[发明专利]用于车牌识别的系统、方法和设备在审

专利信息
申请号: 201910910475.7 申请日: 2019-09-25
公开(公告)号: CN112560551A 公开(公告)日: 2021-03-26
发明(设计)人: U·阿普利;S·德米特罗;李远哲 申请(专利权)人: 西门子(中国)有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100102 *** 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: 用于 车牌 识别 系统 方法 设备
【权利要求书】:

1.一种用于车牌识别的系统(100),其包括:

第一设备(10),其被配置成:

捕获车辆(50)的图像,

从所述车辆(50)的所述图像获得所述车辆(50)的车牌(60)的图像,且

将所述车牌(60)的所述图像发送到第二设备(20);

所述第二设备(20),其被配置成使用模型从所述车牌(60)的所述图像识别所述车辆(50)的所述车牌(60),其中使用车牌的有标注图像训练所述模型,且基于字符的图像和现场的图像产生所述有标注图像。

2.根据权利要求1所述的系统(100),其中现场的图像来自与所述车辆(50)的所述图像所来自的现场相同或类似类型的现场。

3.根据权利要求1所述的系统(100),其中当所述第二设备(30)从所述车牌(60)的所述图像识别所述车辆(50)的所述车牌(60)时,其被进一步配置成:

从所述车牌(60)的所述图像识别所述车牌(60)上的字符;

识别所述车牌(60)上的字符的布置格式;

获得所述车牌(60)上的每一字符的位置;

以所识别的布置格式且根据所获得的每一字符的所述位置布置所识别字符。

4.根据权利要求3所述的系统(100),其中

当所述第二设备(30)从所述车牌(60)的所述图像识别所述车牌(60)上的字符时,所述第二设备(30)被进一步配置成:经由边界框从所述车牌(60)的所述图像识别所述车牌(60)上的每一字符;

所述第二设备(30)被进一步配置成:如果所述车牌(60)的一侧上的任何字符的边界框的高度与所有字符的边界框的平均高度的比率高于预定义阈值,则确定识别结果无效。

5.一种用于车牌识别的方法(200),其包括:

接收(S204)车辆(50)的车牌(60)的图像;

使用模型从所述车牌(60)的所述图像识别(S205)所述车牌(60),其中使用车牌的有标注图像训练所述模型,且基于字符的图像和现场的图像产生所述有标注图像。

6.根据权利要求5所述的方法(200),其中现场的图像来自与所述第一图像所来自的现场相同或类似类型的现场。

7.根据权利要求1所述的方法(200),其中从所述车牌(60)的所述图像识别(S205)所述车牌(60)进一步包括:

从所述车牌(60)的所述图像识别(S2051)所述车牌(60)上的字符;

识别(S2052)所述车牌(60)上的字符的布置格式;

获得(S2053)所述车牌(60)上的每一字符的位置;

以所识别的布置格式且根据所获得的每一字符的所述位置布置(S2054)所识别字符。

8.根据权利要求7所述的方法(200),其中

从所述车牌(60)的所述图像识别(S2051)所述车牌(60)上的字符进一步包括:经由边界框从所述车牌(60)的所述图像识别所述车牌(60)上的每一字符;

所述方法(200)进一步包括:如果所述车牌(60)的一侧上的任何字符的边界框的高度与所有字符的边界框的平均高度的比率高于预定义阈值,则确定(S206)识别结果无效。

9.一种用于车牌识别的第二设备(30),其包括:

接收模块(301),其被配置成接收车辆(50)的车牌(60)的图像;

识别模块(302),其被配置成使用模型从所述车牌(60)的所述图像识别所述车牌(60),其中使用车牌的有标注图像训练所述模型,且基于字符的图像和现场的图像产生所述有标注图像。

10.根据权利要求9所述的第二设备(30),其中现场的图像来自与所述第一图像所来自的现场相同或类似类型的现场。

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西门子(中国)有限公司,未经西门子(中国)有限公司许可,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/201910910475.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

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