车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置.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CN110443241A(43)申请公布日2019.11.12(21)申请号201910691469.7(22)申请日2019.07.29(71)申请人北京迈格威科技有限公司地址100190北京市海淀区科学院南路2号A座316-318(72)发明人邵帅张沁怡(74)专利代理机构北京钲霖知识产权代理有限公司11722代理人冯志云李志新(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置(57)摘要本公开提供了一种车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置。其中车牌识别模型训练方法包括：输入步骤，将一个或多个具有多个字符的车牌图像输入模型；输出步骤，通过模型，输出得到每个车牌图像的每个字符的分类损失值和/或识别结果；困难字符确定步骤，基于字符的分类损失值和/或识别结果，确定字符中的困难字符；回传步骤，将困难字符的分类损失值进行回传，忽略其余字符的分类损失值；更新模型参数步骤，根据回传的困难字符的分类损失值，更新模型的模型参数。通过确定困难字符，使得训练更侧重于难度更大的样本，对困难样本做针对性的更大量的训练，从而使其提高对困难样本的识别能力，提高训练效果，降低训练成本。CN110443241ACN110443241A权利要求书1/2页1.一种车牌识别模型训练方法，其中，所述方法包括：输入步骤，将一个或多个具有多个字符的车牌图像输入模型；输出步骤，通过所述模型，输出得到每个所述车牌图像的每个所述字符的分类损失值和/或识别结果；困难字符确定步骤，基于所述字符的所述分类损失值和/或所述识别结果，确定所述字符中的困难字符；回传步骤，将所述困难字符的所述分类损失值进行回传，忽略其余所述字符的所述分类损失值；更新模型参数步骤，根据回传的所述困难字符的所述分类损失值，更新所述模型的模型参数。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述困难字符确定步骤包括：基于所述字符的所述分类损失值，将所述车牌图像中的全部所述字符的所述分类损失值最大的N个所述字符，作为所述困难字符，其中N为正整数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述困难字符确定步骤包括：基于所述字符的所述分类损失值，将所述车牌图像中的全部所述字符的所述分类损失值超过损失阈值的所述字符，作为所述困难字符。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述困难字符确定步骤包括：基于所述识别结果，将识别错误的所述字符作为所述困难字符。5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述困难字符确定步骤之后，所述方法还包括：二次识别步骤，将包含所述困难字符的所述车牌图像输入所述模型，通过所述模型，输出得到所述困难字符的所述分类损失值。6.一种车牌识别方法，其中，所述方法包括：获取步骤，获取车牌图像；识别步骤，将所述车牌图像输入模型，对所述车牌图像进行识别，得到车牌识别结果，其中，所述模型通过如权利要求1-5所述的车牌识别模型训练方法训练得到。7.一种车牌识别模型训练装置，其中，所述装置包括：输入模块，用于将一个或多个具有多个字符的车牌图像输入模型；输出模块，用于通过所述模型，输出得到每个所述车牌图像的每个所述字符的分类损失值和/或识别结果；困难字符确定模块，用于基于所述字符的所述分类损失值和/或所述识别结果，确定所述字符中的困难字符；回传模块，用于将所述困难字符的所述分类损失值进行回传，忽略其余所述字符的所述分类损失值；更新模型参数模块，用于根据回传的所述困难字符的所述分类损失值，更新所述模型的模型参数。8.一种车牌识别装置，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取车牌图像；识别模块，用于将所述车牌图像输入模型，对所述车牌图像进行识别，得到车牌识别结果，其中，所述模型通过如权利要求1-5所述的车牌识别模型训练方法训练得到。2CN110443241A权利要求书2/2页9.一种电子设备，其中，所述电子设备包括：存储器，用于存储指令；以及处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行如权利要求1-5中任一项所述的车牌识别模型训练方法或如权利要求6所述的车牌识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其中存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行如权利要求1-5中任一项所述的车牌识别模型训练方法或如权利要求6所述的车牌识别方法。3CN110443241A说明书1/6页车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置技术领域[0001]本公开一般地涉及图像识别领域，具体涉及一种车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置。背景技术[0002]随着现代交通技术的迅速发展，汽车车牌识别技术已然成为一项非常重要的研究课题，并在现