[发明专利]基于图像的号牌识别方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于图像的号牌识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行边缘提取，以获取边缘图像；基于所述边缘图像确定多个字符候选区域；在所述待处理图像的与每个所述字符候选区域对应的子图像区域内分别进行字符识别，以获取字符识别结果；对多个所述字符识别结果进行序列化，以获得号牌识别结果。通过上述方案，可根据提取的边缘图像确定字符候选区域，进而进行单个字符识别，并基于序列化获得号牌识别结果，提高定位和识别效率，并且提升识别精度。

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种基于图像的号牌识别方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着智能交通的日渐成熟和普及，车牌识别也越来越受到重视，现有技术的车牌识别通常是将整幅图通过深层神经网络进行检测，进而获取号牌信息。

对现有技术的研究和实践过程中，本申请的发明人发现，当车身污损严重时，基于神经网络的车牌定位和识别效果不理想，特别是车辆设置有放大车牌时，由于放大车牌没有明显车牌框边界，使用现有技术基于神经网络的定位和识别方法，对于放大车牌的识别和定位效果差，且耗时长，进而导致识别效率低且识别精度低。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种基于图像的号牌识别方法、系统、电子设备及存储介质，能够基于车牌图像获取对应的边缘图像，确定属于车牌信息的字符候选区，进而根据字符候选区对每个字符进行单独识别，再对字符识别结果进行序列化处理，得到号牌识别结果，实现对放大车牌的定位及识别，提高识别效率和识别精度。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种基于图像的号牌识别方法，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行边缘提取，以获取边缘图像；基于所述边缘图像确定多个字符候选区域；在所述待处理图像的与每个所述字符候选区域对应的子图像区域内分别进行字符识别，以获取字符识别结果；对多个所述字符识别结果进行序列化，以获得号牌识别结果。

在本申请的一实施例中，所述对所述待处理图像进行边缘提取，包括：通过边缘检测算子对所述待处理图像进行卷积处理，得到所述边缘图像。

在本申请的一实施例中，所述基于所述边缘图像确定多个字符候选区域，包括：分别沿所述边缘图像的相互垂直的第一方向和第二方向对所述边缘图像的像素值进行直方图统计；根据直方图统计结果确定所述多个字符候选区域。

在本申请的一实施例中，所述分别沿所述边缘图像的相互垂直的第一方向和第二方向对所述边缘图像的像素值进行直方图统计，包括：利用第一统计步长沿所述第一方向将所述边缘图像划分成多个第一统计区间；利用第二统计步长沿所述第二方向将所述边缘图像划分成多个第二统计区间；根据所述多个第一统计区间和所述多个第一统计区间，对所述边缘图像的像素值进行直方图统计。

在本申请的一实施例中，所述根据所述多个第一统计区间和所述多个第一统计区间，对所述边缘图像的像素值进行直方图统计，包括：统计每个所述第一统计区间内的所述边缘图像的像素值之和，以获取对应的多个第一统计结果；统计每个所述第二统计区间内的所述边缘图像的像素值之和，以获取对应的多个第二统计结果。

在本申请的一实施例中，所述根据直方图统计结果确定所述多个字符候选区域，包括：在所述第一方向将连续设置且满足预设的第一阈值标准的所述第一统计区间合并成第一候选区段；其中，所述第一阈值标准基于所述多个第一统计结果设定；在所述第二方向将连续设置且满足预设的第二阈值标准的所述第二统计区间合并成第二候选区段；其中，所述第二阈值标准基于所述多个第二统计结果设定；基于所述第一候选区段和所述第二候选区段确定所述字符候选区域。

在本申请的一实施例中，所述根据直方图统计结果确定所述多个字符候选区域之后，还包括：基于所述字符候选区域的尺寸和/或宽高比对所述字符候选区域进行筛选。