[发明专利]信息处理方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例涉及计算机技术领域，公开了一种信息处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取待识别车牌的图像信息；将所述图像信息输入至预设的识别器，得到所述待识别车牌的车牌信息；其中，所述车牌信息至少包括文本信息以及颜色信息，所述识别器执行非对称卷积神经网络运算处理，分别输出所述文本信息以及颜色信息。本申请实施例解决了相关技术中，车牌识别算法识别效率低的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，本申请涉及一种信息处理方法、装置及电子设备。

背景技术

在智慧交通技术领域，车牌识别广泛应用于各种场景中，例如，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等场景；车牌识别对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理具有重要的意义。相关技术中，车牌识别算法已经较多的应用在各个场景中，然而，车牌识别算法对应用场景仍然存在识别效率低的问题，例如，经常需要被识别车辆驻留长达几分钟才能有效识别，或需要被识别车辆保持与图像采集模块相对笔直且速度缓慢才能有效识别，在特殊情况下需要对车辆车牌进行补光拍照，限制较大；因此，需要解决车牌识别算法识别效率低的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种信息处理方法，以解决现有技术中，车牌识别算法识别效率低的问题。

相应的，本申请实施例还提供了一种信息处理装置、一种电子设备以及一种存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种信息处理方法，所述方法包括：

获取待识别车牌的图像信息；

将所述图像信息输入至预设的识别器，得到所述待识别车牌的车牌信息；其中，所述车牌信息至少包括文本信息以及颜色信息，所述识别器执行非对称卷积神经网络运算处理，分别输出所述文本信息以及颜色信息。

可选地，所述将所述图像信息输入至预设的识别器，得到所述待识别车牌的车牌信息，包括：

通过所述识别器对所述图像信息进行空间变换校正处理，得到校正后的图像信息；

通过所述识别器对所述校正后的图像信息执行所述非对称卷积神经网络运算处理，分别输出所述文本信息以及颜色信息。

可选地，所述通过所述识别器对所述校正后的图像信息执行所述非对称卷积神经网络运算处理，分别输出所述文本信息以及颜色信息，包括：

对所述校正后的图像信息依次进行至少三个倒残差处理操作；其中，每个所述倒残差处理操作的特征提取次数不同；

将至少三个所述倒残差处理操作所提取的特征进行拼接，分别输出所述文本信息以及颜色信息。

可选地，每个所述倒残差处理操作的特征提取次数根据所述至少三个倒残差处理操作的执行顺序递增。

可选地，所述对所述校正后的图像信息依次进行至少三个倒残差处理操作，包括：

通过非对称卷积层对所述校正后的图像信息依次进行至少三个倒残差处理操作，并在最后一个所述倒残差处理操作执行过程中，对所提取的特征信息进行降维处理。

可选地，所述获取待识别车牌的图像信息，包括：

检测待识别车牌；

获取包括所述待识别车牌的车牌图像，将所述车牌图像缩放到分辨率为N×M，得到所述待识别车牌的图像信息；其中，N、M为预设数值。

可选地，所述获取待识别车牌的图像信息之前，所述方法还包括：

根据样本车牌信息，训练得到所述识别器；其中，所述样本车牌信息至少包括样本车牌的样本文本信息以及样本颜色信息；所述样本文本信息包括第一预设数目种字符，所述样本颜色信息包括第二预设数目种颜色。