[发明专利]套用车牌车辆的检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种套用车牌车辆的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含车辆的帧图像；

扫描所述帧图像，确定所述车辆的品牌信息；

扫描所述帧图像，确定所述车辆的车牌类型信息；

判断所述车辆的品牌信息是否在预先存储的车辆目录中，并判断所述车辆的车牌类型信息是否与预定种类的车辆的车牌类型信息匹配；预先存储的车辆目录包括准许上牌的所述预定种类的车辆的品牌信息；所述预定种类的车辆为新能源车辆；

若所述车辆的品牌信息不在所述车辆目录中，并且所述车辆的车牌类型信息与所述预定种类的车辆的车牌类型信息匹配，则确定所述车辆为套用车牌车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描所述帧图像，确定所述车辆的品牌信息的步骤，包括：

扫描所述帧图像，确定所述车辆所在的第一目标区域；

截取所述第一目标区域作为目标区域图像；

利用卷积神经网络对所述目标区域图像进行识别，确定所述车辆的品牌信息；所述卷积神经网络用于对图像进行识别确定车辆的品牌信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络通过以下方式获得：

获取非预定种类的车辆的图像和标记品牌信息的预定种类的车辆的图像；

利用所述非预定种类的车辆的图像和所述标记车辆品牌的预定种类的车辆的图像，对初始的卷积神经网络进行训练。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述扫描所述帧图像，确定所述车辆所在的第一目标区域的步骤，包括：

基于滑动窗口对所述帧图像进行多尺度扫描，确定疑似包含所述车辆的待选车辆区域；

对所述待选车辆区域进行特征提取；

若提取的特征与车辆特征匹配，则确定所述待选车辆区域为所述车辆所在的第一目标区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于滑动窗口对所述帧图像进行多尺度扫描，确定疑似包含所述车辆的待选车辆区域的步骤，包括：

基于滑动窗口对所述帧图像进行多尺度扫描，确定疑似包含所述车辆的检测区域；

若确定多个重叠的检测区域，采用非极大值抑制算法融合所述多个重叠的检测区域，将融合后的区域作为疑似包含所述车辆的待选车辆区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌类型信息包括车牌颜色和车牌号位数；

所述扫描所述帧图像，确定所述车辆的车牌类型信息的步骤，包括：

扫描所述帧图像，确定所述车辆的车牌所在的第二目标区域；

在颜色空间上对所述第二目标区域的颜色进行分类，确定所述车辆的车牌颜色；

对所述第二目标区域进行二值化处理，确定所述车辆的车牌号位数；

所述判断所述车辆的车牌类型信息是否与预定种类的车辆的车牌类型信息匹配的步骤，包括：

判断所述车辆的车牌颜色和/或车牌号位数是否与预定种类的车辆的车牌颜色和/或车牌号位数匹配；

如果是，判定所述车辆的车牌类型信息与所述预定种类的车辆的车牌类型信息匹配。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述扫描所述帧图像，确定所述车辆的车牌所在的第二目标区域的步骤，包括：

对所述帧图像进行横向扫描，确定疑似包含所述车辆的车牌的待选车牌行；

连接相邻的待选车牌行，获得疑似包含所述车辆的车牌的待选车牌区域；

对所述待选车牌区域进行特征提取；

若提取的特征与车牌特征匹配，则确定所述待选车牌区域为所述车辆的车牌所在的第二目标区域。