[发明专利]车牌识别方法及相关设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种车牌识别方法，包括：获取待识别车牌图片；将待识别车牌图片输入至神经网络模型中，获得字符概率分布信息；根据字符概率分布信息以及目标序号位置的字符概率，确定车牌权重计算公式；按照车牌权重计算公式，根据字符概率分布信息，计算每个序号位置的权重修正系数；根据字符概率分布信息以及权重修正系数，计算字符修正概率分布信息；根据字符修正概率分布信息，确定序号位置修正后的目标字符；将所有目标字符进行组合，获得车牌字符。本发明还涉及区块链技术，可以将计算得到的权重修正系数以及字符修正概率分布信息上传至区块链。本发明还可以应用于智慧交通，从而可以推动智慧城市的发展建设。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种车牌识别方法及相关设备。

背景技术

随着现代科技的进步，道路交通、停车场所等相关车辆管理系统都朝着智能化和数字化的方向发展，作为这些系统智能化的一个重要核心，车牌自动识别系统起着至关重要的作用。

本申请发明人在研究中发现，可以通过字符分割+字符识别的方法来识别车牌，但是这种流程太复杂，分割错误将向后传递。如果一次性识别所有字符去除分割过程，减少误差传递，但需要大量的训练数据，且会出现不符合规定的车牌。可见，基于上述方式，车牌识别的准确率较低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种车牌识别方法及相关设备，能够提高车牌识别的准确率。

本发明的第一方面提供一种车牌识别方法，所述车牌识别方法包括：

获取待识别车牌图片；

将所述待识别车牌图片输入至预设的神经网络模型中，获得每个序号位置的字符概率分布信息；

根据所述字符概率分布信息以及目标序号位置的字符概率，确定车牌权重计算公式；

按照所述车牌权重计算公式，根据所述字符概率分布信息，计算每个所述序号位置的权重修正系数；

根据所述序号位置的字符概率分布信息以及所述序号位置的权重修正系数，计算所述序号位置的字符修正概率分布信息；

根据所述字符修正概率分布信息，确定所述序号位置修正后的目标字符；

将所有所述序号位置的目标字符进行组合，获得所述待识别车牌图片对应的车牌字符。

在一种可选的实施方式中，所述根据所述字符概率分布信息以及目标序号位置的字符概率，确定车牌权重计算公式包括：

根据所述字符概率分布信息，判断目标序号位置为空字符的概率是否大于预设阈值；

若所述目标序号位置为空字符的概率大于预设阈值，确定所述待识别车牌图片对应的车牌属于预设的第一属性车牌；

将为所述第一属性车牌预设的权重计算公式确定为车牌权重计算公式。

在一种可选的实施方式中，所述为所述第一属性车牌预设的权重计算公式为：

W_A=Top2Mean(P_12345A)* P_6N；

W_D=1- W_A；

W_C=max(W_A, W_D)；