一种车牌识别方法、装置、系统和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种车牌识别方法、装置、系统和计算机设备，其中，该车牌识别方法包括：相比于相关技术，本申请实施例提供的一种车牌识别方法、装置、系统和计算机设备，通过获取处理器的剩余内存，并判断所述剩余内存是否大于预设的内存阈值，在所述剩余内存大于所述内存阈值的情况下，将车牌识别切换为视频流，并输入视频流识别模型中，确定第一识别结果；在所述剩余内存小于或等于所述内存阈值的情况下，将所述车牌识别切换为图片流，并输入图片流识别模型中，确定第二识别结果，根据所述第一识别结果或者所述第二识别结果，确定所述车牌结果，解决了基于视频流输入实现对车辆牌照的识别，存在处理器的利用率偏低的问题，提高了处理器的利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌识别方法、装置、系统和计算机设备
本申请涉及车牌识别
，特别是涉及一种车牌识别方法、装置、系统和计算机设备。
技术介绍
车牌识别作为智能交通系统的一个重要的组成部分，其任务就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用相应的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取并识别出车牌中的汉字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。对车辆牌照的正确识别，既可实现在交通路口、高速公路、小区门卫对过往车辆的实时登记、流量统计；对肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆进行辨别和拦截；又可以在汽车停车场对进出的车辆进行登记、统计和查询，以保障安全防盗，并可协助自动计费，因此车辆牌照识别的快速、准确实现对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着非常重要的作用。相关技术中，为了实现对车辆牌照的精确识别，通常是基于实时的视频流输入实现对车辆牌照的识别，基于视频流的神经网络车牌识别，每秒内有连续多帧视频数据送入至车牌算法识别模型中，并在每秒内输出一个识别结果至车牌结果处理模块，最终车牌本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取处理器的剩余内存，并判断所述剩余内存是否大于预设的内存阈值；/n在所述剩余内存大于所述内存阈值的情况下，将车牌识别切换为视频流，并输入视频流识别模型中，确定第一识别结果；在所述剩余内存小于或等于所述内存阈值的情况下，将所述车牌识别切换为图片流，并输入图片流识别模型中，确定第二识别结果；/n根据所述第一识别结果或者所述第二识别结果，确定所述车牌结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取处理器的剩余内存，并判断所述剩余内存是否大于预设的内存阈值；
在所述剩余内存大于所述内存阈值的情况下，将车牌识别切换为视频流，并输入视频流识别模型中，确定第一识别结果；在所述剩余内存小于或等于所述内存阈值的情况下，将所述车牌识别切换为图片流，并输入图片流识别模型中，确定第二识别结果；
根据所述第一识别结果或者所述第二识别结果，确定所述车牌结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述剩余内存大于所述内存阈值的情况下，将车牌识别切换为视频流之前，所述方法还包括：
获取所述处理器的负载，并判断所述负载是否大于预设的负载阈值；
在所述负载小于所述负载阈值的情况下，将所述车牌识别切换为视频流，并输入所述视频流识别模型中，生成所述第一识别结果；在所述负载大于或等于所述负载阈值的情况下，将所述车牌识别切换为图片流，并输入所述图片流识别模型中，生成所述第二识别结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二识别结果包括：
统计单位时间内，经过所述图片流识别模型所生成的处理结果，其中，一帧图片对应一个处理结果；
确定各个所述处理结果在所述单位时间内出现的概率；
将所述概率最大的所述处理结果作为所述第二识别结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述概率最大的所述处理结果作为所述第二识别结果之前，所述方法还包括：
判断最大的所述概率是否大于预设的准确率阈值；
在所述概率大于或等于所述准确率阈值的情况下，将所述概率所对应的所述处理结果作为所述第二识别结果。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述处理结果在所述单位时间内出现的概率之前，所述方法还包括：
统计所述单位时间内，连续出现相同所述处理结果的结果数量；
在所述结果数量大于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪照，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33