一种车牌识别方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

技术编号:37173875 阅读:54 留言:0更新日期:2023-04-20 22:43
本说明书实施例中公开了一种车牌识别方法、装置、设备、介质及产品。包括:获取图像采集设备采集的车牌图像,若从车牌图像中车牌区域的小圆点处的局部图像信息中识别到了预设车牌的纹理信息,则获取车牌区域四个角点处的角点坐标,根据四个角点处的角点坐标在车牌图像上确定的范围内提取出待识别特征,将待识别特征输入至识别网络,利用识别网络识别出车牌信息。其中识别网络包括有车牌类型识别子网络及预设数量的车牌字符识别子网络,各个车牌字符识别子网络分别识别车牌上的不同字符。本方案,在对车牌识别过程中加入了车牌小圆点处预设车辆纹理信息的识别,且对车牌字符的识别采用不同车牌字符利用不同子网络识别,从而可以提升对车牌进行识别的准确性。提升对车牌进行识别的准确性。提升对车牌进行识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌识别方法、装置、设备、介质及产品


[0001]本申请涉及图像识别
,尤其涉及一种车牌识别方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

[0002]现有车牌识别的技术中是根据车牌四个角点处的角点坐标在车牌区域确定范围内提取出识别特征,然后将识别特征输入至一个识别网络中,由同一个识别网络对识别特征中的各个车牌字符进行识别。由于现有车牌识别的技术中只需对四个角点处的角点坐标所确定的范围内提取出的特征进行识别,当所识别的图像中并非车牌,而是其他广告牌之类的牌子时,根据四个角点处的角点坐标所确定的范围内并非车牌区域,识别网络仍需对识别特征进行识别,如果恰巧此时识别网络对该识别特征进行识别后得到的识别分值正好达到了识别网络所设定的要求,则此时会将广告牌作为车牌进行输出,可见此时识别网络的输出并非正确的输出结果,且对于这类广告牌的识别属于无效的识别,并对识别网络的识别资源造成了一定的浪费。另外,识别网络针对提取到的各个车牌字符进行识别全部在同一个识别网络中进行,难免会因车牌字符之间的相互干扰给识别网络的识别结果带来一定的误差。<br/>[0003]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:获取图像采集设备采集的车牌图像;识别所述车牌图像中车牌区域中的小圆点处的局部图像信息;判断所述局部图像信息是否包含有预设车牌纹理信息,得到第一判断结果;若所述第一判断结果表示所述局部图像信息中包含有所述预设车牌纹理信息,则根据预设规则,获取所述车牌区域四个角点处的角点坐标;在所述车牌图像上提取待识别特征,所述待识别特征为根据所述四个角点处的角点坐标在所述车牌图像上确定出的范围内提取到的识别特征;将所述待识别特征输入至识别网络,得到针对所述车牌图像的识别结果,所述识别网络包括车牌类型识别子网络及预设数量的车牌字符识别子网络,一个所述车牌字符识别子网络用于识别一个区域的车牌字符,不同的所述车牌字符识别子网络识别的是不同区域的车牌字符。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别所述车牌图像中车牌区域中的小圆点处的局部图像信息,具体包括:判断所述车牌图像中车牌字符的类型,得到第二判断结果;若所述第二判断结果表示所述车牌字符的类型为单层车牌字符,则识别所述车牌区域中第二个字符与第三个字符中间位置区域处的图像信息;若所述第二判断结果表示所述车牌字符的类型为双层车牌字符,则识别所述车牌区域中第一层最后一个字符左侧位置区域处的图像信息。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预设规则,获取所述车牌区域四个角点处的角点坐标,具体包括:获取所述车牌区域的第一面积区域以及识别系统中虚拟车牌的第二面积区域之间的重合面积区域;计算所述第一面积区域与所述重合面积区域的差值,得到第一结果;计算所述第二面积区域与所述重合面积区域的差值,得到第二结果;计算所述第一结果、所述第二结果以及所述重合面积区域三者面积之和,得到第三结果;计算所述重合面积区域所对应的面积与所述第三结果之间的比值,得到第四结果;计算所述第四结果与第一预设阀值之间的差值,得到第五结果;当所述第五结果小于第二预设阀值时,确定所述车牌区域四个角点处的角点坐标。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据预设规则,获取所述车牌区域四个角点处的角点坐标,还包括:获取所述车牌区域上所述小圆点的位置,得到第一位置;获取所述虚拟车牌上的小圆点的位置,得到第二位置;建立直角坐标系,所述第一位置与所述第二位置分别在所述直角坐标系的不同坐标轴上;获取所述第一位置与所述直角坐标系的原点之间的距离,得到第一距离;获取所述第二位置与所述直角坐标系的原点之间的距离,得到第二距离;利用勾股定律,计算所述第一位置与所述第二位置之间的距离,得到第三距离;
计算所述第三距离与第三预设阀值之间的差值,得到第六结果;当所述第六结果小于第四...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑全新
申请(专利权)人:北京四维图新科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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