[发明专利]一种车牌分割模型训练方法、车牌分割方法及相关装置

权利要求书

1.一种车牌分割模型训练方法，其特征在于，包括：

构建车牌分割网络；

对获取的待训练车牌图像进行车牌初定位，并根据得到的定位结果对所述待训练车牌图像进行裁剪，得到第一初始车牌区域图像；

对所述第一初始车牌区域图像中的车牌区域进行标注，得到训练样本；

将所述训练样本输入到所述车牌分割网络进行训练，得到车牌分割模型。

2.根据权利要求1所述的车牌分割模型训练方法，其特征在于，所述车牌分割网络包括依次连接的卷积层、批量归一化层、池化层、残差模块和Softmax层；

其中，所述卷积层用于对所述车牌分割网络的输入数据进行卷积处理，得到卷积特征图；

所述批量归一化层用于对所述卷积特征图进行批量归一化操作，得到归一化后的所述卷积特征图；

所述池化层用于对归一化后的所述卷积特征图进行池化处理，得到池化特征图；

所述残差模块用于对所述池化特征图进行特征提取，并将提取得到的特征图与所述池化特征图案进行叠加，得到残差特征图；

所述Softmax层用于基于所述残差特征图预测所述训练样本中各像素点属于车牌或背景的概率。

3.根据权利要求2所述的车牌分割模型训练方法，其特征在于，所述残差模块的数量为多个；

多个所述残差模块之间连接有所述池化层。

4.根据权利要求3所述的车牌分割模型训练方法，其特征在于，多个所述残差模块之间连接有上采样层。

5.一种车牌分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割车牌图像对应的第二初始车牌区域图像；

将所述第二初始车牌区域图像输入到车牌分割模型进行车牌分割，得到车牌区域图像，所述车牌分割模型通过权利要求1-4任一项所述的车牌分割模型训练方法得到。

6.根据权利要求5所述的车牌分割方法，其特征在于，所述将所述第二初始车牌区域图像输入到车牌分割模型进行车牌分割，得到车牌区域图像，之后还包括：

对所述车牌区域图像进行矫正，并对矫正后的所述车牌区域图像进行车牌识别，得到所述车牌区域图像对应的车牌识别结果。

7.一种车牌分割模型训练装置，其特征在于，包括：

构建单元，用于构建车牌分割网络；

定位和裁剪单元，用于对获取的待训练车牌图像进行车牌初定位，并根据得到的定位结果对所述待训练车牌图像进行裁剪，得到第一初始车牌区域图像；

标注单元，用于对所述第一初始车牌区域图像中的车牌区域进行标注，得到训练样本；

训练单元，用于将所述训练样本输入到所述车牌分割网络进行训练，得到车牌分割模型。

8.一种车牌分割装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待分割车牌图像对应的第二初始车牌区域图像；

分割单元，用于将所述第二初始车牌区域图像输入到车牌分割模型进行车牌分割，得到车牌区域图像，所述车牌分割模型通过权利要求1-4任一项所述的车牌分割模型训练方法得到。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的车牌分割模型训练方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的车牌分割模型训练方法。