[发明专利]一种车牌识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种车牌识别方法，该方法包括以下步骤：确定待进行车牌识别的车牌图像；将车牌图像输入到预先训练的卷积神经网络中，进行前向传播，获得车牌图像对应的水平图像；对水平图像中的车牌字符进行识别。应用本发明实施例所提供的方法，在对车牌图像中的车牌字符进行识别之前，先对车牌图像进行水平化处理，基于卷积神经网络，将有角度的车牌图像转换为水平的车牌图像，再对其进行车牌字符的识别，这样可以提高车牌识别准确率。本发明还公开了一种车牌识别装置，具有相应技术效果。

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识别方法及装置。

背景技术

随着科学技术的进步和各种场景中对车牌识别的需求的增加，车牌识别技术逐渐发展起来。基于车牌识别技术的车牌识别设备已被广泛应用于停车场、城市道路、高速公路等区域，以对车牌号码的自动抓拍和识别。

车牌识别一般包括车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别这三个过程。车牌定位是指对图像采集设备采集到的车牌图像进行定位，获得包含车牌的区域。车牌字符分割是指对包含车牌的区域进行字符分割。车牌字符识别是指对分割得到的字符进行识别，得到车牌号码。

在对车牌字符分割以及对车牌字符识别的过程中，一般要求待识别的车牌图像为水平图像，这样才能进行准确分割和识别。但是，在实际应用中，由于工程施工人员水平参差不齐，以及一些特殊的现场环境的限制，使得有的现场无法按照统一标准安装图像采集设备，这样就使得图像采集设备采集到的车牌图像可能具有一定角度，甚至是大角度，使得车牌识别准确率不高。

综上所述，如何有效地解决对有角度的车牌图像的车牌进行正确识别的问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种车牌识别方法及装置，以提高车牌识别准确率。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种车牌识别方法，包括：

确定待进行车牌识别的车牌图像；

将所述车牌图像输入到预先训练的卷积神经网络中，进行前向传播，获得所述车牌图像对应的水平图像；

对所述水平图像中的车牌字符进行识别。

在本发明的一种具体实施方式中，所述确定待进行车牌识别的车牌图像，包括：

获得目标车辆的车辆图像；

对所述车辆图像的车牌区域进行定位，获得车牌区域图像；

对所述车牌区域图像进行预处理，所述预处理包括灰度处理和基于所述卷积神经网络的尺寸调整；

将预处理后的车牌区域图像确定为待进行车牌识别的车牌图像。

在本发明的一种具体实施方式中，通过以下步骤预先训练所述卷积神经网络：

获得样本图像集，所述样本图像集中包含多个车牌样本图像；

从所述样本图像集中选择一个水平的标准图像，将所述标准图像分别与所述样本图像集中每个样本图像组成一个车牌图像对；

针对第1个车牌图像对，将该车牌图像对中样本图像输入到预先建立的初始卷积神经网络中，进行前向传播，获得该样本图像对应的输出图像；

将该车牌图像对中标准图像和该输出图像进行对比，确定所述初始卷积神经网络最后一层的输出损失；

将所述初始卷积神经网络最后一层的输出损失进行反向传播，调整所述初始卷积神经网络中每层的网络参数；