[发明专利]一种车牌状态识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种车牌状态识别方法及装置。

背景技术

车牌是分别悬挂在车辆前后的两面板材，通常使用的材质是铝、塑料或贴纸，在板上会显示有关车辆的车牌号码、登记地区或其他的基本资料。车牌号码是车辆的“身份证”，是区别其他车辆的一项重要信息。

非正常状态的车牌是交警部门重点关注的车牌，如故意遮挡、或未悬挂车牌等。为了对各车辆进行有效监督，提高车辆行驶的安全性；或为了防止违法犯罪的事发生，当交警部门识别到悬挂有非正常状态车牌的车辆时，通常会对该车辆进行处罚。

现有的车牌状态识别方法，主要是由视频监控设备采集监控视频，然后将其采集的视频发送给监控中心。进而由作业人员通过观看该视频，人工识别监控视频中各车辆的车牌状态，如正常车牌、故意遮挡、或未悬挂车牌等。

然而，上述车牌状态识别方法，依赖于监控中心作业人员观看监控视频，来识别各车辆的车牌状态。然而，在实际工作中，长期观看监控视频，作业人员可能会因为眼睛疲劳等原因，识别错误车辆的车牌状态，从而导致车牌状态识别准确性较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车牌状态识别方法及装置，以提高车牌状态识别的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种车牌状态识别方法，所述方法包括：

获取包括待检测车辆的第一图像；

识别所述第一图像的特征区域；其中，所述特征区域为包含所述待检测车辆的车牌的区域；

确定包含所述特征区域的第二图像；

将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述待检测车辆的车牌状态；其中，所述卷积神经网络是根据各包含第一样本图像的特征区域的第二样本图像，以及各第二样本图像对应的车牌状态训练得到的。

可选地，所述识别所述第一图像的特征区域的步骤包括：

根据所述第一图像，确定所述待检测车辆的车辆轮廓；

根据所述待检测车辆的车辆轮廓，确定所述待检测车辆的特征点；

在所述待检测车辆的特征点中，识别预设位置处的特征点，并根据所识别的特征点确定特征区域。

可选地，所述车牌状态包括：故意遮挡、污损、未悬挂车牌、正常前后车遮挡、或正常车牌，所述方法还包括：

当确定所述待检测车辆的车牌状态为故意遮挡、污损、或未悬挂车牌时，输出报警信息。

可选地，所述输出报警信息的步骤包括：

展示所述第一图像，以及所述待检测车辆的车牌状态。

可选地，所述卷积神经网络的训练过程包括：

获取第一样本图像，并确定包含各第一样本图像的特征区域的第二样本图像；

将各第二样本图像，以及各第二样本图像对应的车牌状态作为训练样本，训练得到所述卷积神经网络。

第二方面，本发明实施例提供了一种车牌状态识别装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取包括待检测车辆的第一图像；

识别模块，用于识别所述第一图像的特征区域；其中，所述特征区域为包含所述待检测车辆的车牌的区域；

确定模块，用于确定包含所述特征区域的第二图像；

执行模块，用于将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述待检测车辆的车牌状态；其中，所述卷积神经网络是根据各包含第一样本图像的特征区域的第二样本图像，以及各第二样本图像对应的车牌状态训练得到的。

可选地，所述识别模块包括：

第一确定子模块，用于根据所述第一图像，确定所述待检测车辆的车辆轮廓；

第二确定子模块，用于根据所述待检测车辆的车辆轮廓，确定所述待检测车辆的特征点；

识别子模块，用于在所述待检测车辆的特征点中，识别预设位置处的特征点，并根据所识别的特征点确定特征区域。

可选地，所述车牌状态包括：故意遮挡、污损、未悬挂车牌、正常前后车遮挡、或正常车牌，所述装置还包括：

报警模块，用于当确定所述待检测车辆的车牌状态为故意遮挡、污损、或未悬挂车牌时，输出报警信息。

可选地，所述报警模块，具体用于展示所述第一图像，以及所述待检测车辆的车牌状态。

可选地，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取第一样本图像，并确定包含各第一样本图像的特征区域的第二样本图像；

训练模块，用于将各第二样本图像，以及各第二样本图像对应的车牌状态作为训练样本，训练得到所述卷积神经网络。