[发明专利]一种车牌颜色的识别方法、装置及介质

说明书

本申请公开了一种车牌颜色的识别方法、装置及介质，该方法包括：预先获取各车牌颜色与各字符信息之间的对应关系；获取目标车牌的目标红外图片；通过目标红外图片确定目标车牌的字符信息；根据对应关系确定字符信息对应的车牌颜色。由于获取了目标车牌的红外图片，因此可以通过红外图片确定目标车牌的字符信息，然后根据对应关系就可以确定该字符信息对应的车牌颜色。虽然红外图片为灰度图，会丢失大量的颜色信息，但是因为车牌的字符颜色为黑色或白色，所以字符信息丢失的概率较低，因此该方法通过红外图片中的字符信息来确定目标车牌的车牌颜色，使得车牌颜色的识别准确率大大提升。

技术领域

本申请涉及车牌识别领域，特别是涉及一种车牌颜色的识别方法、装置及介质。

背景技术

随着我国车辆保有量与交通出行量不断增长，交通管理的工作任务也日渐繁重。

近年来，随着人工智能的飞速发展，智能交通监管系统应运而生并且逐渐取代人工交通监管。其中车牌识别是智能交通监管系统中可以实现的一项重要技术。目前的车牌识别技术，在白天以及夜晚光照条件适宜的情况下，利用基于深度学习方法搭建的神经网络来进行车牌的颜色信息识别和字符信息识别已经达到了一个很高的水平。但是考虑到夜晚在高速上使用白光曝光时会遮挡视线造成危险以及在城市繁华地域使用白光曝光会造成影响严重的光污染，因此采用红外补光得到车牌的红外图片来进行识别，其中红外图片为灰度图。由于红外图片丢失了大量的颜色信息，在利用基于深度学习的神经网络判断车牌颜色时准确率较低，无法达到令人满意的效果。

由此可见，如何根据车牌的红外图片来判断车牌颜色类别是本领技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种车牌颜色的识别方法，用于根据车牌的红外图片中的字符信息来确定目标车牌的车牌颜色，使得车牌颜色的识别准确率大大提升。此外，本申请的目的还提供一种车牌颜色的识别装置及介质。

为解决上述技术问题，本申请提供一种车牌颜色的识别方法，包括：

预先获取各车牌颜色与各字符信息之间的对应关系；

获取目标车牌的目标红外图片；

通过所述目标红外图片确定所述目标车牌的字符信息；

根据所述对应关系确定所述字符信息对应的车牌颜色。

优选地，所述字符信息包括字符颜色、单双层类型、字符位置以及字符类别，所述通过所述目标红外图片确定所述目标车牌的字符信息具体为：

搭建并训练基于深度学习的类型判断网络与字符识别网络；所述类型判断网络的输入信号为车牌的红外图片，输出信号为字符颜色与单双层类型，所述字符识别网络的输入信号为所述红外图片，输出信号为字符位置与字符类别；

将所述目标红外图片输入所述类型判断网络以得到目标字符颜色与目标单双层类型；

当所述目标车牌为单层车牌时，将所述目标红外图片输入所述字符识别网络以得到目标字符位置与目标字符类别；

当所述目标车牌为双层车牌时，将所述目标红外图片分为上下两层图片，将下层图片输入所述字符识别网络以得到所述下层图片的目标字符位置与目标字符类别，根据所述下层图片的目标字符位置确定上层图片的目标字符位置，将所述上层图片的目标字符位置所对应的图片部分输入所述字符识别网络以得到所述上层图片的目标字符类别。

优选地，训练所述字符识别网络时使用的样本红外图片的字符颜色一致，所述字符颜色包括黑色或白色，在所述当所述目标车牌为单层车牌时，将所述目标红外图片输入所述字符识别网络以得到目标字符位置与目标字符类别之前，还包括：

当所述目标字符颜色与所述样本红外图片的字符颜色不一致时，对所述目标红外图片进行反色处理。