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(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CN114202753A(43)申请公布日2022.03.18(21)申请号202010974388.0(22)申请日2020.09.16(71)申请人华为技术有限公司地址518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼(72)发明人徐青周云鹏(51)Int.Cl.G06V20/62(2022.01)G06V30/146(2022.01)G06V30/19(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06F16/55(2019.01)G06F16/587(2019.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称车牌识别方法、装置和系统(57)摘要一种车牌识别方法、装置和系统,涉及计算机视觉和图像处理领域,有助于达到以较高的准确率同时识别多个地域车牌的目的。该车牌识别方法包括:在车牌识别系统中预存多个车牌识别模型,其中,不同的车牌识别模型专门针对不同地域的车牌图像进行训练,当需要对车牌进行识别时,从车辆图像中获取车牌图像,然后根据车牌图像与地域的对应关系,选择与之对应的识别模型进行车牌识别,从而提高车牌识别的准确率。CN114202753ACN114202753A权利要求书1/3页1.一种车牌识别方法,其特征在于,包括:从第一车辆图像中获取N个车牌图像,所述N大于等于1;获取第一车牌图像的第一地域类别,所述第一车牌图像为所述N个车牌图像中的一个;从多个车牌识别模型中选择与所述第一地域类别对应的第一车牌识别模型,使用所述第一车牌识别模型识别所述第一车牌图像得到第一车牌内容;所述第一车牌识别模型是采用归属地为所述第一地域类别的车牌图像得到的。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:获取第二车牌图像的第二地域类别;所述第二车牌图像为所述N个车牌图像中的一个;所述N大于等于2;所述第二车牌图像与所述第一车牌图像不同;从多个车牌识别模型中选择与所述与第二地域类别对应的第二车牌识别模型,使用所述第二车牌识别模型识别所述第二车牌图像得到第二车牌内容;所述第二车牌识别模型是采用归属地为所述第二地域类别的车牌图像训练得到的。3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,还包括:从第二车辆图像中获取M个车牌图像,所述M大于等于1;获取第三车牌图像的第三地域类别;所述第三车牌图像为所述M个车牌图像中的一个,所述第三地域类别与所述第一地域类别不同;从多个车牌识别模型中选择与所述第三地域类别对应的第三车牌识别模型,使用所述第三车牌识别模型识别所述第三车牌图像得到第三车牌内容;所述第三车牌识别模型是采用归属地为所述第三地域类别的车牌图像得到的。4.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,还包括:以声音,或者图像,或者文字的形式输出所述第一车牌内容;或者将所述第一车牌内容发送到另一个设备上。5.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述获取第一车牌图像的第一地域类别,包括:使用分类算法处理所述第一车牌图像,按照所述第一车牌图像的特征与地域类别的对应关系,得到所述第一车牌图像所对应的第一地域类别;所述第一地域类别为预设的多个地域类别中的一种。6.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从第一车辆图像中获取N个车牌图像,获取第一车牌图像的第一地域类别,包括:使用目标检测算法处理所述第一车辆图像,得到所述N个车牌图像中每个车牌的地域类别,以及所述N个车牌图像;其中,所述第一车牌图像的地域类别为所述第一地域类别;所述第一地域类别为预设的多个地域类别中的一种。7.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从第一车辆图像中获取N个车牌图像,获取第一车牌图像的第一地域类别,包括:使用目标检测算法处理所述第一车辆图像,得到所述N个车牌图像中每个车牌的地域类别,以及所述N个车牌图像;其中,所述第一车牌图像的地域类别为第二地域类别;所述第二地域类别为预设的多个地域类别中的一种;使用分类算法处理所述第一车牌图像,得到所述第一车牌图像的第三地域类别;所述第三地域类别为预设的多个地域类别中的一种;2CN114202753A权利要求书2/3页选择所述第二地域类别和第三地域类别中置信度值较高的地域类别作为所述第一地域类别。8.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述从多个车牌识别模型中选择与所述第一地域类别对应的第一车牌识别模型,使用所述第一车牌识别模型识别所述第一车牌图像得到第一车牌内容之前,还包括:判断所述第一车牌图像的第一地域类别属于预设的目标地域。9.一种车牌识别装置,其特征在于,所述车牌识别装置包括:车牌检测分类单元以及车牌识别单元;所述车牌检测分类单元,用于从第一车辆图像中获取N个车牌图像,以及获取第一车牌图像的第一地域类别;所述N大于等于1,所述第一车牌图像为所述