[发明专利]一种车牌字符识别方法及装置

权利要求书

1.一种车牌字符识别方法，其特征在于，包括：

获得待进行车牌号码识别的车牌图像；

基于预先建立的精确定位模型，获得所述车牌图像的车牌边框区域和车牌字符区域的特征点；

根据所述车牌图像的车牌边框区域和车牌字符区域的特征点，对所述车牌图像中的车牌字符进行分割，获得多个分割图像；

分别对每个分割图像中的车牌字符进行识别，获得车牌号码。

2.根据权利要求1所述的车牌字符识别方法，其特征在于，所述获得待进行车牌号码识别的车牌图像，包括：

获得目标车辆的车辆图像；

对所述车辆图像的车牌区域进行定位，获得车牌区域图像；

对所述车牌区域图像进行预处理，获得待进行车牌号码识别的车牌图像。

3.根据权利要求1或2所述的车牌字符识别方法，其特征在于，通过以下步骤预先建立所述精确定位模型：

获得样本图像集，所述样本图像集中包含多个不同车牌号码、多种不同角度的车牌样本图像；

对所述样本图像集中每个车牌样本图像的车牌边框区域及车牌字符区域进行标注，获得每个车牌样本图像的预设数量的特征点；

根据每个车牌样本图像的特征点，建立所述精确定位模型。

4.根据权利要求3所述的车牌字符识别方法，其特征在于，所述根据每个车牌样本图像的特征点，建立所述精确定位模型，包括：

基于每个车牌样本图像的特征点，使用平方误差损失之和的梯度树提升算法对每个车牌样本图像进行训练，获得精确定位回归树模型。

5.根据权利要求4所述的车牌字符识别方法，其特征在于，所述精确定位回归树模型为多层结构，每层包含设定第一数量的树，每棵树包含设定第二数量的节点和设定第三数量的叶子，每个叶子保存车牌样本图像的特征点的位置信息和偏移量。

6.一种车牌字符识别装置，其特征在于，包括：

车牌图像获得模块，用于获得待进行车牌号码识别的车牌图像；

特征点获得模块，用于基于预先建立的精确定位模型，获得所述车牌图像的车牌边框区域和车牌字符区域的特征点；

分割图像获得模块，用于根据所述车牌图像的车牌边框区域和车牌字符区域的特征点，对所述车牌图像中的车牌字符进行分割，获得多个分割图像；

车牌号码获得模块，用于分别对每个分割图像中的车牌字符进行识别，获得车牌号码。

7.根据权利要求6所述的车牌字符识别装置，其特征在于，所述车牌图像获得模块，具体用于：

获得目标车辆的车辆图像；

对所述车辆图像的车牌区域进行定位，获得车牌区域图像；

对所述车牌区域图像进行预处理，获得待进行车牌号码识别的车牌图像。

8.根据权利要求6或7所述的车牌字符识别装置，其特征在于，还包括精确定位模型建立模块，用于通过以下步骤预先建立所述精确定位模型：

获得样本图像集，所述样本图像集中包含多个不同车牌号码、多种不同角度的车牌样本图像；

对所述样本图像集中每个车牌样本图像的车牌边框区域及车牌字符区域进行标注，获得每个车牌样本图像的预设数量的特征点；

根据每个车牌样本图像的特征点，建立所述精确定位模型。

9.根据权利要求8所述的车牌字符识别装置，其特征在于，所述精确定位模型建立模块，具体用于：

基于每个车牌样本图像的特征点，使用平方误差损失之和的梯度树提升算法对每个车牌样本图像进行训练，获得精确定位回归树模型。

10.根据权利要求9所述的车牌字符识别装置，其特征在于，所述精确定位回归树模型为多层结构，每层包含设定第一数量的树，每棵树包含设定第二数量的的节点和设定第三数量的叶子，每个叶子保存车牌样本图像的特征点的位置信息和偏移量。