车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取车牌图像序列；将所述车牌图像序列中的各图像逐个作为当前图像，基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，所述上一图像的识别特征是基于所述上一图像的识别结果确定的；基于车牌图像序列中的各图像的识别结果，确定车牌识别结果。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备和存储介质，对车牌图像序列中的每个图像进行车牌识别的过程中，均参考了排列在自身之前的所有图像的识别结果所体现出的识别特征，保证了单帧图像的车牌识别过程能够获取到更加丰富的信息输入，提高了车牌识别的可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]车牌识别作为智能交通系统的重要组成部分，在车辆管理、车辆监控，交通流量监测、交通控制、被盗车辆及特种车辆的甄别等方面发挥着重要作用。
[0003]目前的车牌识别多是应用预先训练得到的神经网络模型，对于单张图像进行车牌识别。而由于车辆多数时间处于运动状态，抓拍得到的车牌图像质量普遍较差，导致基于车牌图像进行的车牌识别准确性较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中基于单张图像进行车牌识别准确性低的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种车牌识别方法，包括：
[0006]获取车牌图像序列；
[0007]将所述车牌图像序列中的各图像逐个作为当前图像，基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，所述上一图像的识别特征是基于所述上一图像的识别结果确定的；
[0008]基于所述车牌图像序列中的各图像的识别结果，确定车牌识别结果。
[0009]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述上一图像的识别特征是基于如下步骤确定的：
[0010]提取所述上一图像的识别结果中包括的车牌字符串的语义特征；
[0011]基于所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征。
[0012]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述基于所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征，包括：
[0013]对所述车牌字符串中的各字符在所述上一图像中的位置信息进行编码，得到位置特征；
[0014]基于所述位置特征和/或所述上一图像的视觉特征，以及所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征。
[0015]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述车牌字符串中的各字符在所述上一图像中的位置信息和所述上一图像的视觉特征基于如下步骤确定：
[0016]将所述上一图像输入至目标检测模型，由所述目标检测模型提取所述上一图像的视觉特征并基于所述视觉特征对所述上一图像进行字符检测，得到所述目标检测模型输出的所述视觉特征和所述各字符在所述上一图像中的位置信息；
[0017]所述目标检测模型是基于携带了字符位置标签的样本图像训练得到的。
[0018]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，包括：
[0019]在所述当前图像为首帧图像的情况下，将所述当前图像输入至车牌识别模型中，得到所述车牌识别模型输出的所述当前图像的识别结果；
[0020]在所述当前图像非所述首帧图像的情况下，将所述上一图像的识别特征，以及所述当前图像输入至车牌识别模型中，得到所述车牌识别模型输出的所述当前图像的识别结果；
[0021]所述车牌识别模型是基于携带了车牌字符串标签的样本图像序列训练得到。
[0022]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述获取车牌图像序列，包括：
[0023]获取初始图像序列；
[0024]对所述初始图像序列中的各图像进行车牌检测，得到所述初始图像序列中各图像的车牌检测结果；
[0025]从所述初始图像序列中截取连续多帧所述车牌检测结果为存在车牌的图像，构建所述车牌图像序列。
[0026]根据本专利技术提供的一种车牌识别方法，所述从所述初始图像序列中截取连续多帧所述车牌检测结果为存在车牌的图像，构建所述车牌图像序列，包括：
[0027]从所述初始图像序列中截取连续多帧所述车牌检测结果为存在车牌的图像，构建候选图像序列；
[0028]基于所述候选图像序列中各图像的车牌检测结果中的车牌位置信息，对所述候选图像序列中的各图像进行车牌图像截取，得到所述车牌图像序列。
[0029]本专利技术还提供一种车牌识别装置，包括：
[0030]序列获取单元，用于获取车牌图像序列；
[0031]识别单元，用于将所述车牌图像序列中的各图像逐个作为当前图像，基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，所述上一图像的识别特征是基于所述上一图像的识别结果确定的；
[0032]结果确定单元，用于基于所述车牌图像序列中的各图像的识别结果，确定车牌识别结果。
[0033]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理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程序时实现如上述任一种所述车牌识别方法。
[0034]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车牌识别方法。
[0035]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车牌识别方法。
[0036]本专利技术提供的车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，对车牌图像序列中的每个图像进行车牌识别的过程中，均参考了排列在自身之前的所有图像的识别结果所体现出的识别特征，由此保证了单帧图像的车牌识别过程能够获取到更加丰富的信息输入，避免了单帧图像由于质量较差影响识别效果的问题，提高了车牌识别的可靠性。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0038]图1是本专利技术提供的车牌识别方法的流程示意图；
[0039]图2是本专利技术提供的识别特征确定方法的流程示意图；
[0040]图3是本专利技术提供的识别特征的融合流程示意图；
[0041]图4是本专利技术提供的车牌识别模型的运行流程示意图；
[0042]图5是本专利技术提供的车牌识别模型的训练流程示意图；
[0043]图6是本专利技术提供的车牌识别装置的结构示意图；
[0044]图7是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]目前的车牌识别，多是针对单张图像进行。而由于车辆多数时间处于运动状态，抓拍得到的车牌图像质量普遍较差，导致基于单张车牌图像进行的车牌识别准确性较差。针对这一问题，本专利技术提供一种车牌识别方法，图1是本专利技术提供的车牌识别方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括：获取车牌图像序列；将所述车牌图像序列中的各图像逐个作为当前图像，基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，所述上一图像的识别特征是基于所述上一图像的识别结果确定的；基于所述车牌图像序列中的各图像的识别结果，确定车牌识别结果。2.根据权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述上一图像的识别特征是基于如下步骤确定的：提取所述上一图像的识别结果中包括的车牌字符串的语义特征；基于所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征。3.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述基于所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征，包括：对所述车牌字符串中的各字符在所述上一图像中的位置信息进行编码，得到位置特征；基于所述位置特征和/或所述上一图像的视觉特征，以及所述语义特征，确定所述上一图像的识别特征。4.根据权利要求3所述的车牌识别方法，其特征在于，所述车牌字符串中的各字符在所述上一图像中的位置信息和所述上一图像的视觉特征基于如下步骤确定：将所述上一图像输入至目标检测模型，由所述目标检测模型提取所述上一图像的视觉特征并基于所述视觉特征对所述上一图像进行字符检测，得到所述目标检测模型输出的所述视觉特征和所述各字符在所述上一图像中的位置信息；所述目标检测模型是基于携带了字符位置标签的样本图像训练得到的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的车牌识别方法，其特征在于，所述基于排列在所述当前图像前的上一图像的识别特征，对所述当前图像进行车牌识别，得到所述当前图像的识别结果，包括：在所述当前图像为首帧图像的情况下，将所述当前图像输入至车牌识别模型中，得到所述车牌识别模型输出的所述当前图像的识别结果；在所述当前图像非所述首帧图像的情况下，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉嘉，殷兵，胡金水，刘聪，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：