[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质在审
申请号: | 202010630765.9 | 申请日: | 2020-07-03 |
公开(公告)号: | CN111723775A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
发明(设计)人: | 周康明;王赛 | 申请(专利权)人: | 上海眼控科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G08G1/017 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 李鹏 |
地址: | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 装置 计算机 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理的交通图像;
根据所述交通图像,获取所述交通图像中目标车辆对应的车牌图像和车窗图像;
对所述车牌图像进行识别,并对所述车窗图像进行分类,将所述车牌图像的识别结果和所述车窗图像的分类结果关联;所述分类结果用于表示所述车窗图像存在视线遮挡或不存在视线遮挡。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述交通图像,获取所述交通图像中目标车辆对应的车牌图像和车窗图像,包括:
从所述交通图像中获取车辆图像;所述车辆图像包括所述目标车辆;
根据所述车辆图像,获取所述交通图像中所述目标车辆的车牌位置信息和车窗位置信息;
从所述交通图像中截取所述车牌位置信息对应的区域作为所述车牌图像,并从所述交通图像中截取所述车窗位置信息对应的区域作为所述车窗图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述交通图像中获取车辆图像,包括:
采用目标检测模型,获取所述目标车辆在所述交通图像中的车辆位置信息;
从所述交通图像中截取与所述车辆位置信息对应的区域作为所述车辆图像。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆图像,获取所述交通图像中所述目标车辆的车牌位置信息和车窗位置信息,包括:
将所述车辆图像输入至分割网络模型中,得到所述车辆图像中各像素点的类别信息;
根据类别信息为车牌的多个像素点在所述交通图像中的位置坐标,确定所述车牌位置信息;
根据类别信息为车窗的多个像素点在所述交通图像中的位置坐标,确定所述车窗位置信息。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述车窗位置信息包括车窗位置框,所述从所述交通图像中截取所述车窗位置信息对应的区域作为所述车窗图像,包括:
在所述交通图像与所述车窗位置框对应的区域中,将类别信息不是车窗的像素点进行背景化处理;
从背景化处理后的交通图像中截取所述车窗位置框对应的区域作为所述车窗图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述车牌图像进行识别,并对所述车窗图像进行分类,包括:
将所述车牌图像输入至识别模型中,得到所述车牌图像的识别结果;
将所述车窗图像输入至分类模型中,得到所述车窗图像的分类结果。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述车窗图像包括前车窗图像、后车窗图像及侧车窗图像,所述将所述车窗图像输入至分类模型中,得到所述车窗图像的分类结果,包括:
将所述前车窗图像、所述后车窗图像及所述侧车窗图像均输入至所述分类模型中,得到所述前车窗图像的分类结果、所述后车窗图像的分类结果和所述侧车窗图像的分类结果;
若所述前车窗图像的分类结果、所述后车窗图像的分类结果和所述侧车窗图像的分类结果均为不存在视线遮挡,则确定所述车窗图像的分类结果为不存在视线遮挡。
8.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待处理的交通图像;
第二获取模块,用于根据所述交通图像,获取所述交通图像中目标车辆对应的车牌图像和车窗图像;
处理模块,用于对所述车牌图像进行识别,并对所述车窗图像进行分类,将所述车牌图像的识别结果和所述车窗图像的分类结果关联;所述分类结果用于表示所述车窗图像存在视线遮挡或不存在视线遮挡。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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