车牌的智能识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种车牌的智能识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高车牌的智能识别的准确率。包括：对图像信息集合进行车辆轮廓提取，生成多个车辆轮廓信息；对车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图；采集目标车辆的多帧行驶图像，对每帧行驶图像进行车牌定位，生成多个车牌位置信息，对多帧行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果；对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成待处理车辆轮廓，对待处理车辆轮廓及多个车辆轮廓信息进行轮廓比对，生成对应的目标轮廓信息；基于目标轮廓信息对所诉初始车牌识别结果进行准确度修正，生成目标车牌识别结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
车牌的智能识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种车牌的智能识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]车辆识别和车牌识别技术在交通管理、智能交通系统以及安防领域具有重要应用价值。通过对车辆图像进行分析和处理，可以实现对车辆的自动检测、跟踪和识别，为交通监管和车辆管理提供有效支持。车牌识别技术则能够自动提取车辆的牌照信息，用于车辆的管理、追踪和安全监控。
[0003]但是，现有的车辆轮廓提取算法对于光照变化、遮挡和复杂背景等因素的鲁棒性不足，容易导致轮廓提取的误差和不准确性。车牌定位算法在复杂环境下容易受到干扰，如遮挡、模糊等，导致定位错误或漏定现象的发生。由于车牌的多样性和复杂性，包括不同的车牌类型、字体、颜色等，现有的车牌识别算法在准确率上存在一定的局限性。多帧行驶图像的实时处理对于高速公路等场景非常重要，但现有技术在处理速度上还存在一定的瓶颈。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种车牌的智能识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高车牌的智能识别的准确率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种车牌的智能识别方法，所述车牌的智能识别方法包括：采集多个车辆在预设位置的图像信息集合以及车牌信息集合，对所述图像信息集合进行车辆轮廓提取，生成多个车辆轮廓信息；对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图；采集目标车辆在高速行驶状态下的多帧行驶图像，并分别对每帧所述行驶图像进行车牌定位，生成多个车牌位置信息；基于多个所述车牌位置信息，通过多个所述车牌向量图对多帧所述行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果；对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成对应的待处理车辆轮廓，并对所述待处理车辆轮廓以及多个所述车辆轮廓信息进行轮廓比对，生成对应的目标轮廓信息；基于所述目标轮廓信息对所诉初始车牌识别结果进行准确度修正，生成目标车牌识别结果。
[0006]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一实施方式中，所述对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图，包括：对所述车牌信息集合进行字符分割，生成多个车牌字符集合，并对每个车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合；
对多个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图。
[0007]结合第一方面的第一实施方式的第一实施方式，在本专利技术第一方面的第二实施方式中，所述对所述车牌信息集合进行字符分割，生成多个车牌字符集合，并对每个车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合，包括：对所述车牌信息集合进行二值化处理，生成对应的二值化车牌数据集；通过字符分割算法，对所述二值化车牌数据集进行字符分割，生成多个车牌字符集合；分别对每个车牌字符集合进行字符特征提取，生成每个车牌字符集合对应的字符特征集合；分别对每个车牌字符集合对应的字符特征集合进行特征聚类，生成多个聚类车牌特征；基于多个所述聚类车牌特征对每个所述车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合。
[0008]结合第一方面的第一实施方式，在本专利技术第一方面的第三实施方式中，所述对多个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图，包括：对每个所述车牌编码集合进行遍历处理，确定多个编码标识；基于预置的向量图模板数据库，通过多个所述编码标识进行向量图模板匹配，确定多个向量图模板；基于多个所述向量图模板，对每个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图。
[0009]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四实施方式中，所述基于多个所述车牌位置信息，通过多个所述车牌向量图对多帧所述行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果，包括：基于多个所述车牌位置信息对所述多帧行驶图像进行区域分割，生成每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像；基于每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图，对每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像进行相似度识别，确定对应的相似度识别结果；通过所述相似度识别结果对每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像进行区域分割，生成多个车牌子区域图像；对每个所述车牌子区域图像进行字符识别，生成初始车牌识别结果。
[0010]结合第一方面的第四实施方式，在本专利技术第一方面的第五实施方式中，所述基于每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图，对每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像进行相似度识别，确定对应的相似度识别结果，包括：对每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图进行矩阵转换，生成多个待处理矩阵；对每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像进行矩阵分析，生成多个待比对矩阵；对多个所述待处理矩阵以及多个所述待比对矩阵进行相似度识别，确定所述相似
度识别结果。
[0011]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第六实施方式中，所述对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成对应的待处理车辆轮廓，并对所述待处理车辆轮廓以及多个所述车辆轮廓信息进行轮廓比对，生成对应的目标轮廓信息，包括：通过边缘检测算法对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成对应的待处理车辆轮廓；通过形状匹配算法对所述待处理车辆轮廓以及多个所述车辆轮廓信息进行轮廓比对，确定对应的比对结果；对所述比对结果进行阈值分析，确定对应的阈值分析结果；通过所述阈值分析结果对多个所述车辆轮廓进行轮廓筛选，生成所述目标轮廓信息。
[0012]本专利技术第二方面提供了一种车牌的智能识别装置，所述车牌的智能识别装置包括：采集模块，用于采集多个车辆在预设位置的图像信息集合以及车牌信息集合，对所述图像信息集合进行车辆轮廓提取，生成多个车辆轮廓信息；转换模块，用于对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图；定位模块，用于采集目标车辆在高速行驶状态下的多帧行驶图像，并分别对每帧所述行驶图像进行车牌定位，生成多个车牌位置信息；识别模块，用于基于多个所述车牌位置信息，通过多个所述车牌向量图对多帧所述行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果；提取模块，用于对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成对应的待处理车辆轮廓，并对所述待处理车辆轮廓以及多个所述车辆轮廓信息进行轮廓比对，生成对应的目标轮廓信息；修正模块，用于基于所述目标轮廓信息对所诉初始车牌识别结果进行准确度修正，生成目标车牌识别结果。
[0013]本专利技术第三方面提供了一种车牌的智能识别设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述车牌的智能识别设备执行上述的车牌的智能识别方法。
[0014]本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的车牌的智能识别方法。
[0015]本专利技术提供的技术方案中，采集多个车辆在预设位置的图像信息集合以及车牌信息集合，对所述图像信息集合进行车辆轮廓提取，生成多个车辆轮廓信息；对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图；采集目标车辆在高速行驶状态下的多帧行驶图像，并分别对每帧所述行驶图像进行车牌定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌的智能识别方法，其特征在于，所述车牌的智能识别方法包括：采集多个车辆在预设位置的图像信息集合以及车牌信息集合，对所述图像信息集合进行车辆轮廓提取，生成多个车辆轮廓信息；对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图；采集目标车辆在高速行驶状态下的多帧行驶图像，并分别对每帧所述行驶图像进行车牌定位，生成多个车牌位置信息；基于多个所述车牌位置信息，通过多个所述车牌向量图对多帧所述行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果；对多帧行驶图像进行车辆轮廓提取，生成对应的待处理车辆轮廓，并对所述待处理车辆轮廓以及多个所述车辆轮廓信息进行轮廓比对，生成对应的目标轮廓信息；基于所述目标轮廓信息对所诉初始车牌识别结果进行准确度修正，生成目标车牌识别结果。2.根据权利要求1所述的车牌的智能识别方法，其特征在于，所述对所述车牌信息集合进行向量图转换，生成多个车牌向量图，包括：对所述车牌信息集合进行字符分割，生成多个车牌字符集合，并对每个车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合；对多个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图。3.根据权利要求2所述的车牌的智能识别方法，其特征在于，所述对所述车牌信息集合进行字符分割，生成多个车牌字符集合，并对每个车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合，包括：对所述车牌信息集合进行二值化处理，生成对应的二值化车牌数据集；通过字符分割算法，对所述二值化车牌数据集进行字符分割，生成多个车牌字符集合；分别对每个车牌字符集合进行字符特征提取，生成每个车牌字符集合对应的字符特征集合；分别对每个车牌字符集合对应的字符特征集合进行特征聚类，生成多个聚类车牌特征；基于多个所述聚类车牌特征对每个所述车牌字符集合进行编码处理，生成多个车牌编码集合。4.根据权利要求2所述的车牌的智能识别方法，其特征在于，所述对多个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图，包括：对每个所述车牌编码集合进行遍历处理，确定多个编码标识；基于预置的向量图模板数据库，通过多个所述编码标识进行向量图模板匹配，确定多个向量图模板；基于多个所述向量图模板，对每个所述车牌编码集合进行向量图转换，得到每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图。5.根据权利要求4所述的车牌的智能识别方法，其特征在于，所述基于多个所述车牌位置信息，通过多个所述车牌向量图对多帧所述行驶图像进行车牌识别，生成初始车牌识别结果，包括：
基于多个所述车牌位置信息对所述多帧行驶图像进行区域分割，生成每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像；基于每个所述车牌编码集合对应的车牌向量图，对每帧所述行驶图像对应的车牌区域图像进行相似度识别，确定对应的相似度...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜华，
申请(专利权)人：深圳市前海铼停科技有限公司，
类型：发明
国别省市：