[发明专利]一种多方向车牌的检测方法和装置在审

专利信息
申请号: 202210126559.3 申请日: 2022-02-10
公开(公告)号: CN114581898A 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 李振嘉;殷绪成;陈松路 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G06V20/62 分类号: G06V20/62;G06V10/26;G06V10/32;G06V10/44;G06V10/764;G06K9/62;G06T7/66;G06T7/73
代理公司: 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 代理人: 岳野
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 多方 车牌 检测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种多方向车牌的检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

S1.对采集处理后的图片进行特征提取得到第一特征;对所述第一特征进行检测得到车牌的预测位置;

S2.对车牌的预测位置进行扩张得到扩张区域;

S3.以所述扩张区域作为参照,对所述第一特征进行处理得到第二特征;

S4.对所述第二特征进行修正和再次检测得到多方向车牌的位置。

2.根据权利要求1所述的多方向车牌的检测方法,其特征在于,所述采集处理后的图片通过对采集到的图片按照预先规定的尺寸进行按比例缩放和归一化得到。

3.根据权利要求1所述的多方向车牌的检测方法,其特征在于,所述S3具体包括:

S31.将车牌的预测位置向外扩张1~4倍得到一个扩张区域,然后从所述首层特征图中裁剪出与该扩张区域相对应的裁剪区域,并将该裁剪区域进行缩放处理;

S32.重复步骤S31,从所述第一特征的首层特征图中得到所有与车牌的预测位置相对应的缩放的裁剪区域,并将所有裁剪区域进行拼接得到所述第二特征。

4.根据权利要求1所述的多方向车牌的检测方法,其特征在于,所述S4具体包括:对所述第二特征进行提取得到第三特征,对所述第三特征进行处理得到一个2X2X9维的向量,对该向量计算得到所述多方向车牌的位置。

5.一种多方向车牌的检测装置,其特征在于,所述装置包括粗检测模块、区域扩展与特征选取模块和位置修正模块,

其中,所述粗检测模块用于对采集处理后的图片进行特征提取得到第一特征;对所述第一特征进行检测得到车牌的预测位置,并将该车牌的预测位置传输至所述区域扩展与特征选取模块;

所述区域扩展与特征选取模块对接收的上述车牌的预测位置进行扩张得到扩张区域,以所述扩张区域作为参照,对所述第一特征进行处理得到第二特征,并将该第二特征传输至所述位置修正模块;

所述位置修正模块对所述第二特征进行修正和再次检测得到多方向车牌的位置。

6.根据权利要求5所述的多方向车牌的检测装置,其特征在于,所述采集处理后的图片通过对采集到的图片按照预先规定的尺寸进行按比例缩放和归一化得到。

7.根据权利要求5所述的多方向车牌的检测装置,其特征在于,所述粗检测模块包括相互连接的特征提取模块和无锚框检测模块,其中所述特征提取模块对所述采集处理后的图片进行提取得到第一特征;

所述无锚检测模块对所述第一特征中包含不同尺寸的车牌分别进行检测,得到具有一定空间维度的向量,对向量进行计算获得不同尺寸的车牌的预测位置。

8.根据权利要求5所述的多方向车牌的检测装置,其特征在于,所述粗检测模块中设置有优化目标函数,用于对图像中的真实车牌的位置及预测的车牌的位置之间的差异进行检测;所述位置修正模块中也设置有优化目标函数,用于对图像中的真实车牌的位置及多方向车牌的位置之间的差异进行检测。

9.根据权利要求5所述的多方向车牌的检测装置,其特征在于,所述位置修正模块包括多方向车牌检测模块,其中,所述位置修正模块对所述第二特征进行提取得到第三特征,将所述第三特征输入多方向车牌检测模块进行处理得到一个2X2X9维的向量,对该向量计算得到所述多方向车牌的位置。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至4中任一项所述的多方向车牌的检测方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京科技大学,未经北京科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210126559.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top