车牌号码识别方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车牌号码识别方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像；对第一图像进行仿射变换，得到第二图像；对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图；对第一图像特征图进行降维处理，得到第二图像特征图；将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码，其中，不同的分类器用于对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测。通过本发明专利技术，提高了车牌号码识别准确率；且实现了通过相同流程对不同类型的车牌号码进行识别。的车牌号码进行识别。的车牌号码进行识别。

License plate number recognition method, device, equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
车牌号码识别方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种车牌号码识别方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]车牌号码识别技术是从复杂背景中自动抓拍车牌图像并识别出车牌号码的技术，该技术已广泛应用于停车场进出口管理系统、高速公路车辆管理系统等系统中。
[0003]常见的车牌号码识别技术是通过车牌样本图片训练神经网络模型，然后基于训练好的神经网络模型对待识别车牌图片中的车牌号码进行识别。这种方式对于不同类型的车牌(例如不定长度车牌、单行车牌以及双行车牌)需要训练得到不同的神经网络模型以供分别对不同类型的车牌进行识别，流程繁琐且复杂。同时，在拍摄车牌图像时，由于拍摄角度的影响导致拍摄得到的车牌图像存在角度偏移，从而影响最终的识别效果。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种车牌号码识别方法、装置、设备及可读存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种车牌号码识别方法，所述车牌号码识别方法包括：
[0006]对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像；
[0007]对第一图像进行仿射变换，得到第二图像；
[0008]对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图；
[0009]对第一图像特征图进行降维处理，得到第二图像特征图；
[0010]将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码，其中，不同的分类器用于对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测。
[0011]可选的，所述对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像的步骤包括：
[0012]将待识别车牌图像的尺寸缩放到预设大小，且将待识别车牌图像的像素值归一化到预设区间，得到第一图像。
[0013]可选的，所述对第一图像进行仿射变换，得到第二图像的步骤包括：
[0014]将第一图像输入图像空间转换网络，得到图像空间转换网络输出的仿射变换矩阵；
[0015]根据所述仿射变换矩阵对第一图像进行仿射变换，得到第二图像。
[0016]可选的，所述对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图的步骤包括：
[0017]将第二图像输入特征提取网络，得到特征提取网络输出的第一图像特征图。
[0018]可选的，所述将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码的步骤包括：
[0019]将第二图像特征图输入第n分类器，得到第n分类器针对待识别车牌图像中车牌号码的第n个字符输出的第n向量，n的初始值为1；
[0020]根据第n向量确定第n字符预测结果；
[0021]检测所述字符预测结果是否为占位字符；
[0022]若为占位字符，则拼接非占位字符的各个字符预测结果，得到车牌号码；
[0023]若不为占位字符，则判断n是否等于N，N为分类器数量；
[0024]若n不等于N，则以n+1作为新的n，并返回执行将第二图像特征图输入第n分类器。
[0025]可选的，根据第n向量确定第n字符预测结果的步骤包括：
[0026]查找第n向量中的最大元素值；
[0027]以所述最大元素值对应的字符为第n字符预测结果。
[0028]可选的，在所述对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像的步骤之前，还包括：
[0029]从训练数据集中读取训练图片；
[0030]对训练图片进行预处理，得到第一训练图片；
[0031]将第一训练图片输入图像空间转换网络，得到图像空间转换网络输出的第一训练图片对应的仿射变换矩阵；
[0032]根据第一训练图片对应的仿射变换矩阵对第一训练图片进行仿射变化，得到第二训练图片；
[0033]将第二训练图片输入特征提取网络，得到特征提取网络输出的第一训练图像特征图；
[0034]对第一训练图像特征图进行降维处理，得到第二训练图像特征图；
[0035]将第二训练图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到预测车牌号码；
[0036]根据预测车牌号码以及训练图片对应的实际车牌号码计算损失值；
[0037]根据损失值更新图像空间转换网络、特征提取网络以及多个分类器的参数；
[0038]返回执行从训练数据集中读取训练图片的步骤，直至满足停止条件。
[0039]第二方面，本专利技术还提供一种车牌号码识别装置，所述车牌号码识别装置包括：
[0040]预处理模块，用于对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像；
[0041]仿射变换模块，用于对第一图像进行仿射变换，得到第二图像；
[0042]特征提取模块，用于对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图；
[0043]降维处理模块，用于对第一图像特征图进行降维处理，得到第二图像特征图；
[0044]识别模块，用于将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码，其中，不同的分类器用于对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测。
[0045]第三方面，本专利技术还提供一种车牌号码识别设备，所述车牌号码识别设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的车牌号码识别程序，其中所述车牌号码识别程序被所述处理器执行时，实现如上所述的车牌号码识别方法的步骤。
[0046]第四方面，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有车牌号码识别程序，其中所述车牌号码识别程序被处理器执行时，实现如上所述的车牌号码识别方法的步骤。
[0047]本专利技术中，对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像；对第一图像进行仿射变
换，得到第二图像；对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图；对第一图像特征图进行降维处理，得到第二图像特征图；将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码，其中，不同的分类器用于对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测。通过本专利技术，在进行车牌号码识别前对预处理后的待识别车牌图像进行仿射变换，使得图像的角度得到校正，提高了车牌号码识别准确率；且通过不同的分类器分别对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测，在此基础上，只要预先设置合理数量的分类器，即可实现通过相同流程对不同类型的车牌号码进行识别。
附图说明
[0048]图1为本专利技术实施例方案中涉及的车牌号码识别设备的硬件结构示意图；
[0049]图2为本专利技术车牌号码识别方法一实施例的流程示意图；
[0050]图3为本专利技术车牌号码识别方法一实施例中图像空间转换网络的结构示意图；
[0051]图4为本专利技术车牌号码识别方法一实施例中进行仿射变换的场景示意图；
[0052]图5为本专利技术车牌号码识别方法一实施例中特征提取网络的结构示意图；
[0053]图6为本专利技术车牌号码识别方法一实施例中Bottleneck层的结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌号码识别方法，其特征在于，所述车牌号码识别方法包括：对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像；对第一图像进行仿射变换，得到第二图像；对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图；对第一图像特征图进行降维处理，得到第二图像特征图；将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码，其中，不同的分类器用于对第二图像特征图中不同字符区域内的字符进行预测。2.如权利要求1所述的车牌号码识别方法，其特征在于，所述对待识别车牌图像进行预处理，得到第一图像的步骤包括：将待识别车牌图像的尺寸缩放到预设大小，且将待识别车牌图像的像素值归一化到预设区间，得到第一图像。3.如权利要求1所述的车牌号码识别方法，其特征在于，所述对第一图像进行仿射变换，得到第二图像的步骤包括：将第一图像输入图像空间转换网络，得到图像空间转换网络输出的仿射变换矩阵；根据所述仿射变换矩阵对第一图像进行仿射变换，得到第二图像。4.如权利要求1所述的车牌号码识别方法，其特征在于，所述对第二图像进行特征提取，得到第一图像特征图的步骤包括：将第二图像输入特征提取网络，得到特征提取网络输出的第一图像特征图。5.如权利要求1所述的车牌号码识别方法，其特征在于，所述将第二图像特征图分别输入多个分类器，根据多个分类器的输出结果得到车牌号码的步骤包括：将第二图像特征图输入第n分类器，得到第n分类器针对待识别车牌图像中车牌号码的第n个字符输出的第n向量，n的初始值为1；根据第n向量确定第n字符预测结果；检测所述字符预测结果是否为占位字符；若为占位字符，则拼接非占位字符的各个字符预测结果，得到车牌号码；若不为占位字符，则判断n是否等于N，N为分类器数量；若n不等于N，则以n+1作为新的n，并返回执行将第二图像特征图输入第n分类器。6.如权利要求5所述的车牌号码识别方法，其特征在于，根据第n向量确定第n字符预测结果的步骤包括：查找第n向量中的最大元素值；以所述最大元素值对应的字符为第n字符预测结...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁奔香，
申请(专利权)人：武汉市烽视威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：