[发明专利]一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法，所述系统包括：车牌采集设备、迁移学习设备、车牌识别设备；所述方法包括：所述车牌采集设备采集车牌图片或视频数据；所述迁移学习设备根据所述输入的车牌图片或视频数据，通过迁移学习生成新的带标注的车牌图片数据；所述车牌识别设备根据所述车牌图片数据，经过数据训练，得到车牌识别模型。本发明提出的一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法，利用迁移学习技术自动生成新的车牌训练数据，能有效降低原始输入的车牌数据量，大大降低车牌采集和数据标注的成本。

技术领域

本发明涉及机器视觉应用领域，尤其涉及一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法。

背景技术

在人工智能机器视觉领域，关于物体的识别，需要大量的训练数据，关于训练数据的采集和标注，需要花费大量的人力、物力、财力以及时间。

车牌识别作为机器视觉应用领域，一个重要的应用分支，目前已经在公共交通领域、智慧停车领域、疑犯车辆追踪领域得到广泛的应用。

在现有技术下，车牌数据的采集，一般是通过卡口相机采集大量的车牌图片数据，然后对采集的图片数据进行标注。当前车牌图片数据的采集和标注，存在采集数据和标注时间长，需要花费大量人力、物力、财力的问题。

发明内容

鉴于现有技术实现方式的不足，本发明旨在提出一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法。本发明提出的一种基于迁移学习的车牌识别系统及方法，利用迁移学习技术自动生成新的车牌训练数据，能有效降低原始输入的车牌数据量，大大降低车牌采集和数据标注的成本。

本发明提出的技术实现方案如下：

一种基于迁移学习的车牌识别系统，其中，所述系统包括：

车牌采集设备，用于采集车牌图片或视频数据。

迁移学习设备，用于根据输入的车牌图片或视频数据，通过迁移学习生成新的带标注的车牌图片数据。

车牌识别设备，用于根据车牌图片数据，经过数据训练，得到车牌识别模型。

所述的一种基于迁移学习的车牌识别系统，其中，所述车牌采集设备，具体包括：

车牌采集模块，用于采集车牌图片或视频数据，实际应用中可以是卡口相机或摄像头。

通信模块，用于将所述车牌采集模块采集的车牌图片或视频数据发送给所述迁移学习设备。

所述的一种基于迁移学习的车牌识别系统，其中，所述迁移学习设备，具体包括：

通信模块，用于接收所述车牌采集设备采集的车牌图片或视频数据，并用于将所述标注了的车牌图片数据发送给所述车牌识别设备。

图片抽取与标注模块，用于对所述车牌视频数据进行车牌图片抽取，并对车牌图片数据进行标注。

迁移学习模块，用于根据获取的标注车牌图片数据，结合各种环境数据，在各种类型、各种颜色的车牌中插入车牌号码数据，生成新的车牌图片数据。

数据清洗模块，用于对所述车牌图片数据进行审查、校验，获取得到有效的车牌图片数据。

自动标注模块，用于对所述清洗后的车牌图片数据进行自动标注，得到标注的车牌图片数据。

所述的一种基于迁移学习的车牌识别系统，其中，所述车牌识别设备，具体包括：

通信模块，用于接收所述标注的车牌图片数据。

车牌检测模块，用于对所述车牌图片数据进行检测。

车牌识别训练模块，用于根据所述标注的车牌图片进行机器学习训练。