车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114299503A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202111538897.X(22)申请日2021.12.15(71)申请人深圳云天励飞技术股份有限公司地址518000广东省深圳市龙岗区园山街道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇17栋1楼(72)发明人李海龙(74)专利代理机构北京三聚阳光知识产权代理有限公司11250代理人林韵英(51)Int.Cl.G06V30/148(2022.01)G06V10/22(2022.01)权利要求书2页说明书14页附图5页(54)发明名称车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明揭示了一种车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质，适用于图像识别技术领域。该方法包括：获取目标车辆对应的待识别车牌图像；对待识别车牌图像中的车牌区域进行检测，确定车牌区域的位置信息以及角度信息；角度信息用于表征车牌区域相对于基准位置的偏转角度；根据位置信息和角度信息对车牌区域进行位置调整，获取位置调整后的目标车牌区域；对目标车牌区域进行识别，确定目标车辆的车牌信息。采用该方法可以提高对车牌信息进行识别的准确性。CN114299503ACN114299503A权利要求书1/2页1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆对应的待识别车牌图像；对所述待识别车牌图像中的车牌区域进行检测，确定所述车牌区域的位置信息以及角度信息；所述角度信息用于表征所述车牌区域相对于基准位置的偏转角度；根据所述位置信息和所述角度信息对所述车牌区域进行位置调整，获取位置调整后的目标车牌区域；对所述目标车牌区域进行识别，确定所述目标车辆的车牌信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别车牌图像为至少两张，所述获取目标车辆对应的待识别车牌图像，包括：当所述目标车辆进入目标场景时，获取所述目标车辆的候选图像；对所述候选图像中的所述目标车辆的位置进行识别，判断所述候选图像中所述目标车辆是否进入所述目标场景中的目标区域；当所述候选图像中所述目标车辆进入所述目标区域时，确定所述候选图像为所述待识别车牌图像，以获取至少两张所述待识别车牌图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标车牌区域进行识别，确定所述目标车牌的车牌信息，包括：对至少两张所述待识别车牌图像对应的所述目标车牌区域进行识别，确定对应的预测车牌信息及其概率；比较所述概率并将最大概率的所述预测车牌信息确定为所述目标车牌的车牌信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌区域的位置信息以及角度信息是通过车牌区域检测模型确定的，所述车牌区域检测模型的训练过程包括如下步骤：获取样本车牌图像及其标签，所述标签包括所述样本车牌图像中车牌区域的目标位置信息以及目标角度信息；将所述样本车牌图像输入至预设车牌区域检测模型中，确定所述样本车牌区域的预测位置信息以及预测角度信息；基于所述预测位置信息计算位置损失；基于所述预测角度信息计算角度损失；基于所述位置损失和所述角度损失更新所述车牌区域检测模型的参数，确定所述车牌区域检测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测角度信息确定角度损失，包括：利用所述预测角度信息计算余弦值；基于所述余弦值计算所述角度损失。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息和所述角度信息对所述车牌区域进行位置调整，获取位置调整后的目标车牌区域，包括：针对所述车牌区域，根据所述位置信息和所述角度信息，以所述基准位置为基准做仿射变换，修正所述车牌区域的角度，获取角度调整后的所述目标车牌区域。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标车牌区域进行识别，确定所述目标车辆的车牌信息，包括：2CN114299503A权利要求书2/2页将所述目标车牌区域输入至目标车牌识别模型；所述目标车牌识别模型经车牌识别模型压缩得到；所述目标车牌识别模型对所述目标车牌区域进行识别，输出所述目标车牌区域对应的识别结果；所述识别结果包括文字、数字、字母中的至少一种；基于车牌规则解析对所述识别结果进行解析，输出所述目标车牌的车牌信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述车牌识别模型压缩得到所述目标车牌识别模型的过程包括：对所述车牌识别模型进行剪枝处理；对剪枝处理后的所述车牌识别模型进行模型训练；对训练后的所述车牌识别模型进行模型准确度检测；当训练后的所述车牌识别模型的准确度大于或等于预设准确度阈值时，得到所述目标车牌识别模型。9.一种车牌识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取目标车辆对应的待识别车牌图像；检测模块，用于对所述待识别车牌图像中的车牌区域进行检测，确定所述车牌区