[发明专利]高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法及装置

权利要求书

1.一种高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取目标识别模型的训练样本图像集，所述训练样本图像集中的样本图像均包括车牌号码区域；

S2，根据所述样本图像中的车牌号码所对应的底色，执行所述车牌号码的涂抹操作以生成车牌涂抹样本图像，并对所述车牌涂抹样本图像执行第一图像处理，并基于处理后的车牌涂抹样本图像更新所述训练样本图像集；

S3，基于更新后的训练样本图像集，训练YOLOV5目标检测模型；

S4，获取待定位车牌的输入图像，基于所述YOLOV5目标检测模型执行车牌定位；

所述S2，根据所述样本图像中的车牌号码所对应的底色，执行所述车牌号码的涂抹操作以生成车牌涂抹样本图像，包括：

S201，获取车牌图像中的每个车牌文字或数字或字母对应的外接矩形框，以及所述文字或数字或字母的底色，并建立第一映射关系；所述底色为所述文字或数字或字母对应的像素的颜色均值；所述第一映射关系包括车牌号、文字或数字或字母的顺序、外接矩形框四个顶点坐标以及底色；

S202，根据所述第一映射关系对所述文字或数字或字母对应的外接矩形框执行填充涂抹着色，以生成涂抹车牌图像。

2.根据权利要求1所述的高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法，其特征在于，所述S2，根据所述样本图像中的车牌号码所对应的底色，执行所述车牌号码的涂抹操作以生成车牌涂抹样本图像，包括：

S211，获取车牌图像中的每个车牌文字或数字或字母对应的底色；所述底色为所述文字或数字或字母对应的像素的颜色均值；

S212，根据所述每个车牌文字或数字或字母对应的底色对所述每个车牌文字或数字或字母执行膨胀处理，以生成涂抹车牌图像。

3.根据权利要求1或2所述的高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法，其特征在于，对所述车牌涂抹样本图像执行第一图像处理，包括：

对所述涂抹车牌图像进行按所述YOLOV5目标检测模型训练尺寸进行等比例压缩；

对车牌外框外的部分车身结构一起标注，从而放大标识框，并作为车牌区域特征。

4.根据权利要求3所述的高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法，其特征在于，所述S3，基于更新后的训练样本图像集，训练YOLOV5目标检测模型，包括：

按运行端生成对应的YOLOV5目标检测模型，其中，模型原始文件转换成所述运行端硬件运行所需的运行模型。

5.根据权利要求4所述的高速公路场景使用目标识别模型定位车牌的方法，其特征在于，所述S4，获取待定位车牌的输入图像，基于所述YOLOV5目标检测模型执行车牌定位，包括：

S41，获取模型参数，对所述YOLOV5目标检测模型进行参数设置；所述模型参数包括模型大小、通道数、算力分配；

S42，将所述待定位车牌的输入图像输入至所述YOLOV5目标检测模型，获取不同层的输出结果；所述输出结果包括车牌类别、得分、归一化坐标；

S43，把模型输出结果得分按照第一预设阀值进行过滤，并对过滤后的得分进行排序；计算模型输出结果的交并比，若确定所述交并比超过第二预设阀值，则保留得分高的结果；将所述归一化坐标还原投影到原始图像坐标；

S44，按照原始图像坐标画出方框，并确定所述方框区域为车牌区域。