一种车牌分类方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种车牌分类方法及装置，用以提高车牌分类的鲁棒性。本申请提供的方法包括：根据待分类车辆图像的车辆特征确定车牌关键点特征；基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，其中所述车牌特征以及车牌字符编码特征是将车牌区域图像进行特征提取得到；所述车牌区域图像是根据待分类车辆图像的车辆特征确定的；所述车辆特征是基于所述待分类车辆图像确定的；将选择的所述待融合特征进行特征融合得到多维度特征；根据所述多维度特征确定所述待分类车辆图像的车牌类别。车牌类别。车牌类别。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌分类方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种车牌分类方法及装置。

技术介绍

[0002]车牌分类技术是交通场景下的常用需求技术，由于交通场景的复杂性，车牌难免会受到一些干扰，如灯光过亮导致的车牌过曝、车牌被前车或电线杆遮挡、由于污损或者光照导致的偏色等等。因此车牌分类系统常常在特殊环境下表现差强人意。现有的车牌分类算法大多由简单的卷积神经网络组成，这种系统提取到的特征大多是表观特征，如颜色、国家标志、代表性的图案等等，在这种显著特征被遮挡或污损时车牌分类系统也无法对车牌进行分类。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种车牌分类方法及装置，用以提高车牌分类的鲁棒性。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种车牌分类方法，包括：
[0005]根据待分类车辆图像的车辆特征确定车牌关键点特征；基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，其中所述车牌特征以及车牌字符编码特征是将车牌区域图像进行特征提取得到；所述车牌区域图像是根据待分类车辆图像的车辆特征确定的；所述车辆特征是基于所述待分类车辆图像确定的；将选择的所述待融合特征进行特征融合得到多维度特征；根据所述多维度特征确定所述待分类车辆图像的车牌类别。
[0006]基于上述方案，本申请实施例在进行车牌分类时，不仅依靠车牌特征对车牌进行分类，还引入了车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征进行特征融合，进而依靠融合后的多维度特征确定车牌类别，从而保证了车牌分类的鲁棒性。
[0007]一种可能的实现方式中，将车牌区域图像进行特征提取得到所述车牌特征以及车牌字符编码特征，包括：将所述车牌区域图像输入车牌识别网络，以通过所述车牌识别网络对所述车牌区域图像进行特征提取，得到所述车牌特征；对所述车牌特征进行时序编码，得到车牌字符编码特征。
[0008]一种可能的实现方式中，所述基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，包括：将所述车辆特征、所述车牌特征以及所述车牌字符编码特征进行归一化处理。
[0009]一种可能的实现方式中，所述基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，包括：将所述车牌关键点特征输入特征融合网络，以通过所述特征融合网络确定车牌信息的完整度；根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行融合的待融合和特征。
[0010]一种可能的实现方式中，所述车牌信息的完整度通过车牌关键点的数量表示，所述根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行
融合的待融合和特征，包括：根据所述车牌关键点的数量和至少一个参考数量，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中确定待融合特征。
[0011]一种可能的实现方式中，所述根据所述车牌关键点的数量和至少一个参考数量，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中确定待融合特征，包括：
[0012]若所述车牌关键点的数量为第一参考数量，则确定车牌特征和车牌字符编码特征为待融合特征；和/或，若所述车牌关键点的数量为第二参考数量，则确定车辆特征、车牌特征和车牌字符编码特征为待融合特征，所述第二参考数量小于所述第一参考数量；和/或，若所述车牌关键点的数量为第三参考数量，则确定车辆特征和车牌特征为待融合特征，所述第三参考数量小于所述第二参考数量；和/或，若所述车牌关键点的数量为第四参考数量，则确定车辆特征为待融合特征，所述第四参考数量小于所述第三参考数量。
[0013]基于上述方案，当车牌完全遮挡或者污损时，或者在部分信息缺失时，通过车辆特征对车牌分类进行指导，对于车辆特征明显的车辆车牌往往是非常有效的。
[0014]一种可能实现的方式中，所述将选择的所述待融合特征进行特征融合得到多维度特征，包括：通过所述特征融合网络确定待融合特征分别对应的权重；根据所述待融合特征分别对应的权重将所述待融合特征进行加权，得到所述多维度特征。
[0015]第二方面，本申请实施例提供了一种车牌分类装置，包括：
[0016]确定模块，用于根据待分类车辆图像的车辆特征确定车牌关键点特征；选择模块，用于基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，其中所述车牌特征以及车牌字符编码特征是将车牌区域图像进行特征提取得到；所述车牌区域图像是根据待分类车辆图像的车辆特征确定的；所述车辆特征是基于所述待分类车辆图像确定的；融合模块，用于将选择的所述待融合特征进行特征融合得到多维度特征；根据所述多维度特征确定所述待分类车辆图像的车牌类别。
[0017]一种可能的实现方式中，所述确定模块，在将车牌区域图像进行特征提取得到所述车牌特征以及车牌字符编码特征时，具体用于：将所述车牌区域图像输入车牌识别网络，以通过所述车牌识别网络对所述车牌区域图像进行特征提取，得到所述车牌特征；对所述车牌特征进行时序编码，得到车牌字符编码特征。
[0018]一种可能的实现方式中，所述选择模块，在基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征之前，还用于：将所述车辆特征、所述车牌特征以及所述车牌字符编码特征进行归一化处理。
[0019]一种可能的实现方式中，所述选择模块，在基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征时，具体用于：将所述车牌关键点特征输入特征融合网络，以通过所述特征融合网络确定车牌信息的完整度；根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行融合的待融合和特征。
[0020]一种可能的实现方式中，所述车牌信息的完整度通过车牌关键点的数量表示，所述选择模块，在根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行融合的待融合和特征时，具体用于：根据所述车牌关键点的数量和至少一个参考数量，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中确定待融合特征。
[0021]一种可能的实现方式中，所述选择模块，在根据所述车牌关键点的数量和至少一
个参考数量，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中确定待融合特征时，具体用于：若所述车牌关键点的数量为第一参考数量，则确定车牌特征和车牌字符编码特征为待融合特征；和/或，若所述车牌关键点的数量为第二参考数量，则确定辆特征、车牌特征和车牌字符编码特征为待融合特征，所述第二参考数量小于所述第一参考数量；和/或，若所述车牌关键点的数量为第三参考数量，则确定车辆特征和车牌特征为待融合特征，所述第三参考数量小于所述第二参考数量；和/或，若所述车牌关键点的数量为第四参考数量，则确定车辆特征为待融合特征，所述第四参考数量小于所述第三参考数量。
[0022]一种可能的实现方式中，所述融合模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌分类方法，其特征在于，包括：根据待分类车辆图像的车辆特征确定车牌关键点特征；基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，其中所述车牌特征以及车牌字符编码特征是将车牌区域图像进行特征提取得到；所述车牌区域图像是根据待分类车辆图像的车辆特征确定的；所述车辆特征是基于所述待分类车辆图像确定的；将选择的所述待融合特征进行特征融合得到多维度特征；根据所述多维度特征确定所述待分类车辆图像的车牌类别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将车牌区域图像进行特征提取得到所述车牌特征以及车牌字符编码特征，包括：将所述车牌区域图像输入车牌识别网络，以通过所述车牌识别网络对所述车牌区域图像进行特征提取，得到所述车牌特征；对所述车牌特征进行时序编码，得到车牌字符编码特征。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征之前，还包括：将所述车辆特征、所述车牌特征以及所述车牌字符编码特征进行归一化处理。4.如权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述车牌关键点特征，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中选择需要进行融合的待融合特征，包括：将所述车牌关键点特征输入特征融合网络，以通过所述特征融合网络确定车牌信息的完整度；根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行融合的待融合和特征。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车牌信息的完整度通过车牌关键点的数量表示，所述根据所述车牌信息的完整度从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征确定需要进行融合的待融合和特征，包括：根据所述车牌关键点的数量和至少一个参考数量，从车辆特征、车牌特征以及车牌字符编码特征中确定待融合特征。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述车牌关键点的数量和至少一个参考数量，从车辆特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李轶锟，敦婧瑜，王亚运，薛佳乐，张湾湾，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：