[发明专利]车牌的类别识别方法、装置及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种车牌类别的识别方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。在本申请实施例中，基础分类特征提取模型能够用于提取车牌图像的图像特征，基于此，在注册表中存储一部分目标车牌类别的车牌图像的图像特征和目标车牌类别，之后，根据另一部分类别为目标车牌类别的车牌图像，通过基础分类特征提取模型和注册表，对基础分类特征提取模型的性能进行判别，如果性能满足条件，则表明基础分类特征提取模型能够用于与注册表结合使用来支持识别目标车牌类别的车牌图像，也即支持新类别的车牌图像。

技术领域

本申请实施例涉及深度学习技术领域，特别涉及一种车牌的类别识别方法、装置及存储介质。

背景技术

目前市场中不断推出新类别的车牌，例如，推出不同板式、颜色、纹理等的车牌，如军用和民用、不同国家、机动车和非机动车等等车牌可能属于不同类别的车牌。同时，车牌识别业务也不断扩展，需要识别的车牌类别越来越多。

在相关技术中，随着深度学习的发展，基于深度学习技术的车牌的类别识别方法应运而生，将车牌图像输入深度学习模型，输出车牌的类别。例如将车牌图像输入卷积神经网络的卷积层提取特征，并通过卷积神经网络最后的全连接层输出车牌的类别。当前，基于深度学习技术的车牌识别方法以产品的方式提供给用户，提供给用户的产品为训练好的深度学习模型，将待识别的车牌图像输入产品中，可以直接输出车牌的类别。

由于市场中不断推出新类别的车牌，也即用户提出需求的速度远快于产品迭代速度，提供给用户的产品仅支持输出固定的几种类别，而无法支持识别新类别的车牌。如果用户有识别新类别的车牌的需求，可以选择调整网络中的参数，并用新类别的车牌图像重新训练深度学习模型，由于用户通常并非专业的研发人员，网络调参以及重新训练的难度太大，不利于由用户实现，如果交由产品的研发人员维护，维护成本较大，且需要用户将新类别的车牌数据提供给研发人员，但通常用户对于数据的保护意识较强，不愿意将车牌数据交给研发人员，因此，由研发人员维护的过程也会困难重重。由此可见，目前的产品可迁移性差，一旦有识别新类别的车牌的需求，目前的产品无法直接供用户使用来支持识别新类别的车牌。

发明内容

本申请实施例提供了一种车牌类别的识别方法、装置及存储介质，可以支持识别新类别的车牌。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种车牌类别的识别方法，所述方法包括：

从多个样本车牌图像中选择至少一个样本车牌图像作为至少一个第一样本车牌图像，将剩余的样本车牌图像作为至少一个第二样本车牌图像，所述多个样本车牌图像对应的车牌类别相同且为目标车牌类别，所述多个样本车牌图像为用户设备获取的数据；

根据所述至少一个第一样本车牌图像和基础分类特征提取模型，在存储的注册表中存储所述至少一个第一样本车牌图像的图像特征和车牌类别，所述基础分类特征提取模型根据第一数据集训练得到，所述第一数据集包括的车牌图像对应的车牌类别与所述目标车牌类别不同；

根据所述至少一个第二样本车牌图像，通过所述基础分类特征提取模型和所述注册表，对所述基础分类特征提取模型的精确度进行判别；

如果所述基础分类特征提取模型的精确度满足条件，则通过所述基础分类特征提取模型和所述注册表，对属于所述目标车牌类别的车牌图像进行车牌类别的识别。

可选地，所述根据所述至少一个第一样本车牌图像和基础分类特征提取模型，在存储的注册表中存储所述至少一个第一样本车牌图像的图像特征和车牌类别，包括：

将所述至少一个第一样本车牌图像输入所述基础分类特征提取模型，输出所述至少一个第一样本车牌图像中每个第一样本车牌图像的图像特征；

将所述至少一个第一样本车牌图像中每个第一样本车牌图像的图像特征和所述目标车牌类别对应存储在所述注册表中。