车牌识别方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种车牌识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取待处理的车辆图像；对车辆图像进行车牌检测，确定车辆图像中车牌所在的车牌区域；对与车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图；对至少一个车牌文本图进行文本识别，得到目标车牌图像的车牌识别结果。本公开实施例可实现提高车牌识别的通用性和识别效率。

【技术实现步骤摘要】
车牌识别方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种车牌识别方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
车牌识别作为智能交通领域中的关键技术，相关技术中，针对一车多牌、多行车牌、单行车牌、不定长车牌等场景下的车牌识别，通常是分别针对不同的场景，采用不同的车牌识别技术进行识别，这样无法满足高效率、高通用性的车牌识别需求。
技术实现思路
本公开提出了一种车牌识别的技术方案。根据本公开的一方面，提供了一种车牌识别方法，包括：获取待处理的车辆图像；对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域；对与所述车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图；对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。通过该方式，能够有效应对一车多牌、单行车牌、多行车牌等不同场景下的车牌识别，提高车牌识别的通用性和识别效率。在一种可能的实现方式中，对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果，包括：在所述车牌文本图为一个的情况下，对所述车牌文本图进行文本识别，得出所述车牌文本图中的车牌号文本，所述车牌识别结果包括所述车牌号文本。通过该方式，能够有效识别出包含一行车牌号的目标车牌图像中的车牌号。在一种可能的实现方式中，对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果，包括：在所述车牌文本图包括分位于不同行的多个的情况下，分别对每一车牌文本图进行文本识别，得到每一行的车牌文本图的文本序列；将不同行的所述文本序列进行拼接，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。通过该方式，能够有效识别出包含多行车牌号的目标车牌图像中的车牌号，提高车牌识别的通用性及识别效率。在一种可能的实现方式中，所述对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域，包括：通过车牌检测网络对所述车牌图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域，其中，所述车牌检测网络的训练方法如下：通过预设的训练集训练所述车牌检测网络，其中，所述训练集包括：包含单个车牌的样本图像、包含多个车牌的样本图像，所述样本图像中单个车牌的文本行数量为一行或多行。通过该方式，可以使训练后的车牌检测网络能够检测出车辆图像中的一车多牌、单行车牌及多行车牌，提高车牌识别的通用性。在一种可能的实现方式中，在对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域后，所述方法还包括：对所述车牌区域进行扩展，得到扩展后的车牌区域；从所述车辆图像中裁剪出与所述扩展后的车牌区域对应的车牌图像；对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。通过该方式，能够使目标车牌图像包含完整的车牌，以及可以使目标车牌图像中的车牌是正视的，从而提高对目标车牌图像中车牌号识别的准确率。在一种可能的实现方式中，所述对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像，包括：对所述车牌图像进行关键点检测，得到所述车牌图像中车牌的多个关键点信息；根据所述多个关键点信息，对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。通过该方式，能够确定出车牌图像中车牌的多个关键点信息，根据多个关键点信息校正车牌至水平，以更准确地得到至少一个车牌文本图，以及提高车牌识别的准确率。在一种可能的实现方式中，根据所述多个关键点信息，对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像，包括：根据所述多个关键点信息的第一位置，确定与所述车牌图像中车牌所在的车牌区域对应的校正后区域的第二位置；根据所述第一位置与所述第二位置之间的单应矩阵，对所述车牌区域内的像素点进行单应性变换，得到所述目标车牌图像。通过该方式，能够利用关键点的位置，有效地对车牌图像进行校正。在一种可能的实现方式中，所述对与所述车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图，包括：对所述目标车牌图像进行特征提取，得到所述目标车牌图像的多尺度的第一特征信息；对所述多尺度的第一特征信息进行特征融合，得到所述目标车牌图像的融合特征信息；对所述融合特征信息进行解码，得到所述目标车牌图像中至少一行文本所在的文本区域；从所述目标车牌图像中裁剪出与所述文本区域对应的至少一个车牌文本图。通过该方式，能够有效准确地得到至少一个车牌文本图，从而可以实现对一车多牌、单行车牌、多行车牌等不同场景下的通用车牌识别，提高车牌识别的通用性和识别效率。在一种可能的实现方式中，所述对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果，包括：对所述至少一个车牌文本图进行特征提取，得到所述至少一个车牌文本图的第二特征信息；对所述第二特征信息进行处理，得到所述第二特征信息的字符概率分布向量；对所述字符概率分布向量进行解码，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。通过该方式，能够对至少一个车牌文本图中的文本进行识别，从而可以实现对一车多牌、单行车牌、多行车牌等不同场景下的通用车牌识别，提高车牌识别的通用性和识别效率。根据本公开的一方面，提供了一种车牌识别装置，包括：获取模块，用于获取待处理的车辆图像；车牌检测模块，用于对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域；文本检测模块，用于对与所述车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图；文本识别模块，用于对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。在一种可能的实现方式中，所述文本识别模块，包括：第一识别子模块，用于在所述车牌文本图为一个的情况下，对所述车牌文本图进行文本识别，得出所述车牌文本图中的车牌号文本，所述车牌识别结果包括所述车牌号文本。在一种可能的实现方式中，所述文本识别模块，包括：第二识别子模块，用于在所述车牌文本图包括分位于不同行的多个的情况下，分别对每一车牌文本图进行文本识别，得到每一行的车牌文本图的文本序列；拼接子模块，用于将不同行的所述文本序列进行拼接，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。在一种可能的实现方式中，所述车牌检测模块，用于通过车牌检测网络对所述车牌图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域，其中，所述车牌检测网络的训练方法如下：通过预设的训练集训练所述车牌检测网络，其中，所述训练集包括：包含单个车牌的样本图像、包含多个车牌的样本图像，所述样本图像中单个车牌的文本行数量为一行或多行。在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：扩展模块，用于对所述车牌区域进行扩展，得到扩展后的车牌区域；裁剪模块，用于从所述车辆图像中裁剪出与所述扩展后的车牌区域对应的车牌图像；校正模块，用于对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。在一种可能的实现方式中，所述校正模块，包括：关键点检测子模块，用于对所述车牌图像进行关键点检测，得到所述车牌图像中车牌的多个关键点信息；校正子模块，用于根据所述多个关键点信息，对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个关键点信息，对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像，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，包括：/n获取待处理的车辆图像；/n对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域；/n对与所述车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图；/n对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括：
获取待处理的车辆图像；
对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域；
对与所述车牌区域对应的目标车牌图像进行检测，得到至少一个车牌文本图；
对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果，包括：
在所述车牌文本图为一个的情况下，对所述车牌文本图进行文本识别，得出所述车牌文本图中的车牌号文本，所述车牌识别结果包括所述车牌号文本。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述至少一个车牌文本图进行文本识别，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果，包括：
在所述车牌文本图包括分位于不同行的多个的情况下，分别对每一车牌文本图进行文本识别，得到每一行的车牌文本图的文本序列；
将不同行的所述文本序列进行拼接，得到所述目标车牌图像的车牌识别结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域，包括：
通过车牌检测网络对所述车牌图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域，其中，所述车牌检测网络的训练方法如下：
通过预设的训练集训练所述车牌检测网络，其中，所述训练集包括：包含单个车牌的样本图像、包含多个车牌的样本图像，所述样本图像中单个车牌的文本行数量为一行或多行。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在对所述车辆图像进行车牌检测，确定所述车辆图像中车牌所在的车牌区域后，所述方法还包括：
对所述车牌区域进行扩展，得到扩展后的车牌区域；
从所述车辆图像中裁剪出与所述扩展后的车牌区域对应的车牌图像；
对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像，包括：
对所述车牌图像进行关键点检测，得到所述车牌图像中车牌的多个关键点信息；
根据所述多个关键点信息，对所述车牌图像进行校正，得到所述目标车牌图像。

<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨钰鑫，朱铖恺，武伟，
申请(专利权)人：浙江商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33