[发明专利]车牌识别方法、电子设备、存储介质以及程序产品

权利要求书

1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述车牌识别方法应用于电子设备，所述电子设备设有线程池，所述线程池具有多个并行执行的线程，每一所述线程执行的车牌识别方法包括：

获取对车牌进行拍摄得到的原始图像；

将所述原始图像输入MNN初始目标识别模型得到带有初级目标的中间图像；

对所述中间图像基于自信度规则和图形参数规则进行过滤，得到带有目标车牌的次级图像；

将所述次级图像输入MNN最终目标识别模型，通过所述MNN最终目标识别模型对所述次级图像进行识别获取车牌信息。

2.根据权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述将所述次级图像输入MNN最终目标识别模型，通过所述MNN最终目标识别模型对所述次级图像进行识别获取车牌信息的步骤之后，还包括：

构建键值对应表，所述键值对应表存储所述MNN最终目标识别模型的识别结果；

当所述识别结果超过预设次数阈值时，保存所述识别结果。

3.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述将所述次级图像输入MNN最终目标识别模型，通过所述MNN最终目标识别模型对所述次级图像进行识别获取车牌信息的步骤之后，所述构建键值对应表存储所述MNN最终目标识别模型的识别结果的步骤之前还包括：

对所述车牌信息基于车牌字符规则、车牌位数规则以及车牌颜色与车牌长度的对应规则的至少一种规则进行过滤。

4.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述键值对应表采用CocurrentHashMap作为键值对应表。

5.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述构建键值对应表的步骤之后，还包括：

对所述键值对应表进行加锁同步处理。

6.根据权利要求1-5任一项所述的车牌识别方法，其特征在于，所述自信度规则包括若识别目标的自信度低于设定阈值，则过滤所述中间图像中的所述识别目标。

7.根据权利要求1-5任一项所述的车牌识别方法，其特征在于，所述图形参数规则包括宽高比过滤规则、坐标位置过滤规则以及面积大小过滤规则中的至少一种。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述车牌识别方法的步骤。

9.一种非暂态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如权利要求1至7任一项所述车牌识别方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述车牌识别方法的步骤。