【技术实现步骤摘要】
一种车辆铭牌信息位置检测方法和系统
[0001]本专利技术涉及车辆信息识别
，具体而言涉及一种车辆铭牌信息位置检测方法和系统。
技术介绍
[0002]车辆铭牌是标明车辆基本特征的标牌，其主要内容包括：车辆型号、发动机型号、发动机排量、发动机额定功率、车辆识别代号、总质量、载重量或载客人数、出厂编号、制造年月、制造国家及厂名等；车辆铭牌一般位于车辆前部易于观察到的地方。车辆铭牌图像识别技术对于交通管理单位对车辆进行登记、检测防伪和车辆年审等具有重要的意义，但由于车辆铭牌本身材质特殊加之所处环境恶劣，车辆铭牌图像常常存在着反光、污渍、模糊、划痕等问题，这对车辆铭牌上的文字信息的获取带来了诸多困难。
[0003]传统的针对扫描文档的OCR方法很难做到复杂场景中的文字识别，现有的场景文字识别方法对于场景单一且对于没有畸变的图像有不错的识别效果；但是对于像车辆铭牌这样的自然目标，存在着扭曲、畸变的情况，其识别效果很差。
[0004]除了传统方式外，专利号CN110414309A的专利技术中提出了一种车辆铭牌的自动...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆铭牌信息位置检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：S1，获取车辆铭牌图像；S2，基于深度神经网络构建外框识别模型，采用外框识别模型对采集的车辆铭牌图像进行预测，得到一个包含铭牌的矩形框，定义为该车辆铭牌图像的铭牌外框；S3，基于深度神经网络构建角点定位模型，采用角点定位模型预测得到车辆铭牌图像中的铭牌外框的四个角点；S4，根据四个角点构成的连通区域，计算铭牌外框内封闭区域的面积，若计算得到的面积小于预设面积阈值，则判定该车辆铭牌图像上不存在铭牌，返回步骤S1；否则，判定该车辆铭牌图像上存在铭牌，转入步骤S5；S5，利用铭牌外框的四个角点，采用透视校正函数校正图像，得到校正后的铭牌外框区域；S6，定位所述校正后的铭牌外框区域上的铭牌信息。2.根据权利要求1所述的车辆铭牌信息位置检测方法，其特征在于，步骤S2中，所述基于深度神经网络构建外框识别模型的过程包括以下步骤：S21，将获取的一定量不同拍照场地环境、不同光照和不同倾斜角度的车辆铭牌图像作为训练样本；S22，采用多边形框在样本图像上标记铭牌外框的四个角点；S23，根据标记的铭牌外框的四个角点的json文件，计算出四个角点的最小外界矩形的四个角点，取四个角点最小的横坐标作为左上角x1，取四个角点最小的纵坐标作为y1，取四个角点最大的横坐标作为右下角x2，取四个角点最大的纵坐标作为右下角y2，得到左上角(x1,y1)和右下角(x2,y2)；将左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标(x2,y2)转化为中心点坐标(out_x、out_y)、长边的长度值out_w和短边的长度值out_h，生成一个txt文件，每一张图片对应一个txt文件，txt的文件名为图片的名称，每一个txt文件中的每一行对应一个铭牌外界矩形框坐标数据组(x、y、w、h)，得到所有图片对应的txt文件；将所有有对应txt的图片的名称放在一个总的txt中，每一个行对应一个图片的路径，将这个总的txt和铭牌图像以及和图片同名的txt构成的数据集，训练车辆铭牌外框深度神经网络。3.根据权利要求2所述的车辆铭牌信息位置检测方法，其特征在于，步骤S2中，采用外框识别模型对采集的车辆铭牌图像进行预测的过程包括以下步骤：S24，利用步骤S23训练得到的模型对图像进行预测，得到铭牌外框的中心点坐标(out_x、out_y)、长边的长度值out_w和短边的长度值out_h；S25，根据中心点、长边的长度和短边的长度值，得到一个包含铭牌的矩形框，令长边为宽，短边为高。4.根据权利要求1所述的车辆铭牌信息位置检测方法，其特征在于，步骤S3中，基于深度神经网络构建角点定位模型的过程包括以下步骤：S31，将获取的一定量不同拍照场地环境、不同光照和不同倾斜角度的车辆铭牌图像作为训练样本；S32，采用...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙茂芬，张铁监，汪洋，叶剑，杨宏伟，
申请(专利权)人：多伦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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