[发明专利]车牌合成方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种车牌合成方法、装置、计算机设备和存储介质。该车牌合成包括：获取车牌配置文件；其中，车牌配置文件包括车牌的背景图片和车牌的前景补丁图片；根据预设的配置约束条件，将前景补丁图片填充至背景图片中，得到标准车牌；对标准车牌进行第一数据增强，得到第一合成车牌。整个过程中，无需人工介入，能快速有效地得到大量的合成车牌，且作为其他模型的训练数据，合成车牌中记录着该车牌对应的前景补丁图片、背景图片、数据增强参数等信息，无需进行额外的人工标注，能够有效地降低车牌合成的成本。

技术领域

本申请涉及模式识别技术领域，特别涉及一种车牌合成方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着智能模式识别技术的不断发展，车牌识别技术作为安防监控重要技术手段，也得到了越来越广泛的应用。深度学习和卷积神经网络推动的车牌识别技术中，训练数据的多样性和充分性成为了提升车牌识别系统性能的最重要一环。传统技术中，训练数据的获取，通常是从实际交通场景的图片中挑选出包含车牌的图片，接着从相应的图片中人工裁剪出车牌图片，并对车牌图片进行人工标标注得到的。

然而，人工裁剪图片并对图片进行标注需要耗费大量的人力、物力和时间，无法快速有效地得到大量的训练数据。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车牌合成方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种车牌合成方法，所述方法包括：

获取车牌配置文件；其中，所述车牌配置文件包括所述车牌的背景图片和所述车牌的前景补丁图片；

根据预设的配置约束条件，将所述前景补丁图片填充至所述背景图片中，得到标准车牌；

对所述标准车牌进行第一数据增强，得到第一合成车牌。

在其中一个实施例中，所述对所述标准车牌进行数据增强，得到第一合成车牌，之后包括：

从预设的场景图片库中获取目标场景图片；

将所述第一合成车牌设置于所述目标场景图片中，得到第二合成车牌；

对所述第二合成车牌进行第二数据增强，得到第三合成车牌。

在其中一个实施例中，所述将所述第一合成车牌设置于所述目标场景图片中，得到第二合成车牌，包括：

从所述目标场景图片中确定出目标位置区域；

将所述第一合成车牌设置于所述目标位置区域处，得到所述第二合成车牌。

在其中一个实施例中，所述获取车牌配置文件，包括：

从预设的车牌配置文件库中获取所述车牌配置文件；

或，按照预设的车牌合成需求，进行自定义设置，得到所述车牌配置文件。

在其中一个实施例中，所述获取车牌配置文件还包括至少一个补丁位置信息；

所述根据预设的配置约束条件，将所述前景补丁图片填充至所述背景图片中，得到标准车牌，包括：

从所述前景补丁图片中，确定出满足所述配置约束条件且与每一补丁位置对应的至少一个目标前景补丁图片；

将所述至少一个目标前景补丁图片，按照对应的补丁位置，填充至所述背景图片中，得到所述标准车牌。

在其中一个实施例中，所述将所述至少一个目标前景补丁图片，按照对应的补丁位置，填充至所述背景图片中，得到所述标准车牌，包括：

若一个补丁位置对应一个目标前景补丁图片，则将所述目标前景补丁图片，按照对应的补丁位置，填充至所述背景图片中，得到所述标准车牌；