[发明专利]一种基于深度学习的自然场景中车牌检测系统

说明书

本发明涉及车牌检测系统。一种基于深度学习的自然场景中车牌检测系统，它包括：输入单元，用于自然场景图像的输入，包括但不限于摄像头采集图像输入、码流解码输入；第一深度网络单元，它用于对车牌的初筛，并包括6个卷积层、1个最大池化层、1个非极大值抑制处理单元；第二深度网络单元，它用于对车牌的再次筛选，包括3个卷积层、3个全连接层、2个最大池化层；和，输出单元，对所有的通过了第一深度网络结构初筛和第二深度网络结构筛选的车牌区域进行对比，如果存在重合且重合区域大于阈值Th_4，那么这些区域合并为一个区域；将经过合并处理后的区域输出，输出的区域即为疑似车牌区域。本发明占用资源少，适合嵌入式设备使用。

技术领域

本发明涉及车牌检测，尤其涉及一种在自然场景的车牌检测。

背景技术

在自然场景中检测车牌，传统方法是通过颜色、边缘等特征进行过滤，或者是构建HOG、LBP等人工特征进行检测，存在的问题是检测不够准确，误报和漏报率都较高。深度学习兴起后，人们也可以用SSD/YOLO/Faster RCNN等深度学习框架来检测车牌，基于深度学习的车牌检测方法，诸如201610312822.2、201710187201.0、201710187289.6和201710531085.X。

这些方法存在的问题是计算量大，消耗的CPU和DDR的资源都很大，但是对于自然场景的检测设备因成本、按照较早等原因，配置不会太高，资源有限，上述各种方法不利于在资源有限的嵌入式设备上实现应用。

发明内容

本发明旨在于解决现有技术存在的上述问题，提供一种基于深度学习的自然场景中车牌检测方法。本发明占用资源少，适合嵌入式设备使用。

本发明一种基于深度学习的自然场景中车牌检测系统，其特征在于，它包括：

输入单元，用于自然场景图像的输入，包括但不限于摄像头采集图像输入、码流解码输入；

第一深度网络单元，它用于对车牌的初筛，并包括6个卷积层、1个最大池化层、1个非极大值抑制处理单元；

第二深度网络单元，它用于对车牌的再次筛选，包括3个卷积层、3个全连接层、2个最大池化层；和，

输出单元，对所有的通过了第一深度网络结构初筛和第二深度网络结构筛选的车牌区域进行对比，如果存在重合且重合区域大于阈值Th_4，那么这些区域合并为一个区域；将经过合并处理后的区域输出，输出的区域即为疑似车牌区域。

所述的一种基于深度学习的自然场景中车牌检测系统，所述第一深度网络单元的结构包括：

a)第一卷积层的参数为(3,9,3,10)，表示对输入单元的RGB图像(h,w,3)以(3,9,3)的卷积核进行卷积，卷积的跨度为1，共10组卷积核，得到(new_h,new_w,10)的输出，其中new_h＝h-2,new_w＝w-8；

b)第一最大池化层以(2,2)的核对第一卷积层的输出数据(h,w,10)进行池化，池化的跨度为2，得到(new_h,new_w,10)的输出，其中new_h＝h/2，new_w＝w/2，不能整除时向下取整，例如w＝5时，new_w＝2；

c)第二卷积层的参数为(3,9,10,16)，表示对第一最大池化层的输出数据(h,w,10)以(3,9,10)的卷积核进行卷积，卷积的跨度为1，共16组卷积核，得到(new_h,new_w,16)的输出，其中new_h＝h-2,new_w＝w-8；

d)第三卷积层的参数为(3,9,16,32)，表示对第二卷积层的输出数据(h,w,16)以(3,9,16)的卷积核进行卷积，卷积的跨度为1，共32组卷积核，得到(new_h,new_w,32)的输出，其中new_h＝h-2,new_w＝w-8；