[发明专利]车牌识别方法、相关设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待识别的车牌区域图像；

将所述待识别的车牌区域图像输入车牌识别模型，所述车牌识别模型对所述待识别的车牌区域图像进行识别，得到所述待识别的车牌区域图像对应的车牌颜色、车牌行数和车牌字符；所述车牌识别模型是以训练用车牌区域图像为训练样本，以训练用车牌区域图像标注的车牌颜色、车牌行数和车牌字符为样本标签训练得到的，所述训练用车牌区域图像包括单行车牌区域图像和双行车牌区域图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待识别的车牌区域图像，包括：

获取用户提供的原始图像；

对所述原始图像进行检测，得到所述原始图像中车牌的位置信息；

根据车牌的位置信息对所述原始图像进行剪裁，得到至少一个原始车牌区域图像；

基于所述至少一个原始车牌区域图像，确定待识别的车牌区域图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行检测，得到所述原始图像中车牌的位置信息，包括：

将所述原始图像输入车牌检测模型，所述车牌检测模型输出所述原始图像中车牌的位置信息；所述车牌检测模型是以训练用图像为训练样本，以训练用图像标注的车牌的位置信息为样本标签训练得到的。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个原始车牌区域图像，确定待识别的车牌区域图像，包括：

针对每个原始车牌区域图像，对所述原始车牌区域图像进行判定，得到第一判定结果或第二判定结果，所述第一判定结果用于指示图像是车牌图像；所述第二判定结果用于指示图像不是车牌图像；

基于所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像，确定待识别的车牌区域图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述原始车牌区域图像进行判定，包括：

将所述原始车牌区域图像输入车牌判定模型中，所述车牌判定模型输出所述原始车牌区域图像对应的判定结果；所述车牌判定模型是以训练用图像为训练样本，以训练用图像标注的第一判定结果或第二判定结果为样本标签训练得到的。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像，确定待识别的车牌区域图像，包括：

对所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像进行关键点检测，确定所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像中的关键点；

基于所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像中的关键点，对所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像进行仿射变换，得到矫正后的车牌区域图像，所述矫正后的车牌区域图像为所述待识别的车牌区域图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像进行关键点检测，确定所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像中的关键点，包括：

将所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像输入关键点检测模型，所述关键点检测模型输出所述第一判定结果对应的原始车牌区域图像中的关键点，所述关键点检测模式是以训练用车牌图像为训练样本，以训练用车牌图像标注的关键点为样本标签，训练得到的。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌识别模型包括图像特征提取模块、车牌颜色和车牌行数识别模块、图像特征优化模块和车牌字符识别模块；

所述车牌识别模型对所述待识别的车牌区域图像进行识别，得到所述待识别的车牌区域图像对应的车牌颜色、车牌行数和车牌字符，包括：

所述图像特征提取模块对所述待识别车牌区域图像进行特征提取，得到所述待识别车牌区域图像的初始特征向量；

所述车牌颜色和车牌行数识别模块基于所述初始特征向量，确定车牌颜色和车牌行数；

所述图像特征优化模块对所述初始特征向量进行优化处理，得到所述待识别车牌区域图像的最终特征向量；

所述车牌字符识别模块基于所述最终特征向量，确定车牌字符。