基于图像分割算法识别车牌号码的方法、装置和终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法、装置、终端设备和存储介质，其中，所述方法包括：将获取到的目标图像输入至设定的训练模型中，其中，所述训练模型包含有图像分割算法；对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息；以所述水平位置信息和垂直位置信息为依据，并通过所述图像分割算法确定各个区域是否存在长方形对象，若是，则将该区域标定为目标区域；对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码。由于本发明专利技术先将目标图像进行区域划分，并判断各个区域是否存在长方形对应，不需要对整张目标图像进行文字识别，从而降低处理器的运算，提高识别车牌号码的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于图像分割算法识别车牌号码的方法、装置和终端设备
本申请属于信息
，具体而言，涉及一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法、装置、终端设备和存储介质。
技术介绍
现如今，我国车辆保有量和交通出行量不断增长，道路交通管理的工作任务日渐繁重。在人工智能发展迅猛的今天，智能交通系统应运而生，并逐步取代传统人工监管，成为当前交通监管的主流系统。其以车牌识别、人脸识别、路况采集、违章取证和红绿灯监管等多种功能为一体，通过数字化管理实现信息交互，有效地解决了交通管理领域诸多棘手问题。在目前的硬件条件下，车牌号码是车辆最为关键的身份信息。然而，目前采用如下的步骤识别车牌号码：首先采用摄像机或其它图像采集设备采集图像，然后对图像进行整体的提取和识别，从而识别该图像中的车牌号码。这种方法虽然能够识别大部分的车牌号码，但是，由于这种方式是对整张图像进行识别，需要对图中所有信息进行提取和识别，而图中往往含有较多的干扰因袭，这种方式运算量较大，加重了处理器的负担。对于一些小型停车场和小区而言，可能无法承担购买昂贵处理器的费用，导致无法跟上人工智能自动化的步伐。换句话说，现有技术识别车牌号码的效率过于低下。
技术实现思路
本申请提供一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法、装置、终端设备和存储介质，能够解决现有技术识别车牌号码的效率过于低下的问题。第一方面，本专利技术提供一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法，所述方法包括：将获取到的目标图像输入至设定的训练模型中，其中，所述训练模型包含有图像分割算法；对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息；以所述水平位置信息和垂直位置信息为依据，并通过所述图像分割算法中的确定函数来确定各个区域是否存在长方形对象，若是，则将该区域标定为目标区域，其中，所述确定函数为：N=ln((L×a+W×b)/ab)，上式中，N表示输出结果，L表示水平位置信息，W表示垂直位置信息，a表示第一权值，b表示第二权值，且第一权值a和第二权值b均为大于0且小于1的实数，并且a≠b；对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码。作为本专利技术进一步可选的方案，所述目标图像为经过预处理的图像，其中，所述预处理包括高斯滤波、自适应滤波、中值滤波和均值滤波中的一种或几种。作为本专利技术进一步可选的方案，所述对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息的步骤具体包括：计算所述目标图像的长度和宽度，并计算目标长宽比例；根据计算得到的目标长宽比例对所述目标图像进行区域划分；以所述目标图像的任意一个顶点作为原点建立直角坐标系；将各个区域横坐标的中位数作为所述水平位置信息，将各个区域纵坐标的中位数作为所述垂直位置信息。作为本专利技术进一步可选的方案，所述通过所述图像分割算法中的确定函数来确定各个区域是否存在长方形对象的步骤具体包括：将所述第一权值a设置为0.5，将所述第二权值b设置为0.3，并计算所述确定函数的输出结果N；若所述输出结果N满足设定的对比值，则对应的区域存在长方形对象；若所述输出结果N不满足设定的对比值，则对应的区域不存在长方形对象。作为本专利技术进一步可选的方案，所述将所述水平位置信息和所述垂直位置信息作为所述图像分割算法的输入值，并输出相应的输出结果的步骤具体包括：通过设定的降噪函数对所述水平位置信息和所述垂直位置信息进行降噪处理，得到降噪后的水平位置信息和降噪后的垂直位置信息；以降噪后的水平位置信息和降噪后的垂直位置信息作为所述图像分割算法的输入值，并输出相应的输出结果。作为本专利技术进一步可选的方案，所述对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码具体包括：对目标区域进行特征提取，得到相应的提取结果；通过一分类器对所述提取结果进行分类，得到相应的分类结果；对所述分类结果进行归一化，得到待识别信息；提取所述待识别信息中的文字信息和数字信息，以获取相应的车牌号码。作为本专利技术进一步可选的方案，所述图像分割算法为基于自适应遗传算法的BP图像分割算法。第二方面，本专利技术还提供一种基于神经网络对图像分割的装置，其中，基于图像分割算法识别车牌号码的装置包括：输入模块，用于将获取到的目标图像输入至设定的训练模型中，其中，所述训练模型包含有图像分割算法；标注模块，用于对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息；判断模块，以所述水平位置信息和垂直位置信息为依据，并通过所述图像分割算法确定各个区域是否存在长方形对象，若是，则将该区域标定为目标区域；识别模块，用于对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码。第三方面，本专利技术还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法。第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法。通过本专利技术提供的方法，能够有效提高车牌号码识别的效率，从而大幅度降低处理器的负担，进而降低自动识别车牌号码的成本。具体地说，先将采集到的目标图像输入至包含有图像分割算法的训练模型中；然后，对目标图像进行区别划分，划分完成后，将各个区域标注上相应的水平位置信息和垂直位置信息；接着，再将各个区域的水平位置信息和垂直位置信息输入至图像分割算法中，并通过算法中的确定函数来判断各个区域是否存在长方形对象，如果存在，则将对应的区域标定为目标区域；最后，再通过文字识别算法对目标区域进行识别，从而确定目标区域中的车牌号码。由于本专利技术先将目标图像进行区域划分，并判断各个区域是否存在长方形对象，因此不需要对整张目标图像进行文字识别便能识别出目标图像中的车牌号码，从而降低处理器的运算，提高识别车牌号码的效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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的附图。图1为本专利技术基于图像分割算法识别车牌号码的方法较佳实施例的流程图。图2为本专利技术基于图像分割算法识别车牌号码的方法又一实施例的流程图。图3为本专利技术基于图像分割算法识别车牌号码的方法再一实施例的流程图。图4为本专利技术基于图像分割算法识别车牌号码的方法又一实施例的流程图。图5为本专利技术基于图像分割算法识别车牌号码的方法再一实施例的流程图图6为本专利技术图像分割算法识别车牌号码装置较佳本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述方法包括：/n将获取到的目标图像输入至设定的训练模型中，其中，所述训练模型包含有图像分割算法；/n对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息；/n以所述水平位置信息和垂直位置信息为依据，并通过所述图像分割算法中的确定函数来确定各个区域是否存在长方形对象，若是，则将该区域标定为目标区域，其中，所述确定函数为：N=ln((L×a+W×b)/ab)，上式中，N表示输出结果，L表示水平位置信息，W表示垂直位置信息，a表示第一权值，b表示第二权值，且第一权值a和第二权值b均为大于0且小于1的实数，并且a≠b；/n对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述方法包括：
将获取到的目标图像输入至设定的训练模型中，其中，所述训练模型包含有图像分割算法；
对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息；
以所述水平位置信息和垂直位置信息为依据，并通过所述图像分割算法中的确定函数来确定各个区域是否存在长方形对象，若是，则将该区域标定为目标区域，其中，所述确定函数为：N=ln((L×a+W×b)/ab)，上式中，N表示输出结果，L表示水平位置信息，W表示垂直位置信息，a表示第一权值，b表示第二权值，且第一权值a和第二权值b均为大于0且小于1的实数，并且a≠b；
对目标区域进行文字识别，以获取相应的车牌号码。


2.根据权利要求1所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述目标图像为经过预处理的图像，其中，所述预处理包括高斯滤波、自适应滤波、中值滤波和均值滤波中的一种或几种。


3.根据权利要求2所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行区域划分，并对各个区域进行标注，使得各个区域均包含有水平位置信息和垂直位置信息的步骤具体包括：
计算所述目标图像的长度和宽度，并计算目标长宽比例；
根据计算得到的目标长宽比例对所述目标图像进行区域划分；
以所述目标图像的任意一个顶点作为原点建立直角坐标系；
将各个区域横坐标的中位数作为所述水平位置信息，将各个区域纵坐标的中位数作为所述垂直位置信息。


4.根据权利要求3所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述通过所述图像分割算法中的确定函数来确定各个区域是否存在长方形对象的步骤具体包括：
将所述第一权值a设置为0.5，将所述第二权值b设置为0.3，并计算所述确定函数的输出结果N；
若所述输出结果N满足设定的对比值，则对应的区域存在长方形对象；
若所述输出结果N不满足设定的对比值，则对应的区域不存在长方形对象。


5.根据权利要求1所述基于图像分割算法识别车牌号码的方法，其特征在于，所述将所述水平位置信息和所述垂直位置信息作为所述图像分割算法的输入值，并输出相应的输出结果的步骤具体包括：
通过设定的降...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓纯，付骏宇，
申请(专利权)人：佛山市墨纳森智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44