[发明专利]车辆通行快速识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种车辆通行快速识别方法及系统。所述方法包括：获取由设置在不同位置的图像摄取装置拍摄到的车辆的牌照图像；利用AI模块对所述牌照图像分别进行图像识别；将图像识别结果中置信度最高的图像识别结果作为所述车辆的牌照识别结果。本发明提供的车辆通行快速识别方法及系统能够有效的提高对车辆牌照进行图像识别的识别准确率。

技术领域

本发明涉及模式识别应用技术领域，特别是涉及一种车辆通行快速识别方法及系统。

背景技术

如停车场或小区门口的识别摄像头加道闸方案，可以通过对车牌的识别进而有效识别车辆信息。但是，通常在此方案条件下对客观条件的要求较高，如需要较好的采光和较慢的车速以及相对小的拍摄角度；另外对车牌本身的要求也很高，足够的清晰度和较小的污损度。在真实的生活生产环境中并不是所有的识别场景都有足够好的客观条件，因此单一的识别方案不能满足准确识别车辆信息。实际环境无法满足充足的采光和清晰且无污损的车牌、增加道闸限速又会影响工作效率，因此传统的识别方案会部分识别错误。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种车辆通行快速识别方法及系统，从而能够有效的提高对车辆牌照进行图像识别的识别准确率。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种车辆通行快速识别方法，所述方法包括：获取由设置在不同位置的图像摄取装置拍摄到的车辆的牌照图像；利用AI模块对所述牌照图像分别进行图像识别；将图像识别结果中置信度最高的图像识别结果作为所述车辆的牌照识别结果。

在一些实施方式中，利用AI模块对所述牌照图像分别进行图像识别，所得到的图像识别结果包括：至少一个所述牌照图像可能包含的字符串、所述字符串对应的总置信度，及所述字符串中每个字符所对应的置信度。

在一些实施方式中，将图像识别结果中置信度最高的图像识别结果作为所述车辆的牌照识别结果，包括：获取不同牌照图像对应的图像识别结果中的，字符串对应的总置信度，以及每个字符的置信度；将每个字符的置信度与该字符所属字符串的总置信度相加，得到该字符的置信度比较值；将不同字符串相同位置上字符的置信度比较值进行比较，并将置信度比较值最高的字符作为相应位置上的牌照识别结果中的字符。

在一些实施方式中，所述AI模块包括：能够给出识别结果的置信度的卷积神经网络CNN，或者能够给出识别结果的置信度的径向基函数神经网络RBF NN。

此外，本发明还提供了一种车辆通行快速识别系统，所述系统包括：设置在不同位置的图像摄取装置，用于获取由不同角度拍摄到的车辆的牌照图像；以及后台计算装置，与所述图像摄取装置分别连接，利用其内置的AI模块对所述牌照图像分别进行图像识别，以及将图像识别结果中置信度最高的图像识别结果作为所述车辆的牌照识别结果。

在一些实施方式中，利用AI模块对所述牌照图像分别进行图像识别，所得到的图像识别结果包括：至少一个所述牌照图像可能包含的字符串、所述字符串对应的总置信度，及所述字符串中每个字符所对应的置信度。

在一些实施方式中，将图像识别结果中置信度最高的图像识别结果作为所述车辆的牌照识别结果，包括：获取不同牌照图像对应的图像识别结果中的，字符串对应的总置信度，以及每个字符的置信度；将每个字符的置信度与该字符所属字符串的总置信度相加，得到该字符的置信度比较值；将不同字符串相同位置上字符的置信度比较值进行比较，并将置信度比较值最高的字符作为相应位置上的牌照识别结果中的字符。

在一些实施方式中，所述AI模块包括：能够给出识别结果的置信度的卷积神经网络CNN，或者能够给出识别结果的置信度的径向基函数神经网络RBF NN。

采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：