车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质.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CN113869317A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202111064248.0(22)申请日2021.09.10(71)申请人北京精英路通科技有限公司地址100196北京市通州区环科中路17号17幢2层101室(72)发明人孙尚云许永喜邓一星(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人罗岚(51)Int.Cl.G06K9/34(2006.01)G06K9/20(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图5页(54)发明名称车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本公开提供了车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习、计算机视觉、智能交通等领域。具体实现方案为：获取目标车辆的多帧车牌图像；将每帧车牌图像输入车牌识别模型进行车牌识别，以得到每帧车牌图像中各个字符位置对应的标签；根据每帧车牌图像中各个字符位置对应的标签，从多帧车牌图像中筛选掉包含模糊标签和/或遮挡标签的车牌图像，以得到保留的候选车牌图像；根据候选车牌图像，识别目标车辆的车牌。由此，可有效地滤除掉模糊和/或遮挡等无效车牌，对识别效果较好的车牌图像进行识别，提高了车牌的识别精度。CN113869317ACN113869317A权利要求书1/3页1.一种车牌识别方法，包括：获取目标车辆的多帧车牌图像；将每帧所述车牌图像输入车牌识别模型进行车牌识别，以得到每帧所述车牌图像中各个字符位置对应的标签；根据每帧所述车牌图像中各个字符位置对应的标签，从所述多帧车牌图像中筛选掉包含模糊标签和/或遮挡标签的车牌图像，以得到保留的候选车牌图像；根据所述候选车牌图像，识别所述目标车辆的车牌。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车牌识别模型输出的各所述标签具有对应的标签置信度；所述根据所述候选车牌图像，识别所述目标车辆的车牌，包括：在所述候选车牌图像为多帧的情况下，根据每帧所述候选车牌图像中的各个字符位置对应的标签置信度，从所述多帧候选车牌图像中确定目标车牌图像；根据所述目标车牌图像中的各个字符位置对应的标签，确定所述目标车辆的目标车牌。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据每帧所述候选车牌图像中的各个字符位置对应的标签置信度，从所述多帧候选车牌图像中确定目标车牌图像，包括：针对任意的一帧候选车牌图像，根据所述一帧候选车牌图像中的各个字符位置的标签置信度，确定所述一帧候选车牌图像对应的车牌置信度；将各个所述候选车牌图像对应的车牌置信度进行排序，以得到所述各个所述候选车牌图像的排序结果；根据所述排序结果，确定所述目标车牌图像。4.根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其中，所述将所述车牌图像输入车牌识别模型进行车牌识别，以得到所述车牌图像中各个字符位置对应的标签之前，还包括：获取多个样本车牌图像；针对每个所述样本车牌图像，对所述样本车牌图像中的各个字符位置进行标签标注，以获取各个字符位置对应的标注标签；其中，所述标注标签包括：字符标签、模糊标签和空白标签中的至少一个；获取所述车牌识别模型输出的各个字符位置对应的预测标签；根据所述预测标签和所述样本车牌图像中的对应的标注标签之间的差异，对所述车牌识别模型进行训练，以使所述差异最小化。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：确定所述车牌图像中各个字符位置对应的标签为空白标签的第一数量；根据所述车牌图像中的各个字符长度和所述车牌识别模型的设定输出数量之间的差值，确定第二数量；在所述第一数量大于第二数量的情况下，根据所述第二数量和所述第一数量之间的差值，对所述车牌图像中各个字符位置对应的标签进行修正。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述在所述第一数量大于第二数量的情况下，根据所述第二数量和所述第一数量之间的差值，对所述车牌图像中各个字符位置对应的标签进行修正，包括：在所述第一数量大于第二数量的情况下，按照预设顺序，从所述车牌图像中各个字符2CN113869317A权利要求书2/3页位置对应的标签中选取所述差值数量的待修正的空白标签；将所述待修正的空白标签修正为遮挡标签。7.一种车牌识别装置，包括：第一获取模块，用于获取目标车辆的多帧车牌图像；第一识别模块，用于将每帧所述车牌图像输入车牌识别模型进行车牌识别，以得到每帧所述车牌图像中各个字符位置对应的标签；筛选模块，用于根据每帧所述车牌图像中各个字符位置对应的标签，从所述多帧车牌图像中筛选掉包含模糊标签和/或遮挡标签的车牌图像，以得到保留的候选车牌图像；第二识别模块，用于根据所述候选车牌图像，识别所述目标车辆的车牌。8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述车牌识别模型输出的各所述标签具有对应的标签置信度；所述第二识别模块，用于：