[发明专利]一种基于生成复杂环境下车牌样本的车辆车牌识别方法

权利要求书

1.一种基于生成复杂环境下车牌样本的车辆车牌识别方法,包括以下步骤：

Ⅰ、模拟生成复杂环境的车牌样本；

Ⅱ、训练端对端的车牌识别模型；

所述步骤Ⅰ中模拟生成复杂环境的车牌样本包括以下步骤：

步骤一：生成标准车牌图片，这里的标准车牌包括国标中规定的车牌类型，以及现在新实行的新能源号牌，其中车牌号码为等概率随机产生；

步骤二：颜色扰动，对步骤一生成的车牌图片分别随机产生车牌本身的背景颜色值，车牌边框和字符颜色值；

步骤三：添加噪声，通过矩阵加法运算，对步骤二生成的图片添加小噪声，模拟每个像素点的细微差别；

步骤四：模拟车牌定位效果，通过随机增加图片边框或者随机裁剪图片的一小部分来模拟该效果，使生成的车牌图片贴近实际；

步骤五：模拟拍摄距离和角度的变化效果，通过随机产生仿射变换操作，产生不同视角、不同距离下的车牌图片；

步骤六：模拟车牌周围环境效果：对步骤四种增加的图片边框进行与步骤三相同的操作，并对添加的边框进行与步骤二相同的操作，使其与步骤二操作后的颜色一致，使增加的图片边框接近现实车牌周边的图像；

步骤七：生成运动模糊效果，即增加模拟及字符串的粘连效果，通过随机产生适当的卷积核，并利用卷积核与步骤六产生的图片做卷积操作，模拟车辆运动时的场景；

步骤八：输出最终生成的车牌图片样本。

2.根据权利要求1所述的一种基于生成复杂环境下车牌样本的车辆车牌识别方法，其特征在于：所述步骤四增加图片边框通过以下步骤来实现，

a、生成一个空白的底图作为背景图，背景图的宽与高分别为原始图片宽度加上一个字符的宽度、高度加上一个字符高度；

b、随机生成一个坐标，把步骤三生成的图片叠加到背景图上。

3.根据权利要求2所述的一种基于生成复杂环境下车牌样本的车辆车牌识别方法，其特征在于：所述步骤五仿射变换具体算法如下：

a、设定车牌图片左上角点坐标，记为A(x0,y0)；右上角点坐标，记为B(x1,y1)；左下角点坐标，记为C(x2,y2)；

b、对车牌图片进行一个随机变换的角度；

c、以左上角为原点根据角度使用三角函数计算变换后B′(x1′，y1′)、C′(x2′，y2′)两个点坐标；计算公式如下：

x1′＝width*cos(α)，y1′＝width*sin(α)；

x2′＝height*sin(θ)，y2′＝height*cos(θ)；

其中，α，θ分别为图像与x轴，y轴的夹角，width为A、B两点之间的距离，AB＝AB′,height为A、C两点之间的距离，AC＝AC′。

4.根据权利要求3所述的一种基于生成复杂环境下车牌样本的车辆车牌识别方法，其特征在于：所述步骤Ⅱ训练端对端的车牌识别模型包括以下步骤：

a、输入车牌图片样本；

b、经过特征自动提取层，提取学习到的车牌图片特征；

c、利用步骤b中产生的特征通过神经网络层生成字符的得分矩阵；

d、根据步骤c得到的得分矩阵元素的大小，得到相应所有得分最高的字符组成字符串作为最终识别出的车牌号码输出。