[发明专利]基于图像处理的车牌识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供一种基于图像处理的车牌识别方法、装置、设备及介质，能够响应于接收到的车牌图像，对所述车牌图像进行基于亮度的预处理，得到第一图像，对车牌图像进行亮度补偿，避免由于明暗度的影响识别的准确率，对所述第一图像进行定位，得到所述第一图像中的车牌区域，对所述车牌区域进行矫正，得到第二图像，以矫正所述车牌区域，避免在车牌识别的过程中受到角度的干扰，对所述第二图像进行特征提取，得到目标特征，根据所述目标特征进行字符识别，得到所述车牌图像的车牌识别结果，进而基于人工智能手段实现车牌识别，提升了识别效率。此外，本发明还涉及区块链技术，字符模板字典可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的车牌识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着公路交通事业的迅速发展，智能交通管理系统已成为人们关注的焦点，其中，车辆牌照识别系统作为智能交通管理系统的一部分在现实生活中有着广泛的应用。

但是，受限于拍照环境的影响，车辆牌照图片的明暗度及角度也会有所不同，可能出现图片上明暗度区别较大或者车牌角度歪斜的图片。

并且，由于图片质量不佳，所以车牌识别的准确率也会受到一定影响。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于图像处理的车牌识别方法、装置、设备及介质，旨在解决车牌识别准确率不高的问题。

一种基于图像处理的车牌识别方法，所述基于图像处理的车牌识别方法包括：

响应于接收到的车牌图像，对所述车牌图像进行基于亮度的预处理，得到第一图像；

对所述第一图像进行定位，得到所述第一图像中的车牌区域；

对所述车牌区域进行矫正，得到第二图像；

对所述第二图像进行特征提取，得到目标特征；

根据所述目标特征进行字符识别，得到所述车牌图像的车牌识别结果。

根据本发明优选实施例，所述对所述车牌图像进行基于亮度的预处理包括：

确定所述车牌图像中亮度明暗的分界线；

基于所述分界线将所述车牌图像划分为第一区域及第二区域；

获取预先配置的所述第一区域中亮度对应的第一阈值，及所述第二区域中亮度对应的第二阈值；

计算所述第二阈值与所述第一阈值的差值；

当所述差值大于第三阈值时，对所述车牌图像进行亮度补偿；或者；

当所述差值小于或者等于所述第三阈值时，不对所述车牌图像进行亮度补偿。

根据本发明优选实施例，在所述第一区域中，灰度值大于所述第一阈值的像素点的数量与所述第一区域中所有像素点的总数量的比值为第一数值；在所述第二区域中，灰度值大于所述第二阈值的像素点的数量与所述第二区域中像素点的总数量的比值为第二数值；其中，所述第一数值及所述第二数值为0到1之间的数值。

根据本发明优选实施例，在对所述车牌图像进行亮度补偿后，所述对所述车牌图像进行基于亮度的预处理还包括：

对亮度补偿后的所述车牌图像进行锐化处理，得到第一中间图像；

对所述第一中间图像进行平滑滤波，得到所述第一图像。

根据本发明优选实施例，所述对所述第一图像进行定位，得到所述第一图像中的车牌区域包括：

利用HSI颜色模型检测所述第一图像中的蓝色区域；

利用RGB模型检测所述第一图像中的白色区域；