[发明专利]一种字符置信度的二次车牌识别方法及装置

摘要

本发明涉及双动态车牌识别领域，针对现有技术存在的问题，提供一种字符置信度的二次车牌识别方法及装置。通过模板匹配作字符识别，给出识别结果置信度，针对置信度偏低的结果，作视频超分辨处理，得到一帧高质量图像，基于此图像，通过神经网络分类器作二次车牌识别。本发明预设车牌置信度阈值Th，从前端抓取图片并作车牌定位和分割,识别车牌各字符；计算各字符识别置信度和车牌识别置信度；当各字符置信度都高于阈值Th，则直接给出车牌识别结果；否则，作视频超分辨处理，利用时域信息得到一帧高质量图像，基于此图像，根据待识别字符的位置关系，送入各个分类器进行识别，得到最终车牌识别结果。

主权项

1.一种字符置信度的二次车牌识别方法，其特征在于包括：双动态抓取步骤：图像采集设备端处于运动状态下，拍摄同一场景中运动车辆视频,并从该视频中定位指定内容区域，抓取指定内容图片；字符分割步骤：从车牌图像中分割出车牌的七个字符；模板匹配识别步骤：对于所述车牌七个字符采用模板匹配识别的方式，计算出所述车牌七个字符的字符识别置信度和整体车牌识别置信度；车牌分析步骤：当所述字符识别置信度均高于预设车牌置信度阈值T_h，则输出所述车牌的识别结果，检测结束；否则执行多帧超分辨步骤；多帧超分辨步骤：对字符识别度信度和整体车牌识别置信度进行判断；当字符识别置信度和整体车牌识别置信度的最小值Pla_{con_min}＜T_h，则连续抓取T帧ROI图片，T＝(T_h‑Pla_{con_min})*10；ROI区域为当前车牌区域向前后左右扩展N像素而得；通过视频图像超分辨率重建方法处理，融合得到一帧清晰图像，然后基于此帧图像进行车牌定位和分割,识别出各字符；执行神经网络训练和识别步骤；神经网络训练和识别步骤：通过神经网络训练形成数字分类器、汉字分类器和数字字母分类器；将字符分割步骤获取得到的七个字符进行归一化处理，然后根据各字符的位置关系，将各字符送入对应的分类器进行识别，得到车牌识别结果。