【技术实现步骤摘要】
一种新型机动车号牌检测识别方法、系统和可读存储介质
[0001]本申请涉及数据处理和数据传输领域,更具体的,涉及一种新型机动车号牌检测识别方法
、
系统和可读存储介质
。
技术介绍
[0002]机动车号牌的检测与识别是停车场闸口系统和交通违章检测系统的重要组成部分,对其的研究具有非常高的应用价值
。
在基于深度学习的图像处理技术没有出来之前,机动车号牌的检测主要采用字符分割加机器学习分类器方法进行识别,在机器学习分类器中,主要采用的是支持向量机
(Support Vector Machine,SVM)
,这类方法的识别准确率受环境
、
光照
、
遮挡等因素影响较大
。
[0003]在基于深度学习的图像处理技术取得了较好的效果后,其也被应用于了机动车号牌的检测和识别过程中,取得了较好的检测和识别效果
。
但是,目前主流程识别算法是将号牌中的所有字符分别规定为一个检测类,但是其未考虑号牌编码的现实规则
。
[0004]因此现有技术存在缺陷,急需改进
。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题,本专利技术的目的是提供一种新型机动车号牌检测识别方法
、
系统和可读存储介质,能够提高机动车号牌的识别率
。
[0006]本专利技术第一方面提供了一种新型机动车号牌检测识别方法,包括:
[0007]获取检测图像数据;
[0008 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.
一种新型机动车号牌检测识别方法,其特征在于,包括:获取检测图像数据;将所述检测图像数据输入预设机动车号牌检测识别模型;根据所述检测图像数据进行分析,得到号牌区域图像数据;对所述号牌区域图像数据进行分析,得到预测二进制编码数据和号牌颜色数据;通过预设方法对所述预测二进制编码数据进行验证;若验证成功,则对所述预测二进制编码数据进行解码,得到号牌数据;根据所述号牌数据和号牌颜色数据进行分析,得到机动车型号数据
。2.
根据权利要求1所述的新型机动车号牌检测识别方法,其特征在于,所述通过预设方法对所述预测二进制编码数据进行验证,包括:根据所述预测二进制编码数据进行分析,得到号牌二进制编码数据和奇偶校验位编码数据;对所述号牌二进制编码数据进行奇偶统计,并将得到的奇偶统计数据与奇偶校验位编码数据进行对比,判断所述奇偶统计数据和奇偶校验位编码数据是否一致;若一致,则表示预测正确,输出号牌数据;若不一致,则表示预测错误,不输出号牌数据
。3.
根据权利要求1所述的新型机动车号牌检测识别方法,其特征在于,还包括:获取机动车号牌样本数据;将所述机动车号牌样本数据中的机动车号牌数据划分为省级行政区简称部分和阿拉伯数字
、
英文字母以及特殊汉字字符混合部分;分别对所述省级行政区简称部分和阿拉伯数字
、
英文字母以及特殊汉字字符混合部分进行二进制编码,建立机动车号牌二进制编码数据库
。4.
根据权利要求1所述的新型机动车号牌检测识别方法,其特征在于,还包括:获取号牌样本图像数据;对所述号牌样本图像数据进行分析训练,建立预设机动车号牌检测识别模型;通过损失函数对所述预设机动车号牌检测识别模型进行优化
。5.
根据权利要求4所述的新型机动车号牌检测识别方法,其特征在于,所述通过损失函数对所述预设机动车号牌检测识别模型进行优化,具体为:所述损失函数用公式表示为:其中,
L
表示损失函数
、L
reg
和
L
cls
为检测部分的损失函数
、
为二进制编码部分的损失函数
、
为号牌颜色分类部分的损失函数;
α
、
β
、
γ
、
技术研发人员:周攀,
申请(专利权)人:深圳市美通视讯科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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