[发明专利]车牌属性识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种车牌属性识别方法，其特征在于，包括：

获取待处理的车辆图像；

对所述车辆图像中的车牌图像进行特征提取，得到所述车牌图像的车牌特征图；

按照与车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果；

其中，所述属性类型包括车牌类型，所述按照与所述车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果，包括：

根据预设的尺寸比例，对所述车牌特征图进行分割，得到分割后的至少两个局部特征图，所述至少两个局部特征图之间的尺寸比例与所述预设的尺寸比例相同；

对所述至少两个局部特征图进行卷积处理，得到每一所述局部特征图的权重图，所述权重图的尺度与所述局部特征图的尺度相同；

将所述权重图与对应的局部特征图相乘，得到至少两个注意力图；

根据所述至少两个局部特征图相对于所述车牌特征图的位置，确定所述至少两个局部特征图的权重值，其中，不同局部特征图的权重值表征所述车牌图像中不同位置的关注度；

基于所述权重值，对所述至少两个注意力图进行加权处理，得到至少两个加权后的注意力图；

对所述至少两个加权后的注意力图进行融合处理，得到融合特征图；

对所述融合特征图进行分类处理，确定所述车牌图像中车牌的车牌类型，所述属性识别结果包括所述车牌图像中车牌的车牌类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性类型包括车牌颜色，所述按照与所述车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果，包括：

对所述车牌特征图进行分类处理，确定所述车牌图像中车牌的车牌颜色，所述属性识别结果包括所述车牌图像中车牌的车牌颜色。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性类型包括车牌号，所述按照与所述车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果，包括：

对所述车牌特征图进行文本识别，得到车牌图像中车牌的车牌号，所述属性识别结果包括所述车牌图像中车牌的车牌号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过属性识别网络对所述车辆图像中的车牌图像进行特征提取，得到所述车牌图像的车牌特征图，以及按照与车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果，

所述方法还包括：

将已标注的样本图像输入至所述属性识别网络中，得到所述属性识别网络的输出结果；

根据所述输出结果以及所述样本图像的标注信息，确定所述属性识别网络的网络损失；

根据所述属性识别网络的网络损失，训练所述属性识别网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述属性识别网络包括主干网络以及多个分支网络，所述主干网络用于对所述车辆图像中的车牌图像进行特征提取，得到所述车牌图像的车牌特征图，所述多个分支网络用于按照与车牌的属性类型对应的识别方式，对所述车牌特征图进行属性识别，得到所述车牌图像中车牌的属性识别结果；

其中，所述属性识别网络的网络损失包括：所述多个分支网络中至少一个分支网络对应的子网络损失，所述根据所述属性识别网络的网络损失，训练所述属性识别网络，包括：

在所述多个分支网络中至少一个分支网络的子网络损失已收敛的情况下，根据未收敛的分支网络的子网络损失，更新所述未收敛的分支网络的网络参数。