[发明专利]一种车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括：

将待识别图像输入车牌提取网络模型，获取所述待识别图像包括的各个第一车牌区域的车牌底色预测信息和角点坐标的仿射矩阵参数信息，所述车牌提取网络模型是对样本图像集合中的各个第二车牌区域的底色信息和角点坐标进行标注后，并基于各个第二车牌区域对应的预设虚拟矩形框的角点坐标按照构建的预设训练模型训练获得的，各个预设虚拟矩形框的中心为对应的第二车牌区域的中心点、长度为预设长度和宽度为预设宽度；

根据各个第一车牌区域的角点坐标的仿射矩阵参数信息对各自对应的预设虚拟矩形框的角点坐标进行仿射变换，获得各个第一车牌区域的角点坐标；

对各个第一车牌区域的角点坐标进行透视变换，获得各个第一车牌区域的车牌图像；

对各个第一车牌区域的车牌图像进行字符识别，获得各个第一车牌区域的字符识别结果；

根据各个第一车牌区域的车牌底色预测信息和字符识别结果确定所述待识别图像的车牌识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对各个第一车牌区域的车牌图像进行字符识别，获得各个第一车牌区域的字符识别结果，具体包括：

针对每个第一车牌区域的车牌图像，执行如下步骤：

根据预设算法确定当前第一车牌区域的车牌图像包括的字符的行数；

若确定所述行数为1，则将所述当前第一车牌区域的车牌图像输入字符识别模型，获得字符识别结果；

若确定所述行数大于1，则按照所述行数分割所述当前第一车牌区域的车牌图像，将得到的所述当前第一车牌区域的各车牌子图像输入所述字符识别模型，获得所述当前第一车牌区域的各个车牌子图像对应的字符识别结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设算法确定所述当前第一车牌区域的车牌图像中字符的行数，具体包括：

将所述当前第一车牌区域的车牌图像进行二值化处理，得到二值化图像；

将所述二值化图像进行水平方向投影，获得对应的图像直方图；

将所述图像直方图中连续曲线的个数确定为所述当前第一车牌区域的车牌图像中字符的行数。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，还包括：

获取待识别视频中的每一帧图像的车牌识别结果；

根据所述待识别视频中的每一帧图像的车牌识别结果，获得所述待识别视频的车牌统计信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述待识别视频中的每一帧图像的车牌识别结果，获得所述待识别视频的车牌统计信息，具体包括：

获取所述待识别视频的各个帧图像在所述待识别视频中的出现时间作为对应的帧图像的各个车牌识别结果的出现时间；

从所述待识别视频的每一帧图像之前的各个帧图像的车牌识别结果中获取所述待识别视频的对应帧图像的各个车牌识别结果各自对应的选定车牌识别结果；

根据所述待识别视频的每一帧图像中的各个车牌识别结果与对应的选定车牌识别结果的出现时间确定各个车牌识别结果的记录周期；

统计各个车牌识别结果的记录周期中相应的车牌识别结果与选定车牌识别结果的出现次数，记录各个记录周期内相应的车牌识别结果的首次出现时间和持续出现时长，得到所述待识别视频的车牌统计信息。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述待识别视频的每一帧图像中的各个车牌识别结果与对应的选定车牌识别结果的出现时间确定各个车牌识别结果的记录周期，具体包括：

针对所述待识别视频的每一帧图像的每个车牌识别结果，执行：

确定第一当前帧图像的第一当前车牌识别结果的出现时间与出现时间最接近的当前选定车牌识别结果的出现时间的差值是否小于或等于预设阈值；

若确定所述差值小于或等于所述预设阈值，则确定所述当前选定车牌识别结果属于所述当前第一车牌识别结果的当前记录周期；

若确定所述差值大于所述预设阈值，则将所述当前选定车牌识别结果的出现时间确定为所述当前记录周期的结束时间，将所述第一当前车牌识别结果的出现时间确定为第一当前车牌识别结果的下一记录周期的起始时间。