[发明专利]车牌识别方法、装置及存储介质

说明书

本申请提供的一种车牌识别方法、装置及存储介质，涉及图像识别技术领域。该方法包括：获取待识别的包含车牌的目标图像；将该目标图像输入目标卷积神经网络中，得到该目标图像对应的特征图，并根据该特征图得到初始特征序列；将该初始特征序列输入编码模块，得到编码后的中间特征序列；将该中间特征序列输入解码模块，得到解码后的目标特征序列；根据该目标特征序列得到识别结果，用于标识该目标图像中所包含的车牌的字符，其中，编码模块和解码模块都是基于包括多头注意力组件的变换器的，且多头注意力组件具有三个输入变量：查询、键和值。通过本申请中的车牌识别方法，能够提高对与车牌的字符进行识别的准确性。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种车牌识别方法、装置及存储介质。

背景技术

随着图像识别技术的发展，其在各个领域得到了广泛的应用。特别是在智慧交通领域，如公共场所门禁、交通卡口以及交通路口等场所，均可实现对车牌进行自动识别的功能。

目前，可将包含有车牌的图像输入卷积神经网络，通过卷积神经网络的卷积层、激励层、池化层以及全连接层对该图像进行识别，输出该图像上包含的车牌字符。

现有技术仅通过卷积神经网络对车牌进行识别，然而，该卷积神经网络通过对图像中的局部信息进行采样识别该图像中的车牌，并且该卷积神经网络存在归纳偏置的问题，这样会导致对车牌识别准确性不高的问题。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种车牌识别方法、装置及存储介质，可以提高对车牌识别的准确性。

第一方面，本申请实施例提供了一种车牌识别方法，所述方法包括：

获取待识别的包含车牌的目标图像；

将所述目标图像输入目标卷积神经网络中，得到所述目标图像对应的特征图，并根据所述特征图得到初始特征序列；

将所述初始特征序列输入编码模块，得到编码后的中间特征序列；

将所述中间特征序列输入解码模块，得到解码后的目标特征序列；

根据所述目标特征序列得到所述目标图像的识别结果，所述识别结果用于标识所述目标图像中所包含的车牌的字符，

其中，所述编码模块和所述解码模块都是基于包括多头注意力组件的变换器的，所述多头注意力组件具有三个输入变量：分别为：查询、键和值。

第二方面，本申请实施例还提供了一种车牌识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别的包含车牌的目标图像；

第一处理模块，用于将所述目标图像输入目标卷积神经网络中，得到所述目标图像对应的特征图，并根据所述特征图得到初始特征序列；

第二处理模块，用于将所述初始特征序列输入编码模块，得到编码后的中间特征序列；

第三处理模块，用于将所述中间特征序列输入解码模块，得到解码后的目标特征序列；

识别模块，用于根据所述目标特征序列得到所述目标图像的识别结果，所述识别结果用于标识所述目标图像中所包含的车牌的字符，

其中，所述编码模块和所述解码模块都是基于包括多头注意力组件的变换器的，所述多头注意力组件具有三个输入变量：分别为：查询、键和值。

第三方面，本申请实施例提供了一种车牌识别装置，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行上述第一方面的所述车牌识别方法的步骤。