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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要：本申请提供一种车牌识别方法、装置及电子设备，该方法包括：基于YOLO模型获得车牌在目标图像中的坐标信息和粗分类信息，然后利用坐标信息获取目标图像中车牌的车牌区域图像，基于STN模型对车牌区域图像进行矫正，接着利用注意力模型获得矫正后的车牌区域图像中的字符识别结果；进一步地，基于字符识别结果和粗分类信息，确定车牌的细分类信息。在本申请中，通过深度学习的方法对车牌区域图像进行了矫正，减少了车牌的成像质量对车牌识别的影响，从而获得更为准确的粗分类信息和字符识别结果，在此基础上进一步处理得到细分类信息，从而提高了车牌识别的识别率。

主权项：1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括：将目标图像输入至已训练的YOLO模型，以由所述YOLO模型对所述目标图像中的车牌进行检测，并输出所述车牌在所述目标图像中的坐标信息和粗分类信息；基于所述车牌在所述目标图像中的坐标信息从所述目标图像中获取所述车牌的车牌区域图像，并将所述车牌区域图像输入至预设的STN模型，以由所述STN模型矫正所述车牌区域图像，将所述车牌区域图像在空间上对齐，其中，所述STN模型通过如下方式训练得到：搭建基于神经网络的STN模型；获取样本图像，所述样本图像标记有图像中车牌用于仿射变换六个角度值；利用所述STN模型的定位网络对样本图像计算得到的六个角度值与标记的六个角度值之间的差异，对所述神经网络的网络参数进行训练；将矫正后的车牌区域图像输入至已训练的注意力模型，以由所述注意力模型基于所述车牌区域图像输出所述车牌的字符识别结果；基于所述字符识别结果和所述粗分类信息确定所述车牌的细分类信息，包括：计算所述车牌的字符识别结果对应的置信度；确定所述置信度是否达到预设的置信度阈值；若是，基于所述车牌的字符识别结果和粗分类信息，检查预设的细分类信息匹配规则；其中，所述细分类信息匹配规则为一系列用于车牌细分类的固有规则；将匹配到的细分类信息匹配规则对应的细分类信息确定为所述车牌的细分类信息；所述粗分类信息为按照颜色信息和车牌字符的层数划分出的多种类别信息，所述细分类信息为基于相关法规实际划分出的车牌类别；基于预设的车牌固有规则校正所述车牌的字符识别结果，其中，所述预设的车牌固有规则包括以下规则：若所述字符识别结果中，存在字符“冀”，且第一位字母为“I”，可校正为“J”；若所述字符识别结果中，存在字符“冀”，且第一位字母为“K”，可校正为“R”；若所述字符识别结果中，存在字符“冀”，且第一位字母为“M”或“N”，可校正为“H”；若字符识别结果中，存在字符“晋”，且第一位字母为“I”，可校正为“J”；若字符识别结果中，存在字符“晋”，且第一位字母为“N”，可校正为“H”；若字符识别结果中，存在字符“蒙”，且第一位字母为“Q”，可校正为D；依据所述细分类信息和校正后的字符识别结果识别所述车牌，包括：基于所述字符识别结果和所述细分类信息校正所述粗分类信息中车牌的颜色信息；依据所述细分类信息、所述字符识别结果和校正后的颜色信息识别所述车牌。

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