[发明专利]一种车牌定位方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种车牌定位方法及装置。所述方法包括：获得待定位车牌图像；发送所述待定位车牌图像至用于车牌定位的目标网络，所述目标网络包括特征提取层和回归层；所述特征提取层提取所述待定位车牌图像的特征值，并发送所述特征值至所述回归层；获得所述回归层根据所述特征值得到的车牌框区域和车牌字符区域的组合；根据所获得的组合对应的定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域。其中，所述目标网络预先通过样本车牌图像训练而成，所述样本车牌图像包括正样本车牌图像，所述正样本车牌图像包括车牌框区域和车牌字符区域的组合。应用本申请实施例提供的方案进行车牌定位，能够提高车牌定位过程的准确性。

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，特别涉及一种车牌定位方法及装置。

背景技术

车牌是车辆的“身份证”，是区别于其他机动车辆的一项重要信息。车牌识别技术已被广泛应用在卡口、停车场和电子警察等场景中，以获取场景内车辆的号牌信息，在治安管理等众多方面发挥着“智能交通算法”的威力。

现有技术中，在对包含车辆号牌的车牌图像进行车牌定位时，通常根据车牌中字符与背景的颜色不同，车牌区域存在大量字符与背景的交界点等特征进行定位。例如，对于图1a所示的车牌图像，在定位其中的车牌区域时，可以以像素点的横向坐标为横轴，以像素点的像素值为纵轴，获得车牌图像的每一行像素点的像素值变化曲线，从该像素值变化曲线中找到像素值规律性起伏变化的部分，该部分对应的车牌图像上的区域即为车牌区域。

通常，采用上述车牌定位方法能够定位出常见车牌图像中的车牌区域。但是，对于字符数量很少的车牌，车牌区域中字符与背景的交界点很少，例如图1b中所示的车牌中连续车牌字符数量只有1～2个。这类车牌对应的车牌图像的像素值变化曲线中，像素值规律性起伏变化的部分不明显，因此采用上述车牌定位方法定位的车牌区域的准确性不高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供了一种车牌定位方法及装置，以提高车牌定位过程的准确性。具体的技术方案如下。

为了达到上述目的，一方面，本申请实施例公开了一种车牌定位方法，所述方法包括：

获得待定位车牌图像；

发送所述待定位车牌图像至用于车牌定位的目标网络，其中，所述目标网络包括特征提取层和回归层，所述目标网络预先通过样本车牌图像训练而成，所述样本车牌图像包括正样本车牌图像，所述正样本车牌图像包括车牌框区域和车牌字符区域的组合；

所述特征提取层提取所述待定位车牌图像的特征值，并发送所述特征值至所述回归层；

获得所述回归层根据所述特征值得到的车牌框区域和车牌字符区域的组合；

根据所获得的组合对应的定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域。

可选的，所述根据所获得的组合对应的定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域，包括：

将所获得的组合中置信度大于预设阈值的定位区域确定为目标定位区域；

根据所述目标定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域。

可选的，所述根据所述目标定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域，包括：

确定所述目标定位区域中车牌框区域和车牌字符区域之间的相对位置；

将所述相对位置处于预设的相对位置范围内的目标定位区域，确定为所述待定位车牌图像的车牌区域。

可选的，所述根据所述目标定位区域，确定所述待定位车牌图像的车牌区域，包括：

将所述目标定位区域中的车牌字符区域，确定为所述待定位车牌图像的车牌区域。

可选的，所述方法还包括：