[发明专利]车牌识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例属于车牌识别技术领域，涉及一种车牌识别方法，实时采集车辆的车牌图像，获得第一车牌图像；对所述第一车牌图像感兴趣区域的进行提取及预处理，获得第二车牌图像；加载级联分类器模型；调用级联分类器模型根据预设规则分类所述第二车牌图像的，输出有效区域，得到第三车牌图像；调用端到端字符识别模型处理所述第三车牌图像，得到概率值和预测值；选取概率值最大时对应的预测值作为最终识别结果。本申请还提供一种车牌识别方法、计算机设备及存储介质。本发明采用级联分类器模型，提高了车牌定位算法准确率低。

技术领域

本发明涉及车牌识别技术领域，尤其涉及一种车牌识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

智能交通系统(ITS)对人们生活有越发重要的影响。智能交通系统充分利用先进技术改善交通的安全性和便利性。智能交通系统应用广泛，比如，随着人们安全意识的增强，私人区域会使用ITS对进出的车辆实现监控；交通部门利用ITS对违规车辆实现监控等等。车牌是车辆的唯一识别符，智能交通系统的使用和推广必须依赖于车牌的识别。车牌识别主要包含三个步骤：车牌定位，字符分割，字符识别。每一个内容都备受人们深入研究。

目前比较热门的车牌定位方法有：1)采用字符特征和颜色特征对车牌进行定位；2)采用数学形态学对车牌进行定位；3)采用边缘检测实现车牌的定位。以上算法都可以很好对车牌进行定位，不足之处是只适用于特定的环境，比如要求检测的环境光线好，车牌不倾斜，车牌无磨损等等。在较复杂的环境下，以上算法无法准确定位到车牌。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种车牌识别方法、装置，其主要目的在于基于级联分类器实现车牌的定位的算法，能较好地适应环境变化，有较高的准确度和速度。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种车牌识别方法，采用了如下所述的技术方案：一种车牌识别方法，该方法包括：

实时采集车辆的车牌图像，获得第一车牌图像；

对所述第一车牌图像感兴趣区域的进行提取及预处理，获得第二车牌图像；

加载级联分类器模型；

调用级联分类器模型根据预设规则分类所述第二车牌图像的，输出有效区域，得到第三车牌图像；

调用端到端字符识别模型处理所述第三车牌图像，得到概率值和预测值；选取概率值最大时对应的预测值作为最终识别结果。

进一步的，所述对所述第一车牌图像感兴趣区域的进行提取及预处理，获得第二车牌图像的步骤具体包括：

对所述第一车牌图像感兴趣区域的进行提取，得到目标区域图像；

对目标区域图像做运动特征目标检测，得到运动特征目标图像；

对运动特征目标图像进行高斯模糊降噪处理，调整高斯参数，选择合适的高斯核，平滑图像，得到高斯模糊降噪图像；

对高斯模糊降噪图像进行阈值化，匹配HSV的范围，保存匹配颜色，得到第二车牌图像。

进一步地，

所述调用端到端字符识别模型处理所述第三车牌图像之前，还包括：

调用左右回归模型处理所述第三车牌图像，得到精确定位的第三车牌图像；所述左右回归模型依次由第一卷积层、第一激活函数层、第一最大值池化层、第二卷积层、第二激活函数层、第三卷积层、第三激活函数层、平滑层和输出层连接而成。

进一步地，每一级联分类器的算法为：

1)使用Haar-like特征做检测；

2)使用积分图对应用到检测器的特征进行快速计算；