一种车载前方车牌识别方法及系统技术方案

本申请公开了一种车载前方车牌识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：通过采集车载前方图像信息，并对车载前方图像信息进行语义分割，得到车辆类型识别结果。根据车辆类型识别结果定位获取车牌定位区域，进一步判断车牌定位区域是否属于车载前方图像信息；若属于，则将图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果。最后，将车牌识别结果存储，传输至用户终端。通过根据车辆类型进行车牌定位，检验定位结果，并使用智能去噪的识别模型进行识别，得到车牌识别结果。达成了提高识别效率，提升识别抗噪能力的技术效果。提升识别抗噪能力的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种车载前方车牌识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种车载前方车牌识别方法及系统。
技术背景
[0002]生活中车辆车牌的识别技术已广泛的运用于各种场景，如停车场，高速收费卡口、违章检测点等简单固定的场景，但是对于车载移动等复杂场景下的车辆车牌识别仍有很大的优化空间。现有车载移动识别技术依赖于高质量视频信息融合图像，设定识别置信度及阈值，处理量大，处理速度慢，存在复杂场景下识别效率低，抗噪能力差的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种车载前方车牌识别方法及系统。用以解决现有技术中复杂场景下识别效率低，抗噪能力差的技术问题。
[0004]鉴于以上技术问题，本申请提供了一种车载前方车牌识别方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供了一种车载前方车牌识别方法，其中，所述方法包括：
[0006]采集车载前方图像信息；对所述车载前方图像信息进行语义分割，获取车辆类型识别结果；根据所述车辆类型识别结果进行车牌定位，获取车牌定位区域；判断所述车牌定位区域是否属于所述车载前方图像信息；若属于，将所述车载前方图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果；将所述车牌识别结果存储，并传输至用户终端。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种车载前方车牌识别系统，其中，所述系统包括：图像信息采集模块，所述图像采集模块用于采集车载前方图像信息；车辆类型识别模块，所述车辆类型识别模块用于对所述车载前方图像信息进行语义分割，获取车辆类型识别结果；车牌定位模块，所述车牌定位模块用于根据所述车辆类型识别结果进行车牌定位，获取车牌定位区域；定位区域判断模块，所述定位区域判断模块用于判断所述车牌定位区域是否属于所述车载前方图像信息；车牌识别模块，所述车牌识别模块用于若属于，将所述车载前方图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果；存储输出模块，所述存储输出模块用于将所述车牌识别结果存储，并传输至用户终端。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]本申请通过采集车载前方图像信息，并对车载前方图像信息进行语义分割，得到车辆类型识别结果。而后，根据车辆类型识别结果定位获取车牌定位区域，并断车牌定位区域是否属于车载前方图像信息；若属于，将图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果。最后，将所述车牌识别结果存储，并传输至用户终端。通过根据车辆类型进行车牌定位，检验定位结果，并使用智能去噪的识别模型进行识别，得到车牌识别结果。达成了提高识别效率，提升识别抗噪能力的技术效果。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚阐明本申请的技术手段，进而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述及其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]本专利技术的实施例及后述简单说明结合图示予以说明，附图说明如下：
[0012]图1为本申请一种车载前方车牌识别方法的流程示意图；
[0013]图2为本申请一种车载前方车牌识别方法中，采集车载前方图像信息的流程示意图；
[0014]图3为本申请一种车载前方车牌识别系统的结构示意图。
[0015]附图标记说明：图像信息采集模块11、车辆类型识别模块12、车牌定位模块13、定位区域判断模块14、车牌识别模块15、存储输出模块16。
具体实施方式
[0016]本申请通过提供一种车载前方车牌识别方法，解决了现有技术面临的复杂场景下识别效率低，抗噪能力差的技术问题。
[0017]本技术实施例中的方案，为解决上述问题，所采用的整体思路如下：
[0018]首先，通过采集车载前方图像信息，并对车载前方图像信息进行语义分割，得到车辆类型识别结果。而后，根据车辆类型识别结果定位获取车牌定位区域，得到车牌定位区域后，进一步判断车牌定位区域是否属于车载前方图像信息；若属于，则将图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果。最后，将车牌识别结果存储，传输至用户终端。通过根据车辆类型进行车牌定位，检验定位结果，并使用智能去噪的识别模型进行识别，得到车牌识别结果。达成了提高识别效率，提升识别抗噪能力的技术效果。
[0019]为更好理解上述技术方案，下面将结合说明书附图和具体的实施方式来对上述技术方案进行详细的说明，需要说明的是，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本专利技术的实施例，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。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部。
[0020]实施例一
[0021]如图1所示，本申请提供了一种车载前方车牌识别方法，所述方法包括：
[0022]S100：采集车载前方图像信息；
[0023]具体而言：所述采集车载前方图像信息是指使用车载摄像头或其他图像采集设备获取车辆前方的实时图像数据。包括车载摄像头、照相机、外接摄像头、行车记录仪等。优选的，可结合现有图像采集设备进行采集。
[0024]具体的，首先，对图像采集设备进行适当的配置、与采集设备进行正确的连接；接着，启动图像采集设备，以预设的帧率、分辨率及码率进行图像采集；而后，对所采集到的图像数据进行数据预处理；然后，将预处理后的图像数据传输至存储设备，并由存储设备进行存储。
[0025]具体的。通常采用数字传感器来捕获场景的光学信息，包括CCD传感器(Charge
‑
Coupled Device)、CMOS传感器(Complementary Metal
‑
Oxide
‑
Semiconductor)等，优选的，采用CMOS传感器。示例性的，预设分辨率为60帧每秒，分辨率1920
×
1080，码率16Mbps。
[0026]具体的，所述数据预处理是指对采集到的图像数据进行提高图像质量和减少噪声
的处理。包括图像去噪、图像增强、色彩校正等，以确保采集到的图像信息清晰可见。示例性的，使用时域滤波、空域滤波或频域滤波等方法图像去噪；直方图均衡化、自适应对比度增强等方法图像增强；光流法或块匹配算法运动补偿。
[0027]具体的，所述预处理后的图像数据传输可以通过多种方式，包括有线传输、无线传输(无线网络、蓝牙等)。所述存储设备可以是内部存储器、外部存储设备或云存储。
[0028]通过所述图像采集设备，采集图像信息并予以处理，得到存储于所述存储设备的车载前方图像信息。达到了获取满足语义分割、车辆识别的图像数据，为后续车辆类型识别提供所述车载前方图像信息的技术效果。
[0029]S200：对所述车载前方图像信息进行语义分割，获取车辆类型识别结果；
[0030]具体而言：所述语义分割是指将图像中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载前方车牌识别方法，其特征在于，包括：采集车载前方图像信息；对所述车载前方图像信息进行语义分割，获取车辆类型识别结果；根据所述车辆类型识别结果进行车牌定位，获取车牌定位区域；判断所述车牌定位区域是否属于所述车载前方图像信息；若属于，将所述车载前方图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果；将所述车牌识别结果存储，并传输至用户终端。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述车载前方图像信息进行语义分割，获取车辆类型识别结果，包括：根据第一步长对所述车载前方图像信息进行帧数剪枝，获取第一图像序列；根据第二步长对所述车载前方图像信息进行帧数剪枝，获取第二图像序列，其中，所述第二步长为所述第一步长的八分之一；将所述第一图像序列输入语义分割模型的目标定位通道，将所述第二图像序列输入所述语义分割模型的目标识别通道，获取所述车辆类型识别结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：获取多组车辆图像记录数据和多个车辆类型记录数据，其中，所述多组车辆图像记录数据和所述多个车辆类型记录数据一一对应；根据所述第一步长对任意一组所述车辆图像记录数据进行帧数剪枝，获取第三图像序列；根据所述第二步长对任意一组所述车辆图像记录数据进行帧数剪枝，获取第四图像序列；以所述第三图像序列为SLOWFAST模型的SLOW通道输入数据，以所述第四图像序列为所述SLOWFAST模型的FAST通道输入数据，以所述多个车辆类型记录数据为所述SLOWFAST模型的监督数据进行训练，获取所述语义分割模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述车载前方图像信息输入车牌识别模型，获取车牌识别结果，之前还包括：根据所述车载前方图像信息，获取车辆驾驶方向特征和车辆图像面积特征；将所述车辆驾驶方向特征、所述车辆图像面积特征和所述车辆类型识别结果输入车距识别模型，获取车距检测结果；判断所述车距检测结果是否大于车牌识别距离阈值；若大于，将所述车辆类型识别结果对应的车辆区域，添加进噪音区域；根据所述噪音区域对所述车载前方图像信息进行降噪处理，获取车载前方降噪图像；将所述车载前方降噪图像输入所述车牌识别模型，获取车牌识别结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述车辆驾驶方向特征、所述车辆图像面积特征和所述车辆类型识别结果输入车距识别模型，获取车距检测结果，之前包括：获取车载前方图像记录数据，其中，所述车载前方图像记录数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：