[发明专利]车牌识别方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

从包括待识别的车牌的拍摄图像中，获取所述车牌所在区域的区域图像；

基于所述区域图像确定所述车牌的结构；

当所述车牌为不规则结构时，对所述区域图像进行分割，得到多个区域子图像，每个区域子图像中的子车牌为规则结构，所述不规则结构是指向至少两个不同方向弯折；

基于所述多个区域子图像，对所述车牌进行识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述区域图像确定所述车牌的结构，包括：

对所述区域图像进行二值化处理，得到区域二值图像；

从所述区域二值图像中，确定所述车牌中的每个字符的连通域块；

获取每个字符的连通域块的中心点坐标；

基于所述每个字符的连通域块的中心点坐标，确定所述车牌的结构。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个字符的连通域块的中心点坐标，确定所述车牌的结构，包括：

基于所述每个字符的连通域块的中心点坐标，通过最小二乘法确定多组直线和每组直线对应的二乘误差总和；

从所述多组直线中，确定最小的二乘误差总和对应的目标组直线；

基于所述目标组直线，确定所述车牌的结构。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个字符的连通域块的中心点坐标，通过最小二乘法确定多组直线和每组直线对应的二乘误差总和，包括：

令P=2，按照所述每个字符在所述车牌中的前后排列顺序，基于前P个字符的连通域的中心点坐标，通过最小二乘法确定第一直线和所述第一直线的最小二乘误差，基于第P+1个字符至第N个字符的连通域的中心点坐标，通过最小二乘法确定第二直线和所述第二直线的最小二乘误差，将确定的第一直线和第二直线确定为一组直线，以及将所述第一直线的最小二乘误差和所述第二直线的最小二乘误差之和确定为所述组直线对应的二乘误差总和，所述N为所述车牌包括的字符的个数；

若P小于N-2，则令P=P+1，返回按照所述每个字符在所述车牌中的前后排列顺序，基于前P个字符的连通域的中心点坐标，通过最小二乘法确定第一直线和所述第一直线的最小二乘误差，基于第P+1个字符至第N个字符的连通域的中心点坐标，通过最小二乘法确定第二直线和所述第二直线的最小二乘误差，将确定的第一直线和第二直线确定为一组直线，以及将所述第一直线的最小二乘误差和所述第二直线的最小二乘误差之和确定为所述组直线对应的二乘误差总和的步骤；若P大于或等于N-2，则终止确定操作，得到所述多组直线和所述每组直线对应的二乘误差总和。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标组直线，确定所述车牌的结构，包括：

确定所述目标组直线中第一直线和第二直线之间的交点坐标，所述第一直线是基于所述车牌的前P个字符的连通域的中心点坐标得到的，所述第二直线是基于所述车牌中除所述前P个字符之外的其余多个字符的连通域的中心点坐标得到的，所述P大于1且小于N-2；

当所述交点坐标对应的交点位于所述区域图像内时，分别获取所述目标组直线中第一直线和第二直线的斜率；

如果所述目标组直线中第一直线与第二直线的斜率的绝对值大于预设阈值，则确定所述车牌为不规则结构。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述区域图像进行分割，得到多个区域子图像，包括：

将经过所述交点坐标对应的交点且与所述区域图像的高度所在边平行的直线确定为分割线；

基于所述分割线对所述区域图像进行分割，得到所述多个区域子图像。

7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个区域子图像，对所述车牌进行识别，包括：

对所述多个区域子图像中的每个区域子图像进行字符识别；

按照每个区域子图像在所述车牌中的前后排列顺序，将识别出的字符信息进行拼接，得到所述车牌的信息。