[发明专利]一种大型车辆放大车牌的识别方法

权利要求书

1.一种大型车辆放大车牌的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、接收大型车辆车头顶部放置大车牌的车辆图像；

S2、通过图片标注工具标注出图像中放置大车牌的位置，获取带有标注数据的放置大车牌位置的图像；

S 3、通过神经网络模型在放置大车牌位置的图像数据中识别大车牌在图像中的位置以及大小；

S4 、通过剪切获取大车牌的图像数据；

S 5、将大车牌图像调整240*60的像素大小，并转为灰度图后进行OTSU二值化操作，并获取OTSU二值化操作后的图像数据；

S 6、对进行OTSU二值化操作后获得的图像进行轮廓提取，找到轮廓的外接矩形，并对图像保留的矩形数据进行剪切，得到每一个车牌字符的图像数据和非字符图像数据；

S7、获取字符数据集和负样本数据集并建立字符识别模型；

S8、将非字符图像数据调整到与字符数据相同的尺寸，然后进行黑白反转；

S 9、将带有车牌字符数据和负样本数据的图像进行排列，通过字符识别模型进行识别，得到每一个字符数据的具体字符，过滤掉负样本，即可得到具体的放大车牌字母和数字；

S 10、根据首个字母的位置向前截取固定长度和高度的图像，并通过字符识别模型进行识别，从而得到具体中文字符，输出车牌号识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种大型车辆放大车牌的识别方法，其特征在于：步骤S3进一步包括：通过yolov3神经网络目标检测算法进行训练，生成用于识别图片中放大车牌的神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的一种大型车辆放大车牌的识别方法，其特征在于：步骤S6进一步包括：对图像进行轮廓提取时 得到每一个外接矩形的宽w，高h，左上角位置(x,y)，将保留其中 6w60 并且 18 h 60 的数据。

4.根据权利要求1所述的一种大型车辆放大车牌的识别方法，其特征在于：步骤S7进一步包括：对获得的矩形数据进行剪切，得到每一个车牌字符的图片数据，放到对应的字符数据中，同时会存在一些不是字符的图片存在，放在负样本数据集中，用-1表示；结合原有的字符基础数据，得到了车牌使用的字符数据集和负样本数据集，对该数据集采用随机森林进行训练，得到字符识别模型。

5.根据权利要求1所述的一种大型车辆放大车牌的识别方法，其特征在于：步骤S9进一步包括：将带有车牌字符数据和负样本数据的图像按照左上角位置（x，y）中的x大小排列。