行解码，包括：
在对所述第一特征区域完成解码后，根据所述第二注意参数，将所述第一特征区...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾卓熙，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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