车牌识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质，其中，车牌识别方法包括：获取目标图像；检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像；根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像；根据所述车牌中的每个所述车牌字符的图像确定所述车牌的字符。本申请具有训练标注数据依赖性低、车牌识别精确度高的优点。的优点。的优点。

【技术实现步骤摘要】
车牌识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，车牌识别方法对车牌的识别需要大量的用于训练的标注数据，其具有计算量大的缺点。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质，用以在较少的训练标注数据的前提下，对车牌进行识别。
[0004]本申请第一方面公开一种车牌识别方法，所述方法包括：
[0005]获取目标图像；
[0006]检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像；
[0007]根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像；
[0008]根据所述车牌中的每个所述车牌字符的图像确定所述车牌的字符。
[0009]在本申请第一方面中，通过先对目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，进而再对去噪和字符分割处理后的车牌图像进行识别，能够实现根据车牌图像识别车牌的同时，使用更少的训练标注数据。而现有技术是先对车牌进行整体识别，然后再对字符分割，最后根据分割结果识别车牌，其中，对车牌进行整体识别需要使用大量的训练标注数据。
[0010]在本申请第一方面中，作为一种可选的的实施方式，所述检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像，包括：
[0011]检测所述车牌在所述目标图像中的位置；
[0012]根据所述车牌在所述目标图像中的位置将所述车牌从所述目标图像中裁剪出，并得到所述目标车牌图像。
[0013]在本可选的实施方式中，通过检测所述车牌在所述目标图像中的位置，进而能够根据所述车牌在所述目标图像中的位置将所述车牌从所述目标图像中裁剪出，并得到所述目标车牌图像。
[0014]在本申请第一方面中，作为一种可选的的实施方式，在所述检测所述目标图像中的车牌之后，所述根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理之前，所述方法还包括：
[0015]对所述目标车牌图像进行位置矫正，其中，所述位置矫正的处理算法为仿射变换算法、透视变换算法中的一种。
[0016]在本可选的实施方式中，可仿射变换算法采用透视变换算法对图像进行位置矫正。
[0017]在本申请第一方面中，作为一种可选的的实施方式，所述根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像，包括：
[0018]将位置矫正后的所述目标车牌图像进行二值化处理；
[0019]对二值化处理后的所述目标车牌图像进行膨胀腐蚀处理，以去除所述目标车牌图像的噪声；
[0020]对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行字符分割处理，得到所述车牌中每个车牌字符的图像。
[0021]在本申请第一方面中，作为一种可选的实施方式，所述对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行字符分割处理，得到所述车牌中每个车牌字符的图像包括：
[0022]对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行水平方向的投影，并得到第一投影；
[0023]确定所述第一投影中连续不间断投影长度的最大值，并将所述连续不间断投影长度的最大值作为所述目标车牌图像的竖直高度；
[0024]根据目标车牌图像的竖直高度对所述目标车牌图像的字符做水平方向上的切分，并得到水平切分后的图像；
[0025]对所述水平切分后的图像做竖直方向的投影，并得到若干列第二投影；
[0026]对所述若干列第二投影中每一列第二投影的投影值与所述目标车牌图像的平均亮度的百分比进行比较；
[0027]将投影值小于所述目标车牌图像的平均亮度的百分比的所述第二投影作为字符分割的候选列；
[0028]根据车牌的字符组成规则和所述字符分割的候选列、所述目标车牌图像的轮廓对所述目标车牌图像进行分割，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像。
[0029]在本可选的实施方式，通过对目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，能够得到所述车牌中每个车牌字符的图像。
[0030]在本申请第一方面中，作为一种可选的实施方式，所述根据所述车牌中的每个所述车牌字符的图像确定所述车牌的字符，包括：
[0031]基于注意力机制提取所述车牌字符的图像的图像特征；
[0032]根据所述图像特征识别作为wordtree模型的输入，以使得所述wordtree模型输出车牌字符的类型，其中，所述车牌字符的类型为汉字类、字母类和数字类中的一种；
[0033]根据所述车牌字符的类型和所述车牌字符的图像的图像特征识别所述车牌的字符。
[0034]在本可选的实施方式，通过基于注意力机制和wordtree模型能够先对车牌字符进行分类，进而能够基于分类结、果车牌字符的图像的图像特征识别所述车牌的字符，从而降低车牌中相似字符的识别准确性。
[0035]本申请第二方面公开一种车牌识别装置，所述装置包括：
[0036]获取模块，用于获取目标图像；
[0037]检测模块，用于检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像；
[0038]预处理模块，用于根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像；
[0039]确定模块，用于根据所述车牌中的每个所述车牌字符的图像确定所述车牌的字
符。
[0040]本申请第二方面的装置通过对目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，进而对去噪和字符分割处理后的车牌图像进行识别，能够实现根据车牌图像识别车牌的同时，使用更少的训练标注数据。
[0041]在本申请第二方面中，作为一种可选的实施方式，检测模块包括：
[0042]检测子模块，用于检测所述车牌在所述目标图像中的位置；
[0043]裁剪子模块，用于根据所述车牌在所述目标图像中的位置将所述车牌从所述目标图像中裁剪出，并得到所述目标车牌图像。
[0044]本申请第三方面公开一种车牌识别设备，包括：
[0045]处理器；以及
[0046]存储器，配置用于存储机器可读指令，所述指令在由所述处理器执行时，执行本申请第一方面的车牌识别方法。
[0047]本申请第四方面公开一种存储介质，所述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本申请第一方面的车牌识别方法。
[0048]本申请第三方面的设备通过对目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，进而对去噪和字符分割处理后的车牌图像进行识别，能够实现根据车牌图像识别车牌的同时，使用更少的训练标注数据。
附图说明
[0049]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
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【技术保护点】

【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：获取目标图像；检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像；根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像；根据所述车牌中的每个所述车牌字符的图像确定所述车牌的字符。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述目标图像中的车牌，并得到目标车牌图像，包括：检测所述车牌在所述目标图像中的位置；根据所述车牌在所述目标图像中的位置将所述车牌从所述目标图像中裁剪出，并得到所述目标车牌图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述检测所述目标图像中的车牌之后，所述根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理之前，所述方法还包括：对所述目标车牌图像进行位置矫正，其中，所述位置矫正的处理算法为仿射变换算法、透视变换算法中的一种。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据字符分割模型对所述目标车牌图像进行去噪和字符分割处理，以得到所述车牌中每个车牌字符的图像，包括：将位置矫正后的所述目标车牌图像进行二值化处理；对二值化处理后的所述目标车牌图像进行膨胀腐蚀处理，以去除所述目标车牌图像的噪声；对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行字符分割处理，得到所述车牌中每个车牌字符的图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行字符分割处理，得到所述车牌中每个车牌字符的图像包括：对膨胀腐蚀处理后的所述目标车牌图像进行水平方向的投影，并得到第一投影；确定所述第一投影中连续不间断投影长度的最大值，并将所述连续不间断投影长度的最大值作为所述目标车牌图像的竖直高度；根据目标车牌图像的竖直高度对所述目标车牌图像的字符做水平方向上的切分，并得到水平切分后的图像；对所述水平切分后的图像做竖直方向的投影，并得到若干列...

【专利技术属性】
技术研发人员：贲圣兰，张沁薇，秦树鑫，
申请(专利权)人：创新奇智上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：