一种车牌校正方法、装置、系统以及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车牌校正方法、装置、系统以及可读存储介质，方法包括：获取到摄像终端设备的校正数据，从所述校正数据中提取出车辆图片特征、停车行为以及要校准的车牌号；将要校准的车牌号输入预先建立的车牌号码模型得到模糊匹配上的车牌号；遍历模糊匹配上的车牌号进行第一综合相似度计算，第一综合相似度的最高值大于预设相似值，则选择最高值对应的车牌号输出；本发明专利技术基于图像和停车行为建模来进行车牌校正，当字符被轻微遮挡时、车牌倾斜比较严重时都可以正确识别出车牌，可以用于辅助现有的车牌识别技术，显著提高其准确率，可以用于异常发现，当车牌识别错误发生时及早发现，提前进行人工干预。提前进行人工干预。提前进行人工干预。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌校正方法、装置、系统以及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及智慧停车领域，尤其涉及一种车牌校正方法、装置、系统以及可读存储介质。

技术介绍

[0002]智慧停车是智能化城市建设中重要的一环，充分利用城市道路的路内停车是实现智慧停车的重要组成部分，高位视频是一个解决路内停车收费、监控的重要解决方案，因此提高高位视频的车牌识别准确率是一个非常迫切和紧要的问题。实际环境中高位视频面临很多挑战，具体表现在：车牌会因为各种因素被遮挡，例如行人、自行车、电动车以及其他电动车；相对道闸，高位视频的车牌特征更具多样性，车牌会各种角度的倾斜，增加字符识别的难度，例如0和D，6和G因为倾斜的原因导致高度相似；极端天气导致车牌模糊，例如雪天，暴雨，大雾等等。
[0003]现有车牌识别主要有两种方案：一个是基于传统的图像处理技术，对车牌字符进行分割，分类最终识别出车牌；另一个是基于深度学习的识别方案，车牌图片经过机器“神经网络”之后直接输出车牌结果。而这些方案，存在上述提到的当车牌字符被部分遮挡时无法正确识别出结果、倾斜严重的车牌导致识别准确率下降本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌校正方法，其特征在于，所述方法包括：获取到摄像终端设备的校正数据，从所述校正数据中提取出车辆图片特征、停车行为以及要校准的车牌号，所述停车行为包括入场或出场事件的时间以及泊位；将要校准的车牌号输入预先建立的车牌号码模型得到模糊匹配上的车牌号；遍历模糊匹配上的车牌号进行第一综合相似度计算，包括：将每一个模糊匹配上的车牌号输入预先建立的车辆图片特征模型、停车行为模型，基于模糊匹配的信息，所述车辆图片特征模型、停车行为模型输出的车辆图片特征、停车行为，以及校准请求中提取出的车辆图片特征以及停车行为，进行第一综合相似度计算；如果计算出的第一综合相似度的最高值大于预设相似值，则选择最高值对应的车牌号输出。2.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，所述方法还包括：如果从所述校正数据中提取要校正的车牌号失败，则判断从所述校正数据中提取出的停车行为包含的是入场事件还是出场事件；如果是入场事件，则保存所述校正数据；如果是出场事件，则寻找所述校正数据的泊位上的最近一个未匹配到出场事件的入场事件的车牌号，将寻找到的车牌号输入所述车辆图片特征模型、停车行为模型，基于所述车辆图片特征模型、停车行为模型输出的车辆图片特征、停车行为，以及从所述校准请求中提取出的车辆图片特征以及停车行为，进行第二综合相似度计算，如果计算出的第二综合相似度的值大于所述预设相似值，则将寻找到的车牌号输出。3.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，所述方法还包括：利用已完成的正常的停车订单，预先建立或者更新所述停车行为模型、车辆图片特征模型、车牌号码模型；所述停车行为模型包含车牌号及每个车牌号对应的入场、出场事件的时间以及泊位；所述车辆图片特征模型包括车牌号及每个车牌号对应的车辆图片特征，所述车辆图片特征包括车辆颜色特征、至少一个维度的车辆类型分类特征、车辆品牌特征；所述车牌号码模型用于得到与输入的车牌号可以模糊匹配上的车牌号。4.根据权利要求3所述的车牌校正方法，其特征在于，所述停车行为模型的建立或者更新包括：获取最近一段时间内已完成的正常的停车订单，从中提取订单次数大于预设次数的车牌号的订单；对于提取的订单，对相同车牌号的订单利用DBSCAN算法提取出场事件和入场事件发生的聚集时间段；对同一聚集时间段的订单，利用DBSCAN算法提取聚集泊位；将出场事件和入场事件的聚集时间段的中心点、聚集泊位的中心点以及车牌号关联起来进行保存。5.根据权利要求3所述的车牌校正方法，其特征在于，所述车辆图片特征模型的建立包括：提取同一车牌号在不同订单时的车辆图片，通过深度学习算法提取所述车辆图片特征，将所述车辆图片特征以及车牌信息进行保存；其...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄二雨，
申请(专利权)人：深圳云游四海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：