[发明专利]车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过采用获得车辆外观图像，调用车牌位置识别网络模型的角点检测算法以及分割算法确定待识别车牌在所述车辆外观图像中的识别区域，调用预设的识别网络模型对所述识别区域对应的图像进行识别，获得所述车辆外观图像中的车牌信息。通过利用车牌位置识别网络模型对车辆外观图像中的车牌所在位置进行定位，再对定位后的车牌所在的识别区域的图像进行识别，能够有效提高对于包括卡车、工程车等在车身上喷涂车牌信息的车辆的车牌识别准确率。

技术领域

本公开实施例涉及图像识别处理领域，尤其涉及一种车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着图像识别技术的发展，图像识别技术广泛应用于各行各业。其中，对于包括自动驾驶在内的智能交通领域来说，利用图像识别技术对车辆的车牌进行识别成为可能。

在现有技术中，对于车牌的识别一般基于文本检测技术，如利用可实现字符识别的识别网络模型，对车辆图像进行识别，以获取其中的车牌信息。

但是，这样的实现方式依赖于车牌照上车牌信息的字符清晰度，而对于如卡车、工程车等大型车辆来说，由于其车体较大，车牌照容易被遮挡，其一般需要将车牌喷涂在车体上，以对车牌信息进行识别，而对于喷涂在车体上的车牌信息，由于尺寸较大且文本不规整，现有方式在对其进行识别时容易遗漏字符信息，其识别准确率不佳。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供一种车牌识别方法，包括：

获得车辆外观图像；

调用车牌位置识别网络模型中的角点检测算法以及分割算法确定待识别车牌在所述车辆外观图像中的识别区域；

调用预设的识别网络模型对所述识别区域对应的图像进行识别，获得所述车辆外观图像中的车牌信息。

可选实施例中，调用车牌位置识别网络模型中的角点检测算法以及分割算法确定待识别车牌在所述车辆外观图像中的识别区域，包括：

对所述车辆外观图像进行特征提取处理，获得图像特征；

分别利用角点检测算法和分割算法对所述图像特征进行处理，以在所述车辆外观图像中对待识别车牌的车牌位置进行定位，获得相应的角点检测区域和分割区域；

根据所述角点检测区域和所述分割区域获得所述确定待识别车牌在所述车辆外观图像中的识别区域。

可选实施例中，该方法还包括：

建立待训练的车牌位置识别网络模型，并采集车牌识别样本；其中，所述车牌识别样本包括样本图像以及样本图像的车牌标注；

利用所述车牌识别样本分别对所述待训练的车牌位置识别网络模型中的角点检测算法和分割算法进行训练，获得用于识别车辆外观图像中的识别区域的车牌位置识别网络模型。

可选实施例中，所述样本图像的车牌标注中包括有用于标注车牌四个角的目标角点检测框；

所述利用所述车牌识别样本对所述待训练的车牌位置识别网络模型中的角点检测算法进行训练，包括：

利用待训练的车牌位置识别网络模型中的角点检测算法对所述车牌识别样本中的样本图像进行处理，获得样本图像的多个角点检测框；

将样本图像的各个角点检测框与每个目标角点检测框进行匹配处理，确定每个角的目标角点检测框对应的最优角点检测框；

根据每个角的目标角点检测框以及其对应的最优角点检测框，建立角点损失函数；