[发明专利]一种实现非机动车牌识别和定位的方法在审

专利信息
申请号: 202011394225.1 申请日: 2020-12-02
公开(公告)号: CN112418221A 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 郭赐华;邱俊杰;黄文通;钟伟威;林政通;李宾 申请(专利权)人: 福建亿安智能技术有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 363000 福建省漳州*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 一种 实现 机动 车牌 识别 定位 方法
【说明书】:

本发明提供一种实现非机动车牌识别和定位的方法,涉及非机动车牌识别和定位技术领域。该包括以下处理模块:图像预处理模块、车牌检测模块、车牌定位与校正模块、车牌识别模块,步骤1、预处理,利用图像预处理模块对数据采集图像进行预处理,提升模型的收敛速度并提升模型的精度;步骤2、车牌检测,对预处理后的图像数据进行检测,得到可能存在车牌的区域,并对疑似车牌区域进行边界扩展,每个边界扩展后的疑似车牌区域均放缩到一定尺度;步骤3、车牌上下边界定位,对疑似车牌区域进行上下定位,定位出车牌边框。通过对图像进行预处理,然后进行分区域识别,相比于现有的检测方法在检测速度上有着显著优势。

技术领域

本发明涉及非机动车牌识别和定位技术领域,具体为一种实现非机动车牌识别和定位的方法。

背景技术

市面行业现有实现商用技术均无实现对非机动车车牌识别和定位的技术,目前道路非机动车占有量的提高且保持于较高水准,所以非机动车车牌识别对于道路交通的管理有着重要的作用和意义,目前现有专利为CN110674821A,该专利技术采用Faster-RCNN,Faster-RCNN属于Two-stage类别的目标检测算法;

本申请采用YOLO算法技术,YOLO算法技术属于One-stage类别的目标检测算法。

对于这两种类别的目标检测算法,Two-stage检测算法在mAP方面具有优势,而One-stage检测算法在检测算法在速度上具有优势。而YOLO后续算法技术改进了网络结构,使其更适合小目标检测;特征更为细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格物件;且现有技术及专利只针对非机动车车牌数字、字母进行识别,而对车牌行政区划文字不做定位和识别,使其技术存在一定的业务局限性,而且现有的技术,无法实现对非机动车车牌所属行政区划文字无法识别的问题,对非机动车车牌实现技术校正分析处理。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足,本发明提供了一种实现非机动车牌识别和定位的方法,解决了现有技术及专利只针对非机动车车牌数字、字母进行识别,而对车牌行政区划文字不做定位和识别,使其技术存在一定的业务局限性的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种实现非机动车牌识别和定位的方法,包括以下处理模块:图像预处理模块、车牌检测模块、车牌定位与校正模块、车牌识别模块,

步骤1、预处理,利用图像预处理模块对数据采集图像进行预处理,提升模型的收敛速度并提升模型的精度;

步骤2、车牌检测,对预处理后的图像数据进行检测,得到可能存在车牌的区域,并对疑似车牌区域进行边界扩展,每个边界扩展后的疑似车牌区域均放缩到一定尺度;

步骤3、车牌上下边界定位,对疑似车牌区域进行上下定位,定位出车牌边框;

步骤4、车牌校正,与标准号牌样式进行对比,校正车牌的边界信息;

步骤5、车牌左右边界定位;

步骤6、车牌分隔,把校正好的图像中车牌区域进行分隔,安装标准车牌区域规划,分成城市区号和车牌号;

步骤7、结果整合,分别对车牌号区域和城市区号区域进行识别,得到识别结构。

优选的,所述图像预处理模块用于接受采集设备上传的数字图像数据,并进行归一化处理。

优选的,所述车牌检测模块接受图像预处理模块处理后的图像数据,检测图中可能存在的车牌,并对疑似车牌区域进行边界扩展,每个边界扩展后的疑似车牌区域均放缩到一定尺度。

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