[发明专利]一种车牌的识别方法及装置

说明书

本申请提供的车牌的识别方法及装置，基于图像的多尺度特征，从图像中检测车辆区域，基于车辆区域的多尺度特征，从车辆区域检测车牌区域，使用预设的感受野依次识别车牌区域中的字符，并基于字符确定车牌。因为多尺度特征能够识别出多种尺度的对象，并且，无需在识别前先分割出字符区域，而是使用感受野依次识别字符，所以，能够避免分割错误导致的识别错误，因此，识别结果的准确率较高。基于以上，再结合车辆区域、车牌区域和车牌识别的执行顺序，每一步均具有较高的准确性，所以，识别结果的准确性较高，因此，即使对于质量不好的图像，识别结果也能满足需求。

技术领域

本申请涉及智能交通领域，尤其涉及一种车牌的识别方法及装置。

背景技术

车牌识别是智能停车场、数字安防和智能交通系统领域里非常重要的基本功能，对智能停车和交通系统领域有着非常重要的影响。

但目前的车牌识别结果，尤其是在车牌图像的质量不高的情况下，准确性有待提高。

发明内容

本申请提供了一种车牌识别的方法及装置，目的在于解决如何提高车牌的识别结果的准确性的问题。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种车牌的识别方法，包括：

基于图像的多尺度特征，从所述图像中检测车辆区域；

基于所述车辆区域的多尺度特征，从所述车辆区域检测车牌区域；

使用预设的感受野依次识别所述车牌区域中的字符，并基于所述字符确定车牌。

可选的，所述基于图像的多尺度特征，从所述图像中检测车辆区域，包括：

提取所述图像的多个尺度的特征；

对于每个尺度的特征，提取多个尺度的锚框；

获取每个所述锚框中包括所述车辆区域的可能性；

将可能性满足预设条件的锚框框选的区域，作为检测到的所述车辆区域。

可选的，所述基于所述车辆区域的多尺度特征，从所述车辆区域检测车牌区域，包括：

提取所述车辆区域的多个尺度的特征；

对于所述车辆区域的每个尺度的特征，提取多个尺度的锚框；

获取每个所述锚框中包括所述车牌区域的可能性；

将可能性满足预设条件的锚框框选的区域，作为检测到的所述车牌区域。

可选的，所述图像的多尺度特征包括第一数量的不同尺度的特征，所述车辆区域的多尺度特征包括第二数量的不同尺度的特征，所述第一数量大于所述第二数量。

可选的，所述使用预设的感受野依次识别所述车牌区域中的字符，并基于所述字符确定车牌，包括：

对所述车牌区域进行卷积运算，所述卷积运算使用的卷积核的长度小于宽度，且所述卷积运算使用的卷积层的层数依据所述车牌中的一个字符的宽度所占的像素确定；

输出每个所述感受野的识别结果，所述感受野的形状由所述卷积核的形状确定，所述感受野在水平方向的宽度由所述层数确定，所述识别结果包括字符和概率；

依据所述概率，确定每个所述感受野中的字符，并合并相同的字符，得到所述车牌区域的车牌。

可选的，在所述使用预设的感受野依次识别所述车牌区域中的字符，并基于所述字符确定车牌之前，还包括：

检测所述车牌区域的角点；

使用所述角点，对所述车牌区域进行倾斜矫正。