CN109523792A - 车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统，包括：获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；将车辆照片和现场车牌识别结果上传；分别根据每种车牌识别算法获得多个云端车牌识别结果，并对结果进行比对；结果不完全一致时，查询预设的车辆特征识别库以判断是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息；如果存在，根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而保证最终车牌识别结果的准确性，并且，降低人工校正工作量，节约人力物力，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

Description

车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统

技术领域

本发明涉及交通信息技术领域，特别涉及一种车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统。

背景技术

目前，在很多场景中（例如，停车场、车道收费口）都需要使用到车牌识别技术，以对车辆的车牌进行识别，进而对对应车辆的信息进行登记。

在现有的车牌识别技术中，多在获取到车牌识别结果之后，将车牌识别结果与服务器中的校正数据库进行比对，以判断该车牌识别结果是否准确。

然而，这种方式需要在初期通过长时间的、大量的人工校正进行校正数据库中校正数据的积累，费时费力，且人工校正时速率较低，影响交通出行；同时，在校正数据库中未存储当前车牌的校正数据时，其校正准确率低，容易出现校正错误的情况。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种车牌识别结果的自动修正方法，能够结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种车牌识别结果的自动修正系统。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种车牌识别结果的自动修正方法，包括以下步骤：获取进出停车场的车辆照片，并根据所述车辆照片进行车牌识别，以及将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；所述停车场收费管理装置将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，所述云识别平台存储有多种车牌识别算法；所述云识别平台分别根据每种车牌识别算法对所述车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果进行比对；当比对结果不完全一致时，所述云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断所述车辆特征识别库中是否存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息；如果存在，所述云识别平台则根据所述识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据所述修正次数最高的识别结果对所述现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至所述停车场收费管理装置。

根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正方法，首先，获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；接着，停车场收费管理装置将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法；然后，云识别平台分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对；接着，当比对结果不完全一致时，云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息；然后，如果存在，云识别平台则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

另外，根据本发明上述实施例提出的车牌识别结果的自动修正方法还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，当比对结果不完全一致时，如果所述车辆特征识别库中不存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，所述云识别平台则将所述车辆照片、所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据所述人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至所述停车场收费管理装置，同时将所述人工修正结果保存至所述车辆特征识别库。

可选地，当比对结果完全一致时，所述云识别平台将所述现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至所述车辆特征识别库，以对所述车辆特征识别库进行更新。

可选地，所述停车场收费管理装置还上传出场车辆信息至所述云识别平台，其中，所述出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果，所述云识别平台还判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，并在车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果一致时，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新所述车辆特征识别库。

可选地，所述云识别平台在更新所述车辆特征识别库时，还判断所述车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息，其中，如果存在，则累计修正次数；如果不存在，则保存本次识别记录，并更新修正次数。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有车牌识别结果的自动修正程序，该车牌识别结果的自动修正程序被处理器执行时实现如上述的车牌识别结果的自动修正方法。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种车牌识别结果的自动修正系统，包括：车牌识别器、停车场收费管理装置和云识别平台，其中，所述车牌识别器用于通过抓拍进出场车辆以获取进出停车场的车辆照片，并根据所述车辆照片进行车牌识别，以及将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至所述停车场收费管理装置进行记录；所述停车场收费管理装置用于将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，所述云识别平台存储有多种车牌识别算法；所述云识别平台用于分别根据每种车牌识别算法对所述车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果进行比对，以及在比对结果不完全一致时，通过查询预设的车辆特征识别库以判断所述车辆特征识别库中是否存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，如果存在，则根据所述识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据所述修正次数最高的识别结果对所述现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至所述停车场收费管理装置。

根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正系统，包括：车牌识别器、停车场收费管理装置和云识别平台，其中，车牌识别器用于通过抓拍进出场车辆以获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；停车场收费管理装置用于将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法；云识别平台用于分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对，以及在比对结果不完全一致时，通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息，如果存在，则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

另外，根据本发明上述实施例提出的车牌识别结果的自动修正系统还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，还包括人工坐席终端，其中，所述云识别平台还用于，当比对结果不完全一致时，如果所述车辆特征识别库中不存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，则将所述车辆照片、所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据所述人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至所述停车场收费管理装置，同时将所述人工修正结果保存至所述车辆特征识别库；当比对结果完全一致时，将所述现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至所述车辆特征识别库，以对所述车辆特征识别库进行更新。

可选地，所述停车场收费管理装置还用于上传出场车辆信息至所述云识别平台，其中，所述出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果，所述云识别平台还用于判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，并在车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果一致时，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新所述车辆特征识别库。

可选地，所述云识别平台还用于，在更新所述车辆特征识别库时，判断所述车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息，其中，如果存在，则累计修正次数；如果不存在，则保存本次识别记录，并更新修正次数。

附图说明

图1为根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正方法的流程示意图；

图2为根据本发明另一实施例的车牌识别结果的自动修正方法的流程示意图；

图3为根据本发明实施例的车辆特征识别库的采集更新流程示意图；

图4为根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正系统的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

现有的车牌识别技术对于现场车牌识别结果的校正准确率不高，并且，在初期搭建校正数据库的过程中需要人工进行校正工作，费时费力；根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正方法，首先，获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；接着，停车场收费管理装置将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法；然后，云识别平台分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对；接着，当比对结果不完全一致时，云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息；然后，如果存在，云识别平台则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

图1为根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正方法，包括以下步骤：

S101，获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录。

也就是说，在停车场出入口处获取进出停车场车辆的车辆照片，然后，对获取到的车辆照片进行车牌识别，以获得现场车牌识别结果；接着，把车辆照片和现场车牌识别结果上传到停车场收费管理装置进行记录。

作为一种示例，当车辆驾驶者想要驾驶车辆驶入停车场时，驾驶车辆靠近停车场入口，则停车场入口处的车道传感器感应到有车辆进入，并将感应信号传输给服务器，以便通过服务器控制安装在停车场入口处的摄像头对停车场入口处进行拍照，以获取当前停车场入口处的车辆照片，其中，该车辆照片包含车辆的车牌图像；然后，摄像头获取到车辆照片之后，对该车辆照片中的车牌信息进行识别，并将车辆照片和对应的车牌信息识别结果发送给服务器，以便服务器对车辆照片和对应的车牌信息识别结果进行存储，以及后续将车辆照片和对应的车牌信息识别结果上传至云端服务器进行校正。需要说明的是，车辆照片可以是通过摄像头进行车牌信息的识别，也可以是通过将车辆照片上传至服务器之后，通过服务器来对车辆的车牌信息进行识别；而通过摄像头直接对车辆照片中的车牌信息进行识别这一做法可以减轻服务器对于车辆照片进行识别造成的负荷。

S102，停车场收费管理装置将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法。

也就是说，停车场收费管理装置在接收到车辆照片及其对应的现场车牌识别结果之后，还将车辆照片及其对应的现场车牌识别结果上传至云识别平台，以便云识别平台对现场车牌识别结果进行校正；其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法。

S103，云识别平台分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对。

也就是说，云识别平台在接收到停车场收费管理装置发送的车辆照片和对应的现场车牌识别结果之后，通过每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别，进而获取对应每种车牌识别算法的云端车牌识别结果，然后对现场车牌识别结果与多个云端车牌识别结果进行比对，以判断该现场车牌识别结果是否需要进行修正。

S104，当比对结果不完全一致时，云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息。

也就是说，当现场车牌识别结果与多个云端车牌识别结果之间的比对结果不完全一致时，云识别平台查询预设车辆特征识别库中是否已经存储有现场车牌识别结果对应的识别信息，以通过车辆特征识别库中存储的识别信息关联的识别结果对现场车牌识别进行修正。

S105，如果存在，云识别平台则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置。

也就是说，如果车辆特征识别库中已经存储有该现场车牌识别结果对应的识别信息，则云识别平台根据识别信息进一步获取识别信息对应的识别结果的修正次数，并将修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及把修正结果发送给停车场收费管理装置。

作为一种示例，现场车牌识别结果为15748，则根据该现场车牌识别结果对应的识别信息（车牌号码15748）查询预设的车辆特征识别库，判断该车辆特征识别库中是否已存储有该识别信息项；如果有，则根据与该识别信息项关联的识别结果对应的修正次数进行最终修正结果的选取；例如，在车辆特征识别库中，车牌号码15748对应的识别结果包括15768和15778，且15768的修正次数为5，15778的修正次数为8，则根据修正次数选择识别结果对县城车牌识别结果进行修正，并将修正结果下发至停车场收费管理装置。

综上所述，根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正方法，首先，获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；接着，停车场收费管理装置将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法；然后，云识别平台分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对；接着，当比对结果不完全一致时，云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息；然后，如果存在，云识别平台则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

图2为根据本发明另一实施例的车牌识别结果的自动修正方法，如图2所示，该车牌识别结果的自动修正方法包括以下步骤：

S201，获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录。

S202，停车场收费管理装置将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法

S203，云识别平台分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果。

S204，判断现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果是否一致，若是，则进入步骤S205，若否，则进入步骤S206。

S205，云识别平台将现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至车辆特征识别库，以对车辆特征识别库进行更新。

也就是说，当现场车牌识别结果与多个云端车牌识别结果之间的比对结果完全一致时，云识别平台将现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至车辆特征识别库，以对车辆特征识别库进行更新；也就是说，当现场车牌识别结果与多个云端车牌识别结果完全一致时，则系统判断该现场车牌识别结果为正确的识别结果，并将该现场车牌识别结果加入到车辆特征识别库，以逐渐增加系统对应车牌修正的准确性；需要说明的是，通过多个识别算法在进行比对，进而在比对结果完全一致时认定判定结果为准确的，可以极大地减少服务器通过特征识别库对车牌识别结果进行判断的负荷。

S206，云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息；若是，则进入步骤S207；若否，则进入步骤S208。

S207，云识别平台则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置。

S208，云识别平台则将车辆照片、现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至停车场收费管理装置，同时将人工修正结果保存至车辆特征识别库。

也就是说，当车辆特征识别库中不存在识别结果对应的识别信息时，云识别平台将停车场出入口现场采集的车辆照片、对应的现场车牌识别结果以及多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端，以便相关工作人员可以根据现场采集的车辆照片、对应的现场车牌识别结果以及多个云端车牌识别结果对现场车牌识别结果进行修正；并在修正完成之后，人工坐席终端将修正结果发送给停车场收费管理装置，同时将修正结果保存至车辆特征识别库。

需要说明的是，在车牌识别系统创建的初始阶段，可以通过预先植入历史车辆特征识别库以进一步地降低人工对于车牌进行修正的工作强度。

需要说明的是，上述关于图1中车牌识别结果的自动修正方法的描述同样适用于该车牌识别结果的自动修正方法，在此不做赘述。

在一些实施例中，如图3所示，本发明实施例提出的车牌识别结果的自动修正方法中，车辆特征识别库的采集及更新过程具体包括以下步骤：

S301，停车场收费管理装置上传出场车辆信息至云识别平台。

其中，出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果。

也就是说，停车场收费管理装置将车辆已出场的信息上传至云识别平台，其中已出场的信息包含了车辆进场时的车牌识别结果和进场修正结果、车辆出场时的车牌识别结果和出场修正结果。

S302，云识别平台判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，若一致，则进入步骤S304，若不一致，则进入步骤S303。

S303，结束任务，且不更新车辆特征识别库。

S304，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新车辆特征识别库。

S305，判断车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息；若是，则进入步骤S306，若否，则进入步骤S307。

S306，累积修正次数。

S307，保存本次识别记录，并更新修正次数。

也就是说，判断车辆出场时的现场车牌识别结果和进场时的现场车牌识别结果是否一致，以通过两个结果的比较初步判断修正结果是否准确，是否具有参考意义，如果一致，则根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新车辆特征识别库。

S308，云识别平台更新车辆特征识别库。

作为一种示例，当车辆特征识别库中是否已经存储有相同的车辆车牌识别信息，如果该车辆车牌识别信息已存储，则对该车辆车牌识别信息关联的修正次数进行加1处理，如果该车辆车牌识别信息未存储，则添加对应的识别记录，并将关联的修正次数置为1；然后，云识别平台对车辆特征识别库进行更新。

综上所述，根据本发明实施例提出的车牌识别结果的自动修正方法，首先，停车场收费管理装置上传出场车辆信息至云识别平台；接着，云识别平台判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致；若否，则结束任务；若是，则进一步判断车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息；若是，则累积修正次数；若否，则保存本次识别记录，并更新修正次数；云识别平台更新车辆特征识别库；从而实现通过系统的运行进行车辆特征识别库的不断丰富，进而增强系统对于现场车牌识别结果进行修正的准确度。

为了达到上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有车牌识别结果的自动修正程序，该车牌识别结果的自动修正程序被处理器执行时实现如上述的车牌识别结果的自动修正方法。

为了达到上述实施例，如图4所示，本发明还提出了一种车牌识别结果的自动修正系统，包括：车牌识别器10、停车场收费管理装置20和云识别平台30。

其中，车牌识别器10用于通过抓拍进出场车辆以获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录。

停车场收费管理装置20用于将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法。

云识别平台30用于分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对，以及在比对结果不完全一致时，通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息，如果存在，则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置。

在一些实施例中，本发明实施例提出的车牌识别结果的自动修正系统还包括人工坐席终端（图中未示出），其中，云识别平台30还用于：当比对结果不完全一致时，如果车辆特征识别库中不存在现场车牌识别结果对应的识别信息，则将车辆照片、现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至停车场收费管理装置，同时将人工修正结果保存至车辆特征识别库；当比对结果完全一致时，将现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至车辆特征识别库，以对车辆特征识别库进行更新。

在一些实施例中，停车场收费管理装置20还用于上传出场车辆信息至云识别平台，其中，出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果，云识别平台30还用于判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，并在车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果一致时，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新车辆特征识别库。

在一些实施例中，本发明实施例提出的车牌识别结果的自动修正系统中，云识别平台30还用于，在更新车辆特征识别库时，判断车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息，其中，如果存在，则累计修正次数；如果不存在，则保存本次识别记录，并更新修正次数。

需要说明的是，上述关于图1中车牌识别结果的自动修正方法的描述同样适用于该车牌识别结果的自动修正系统，在此不做赘述。

综上所述，根据本发明实施例的车牌识别结果的自动修正系统包括：车牌识别器、停车场收费管理装置和云识别平台，其中，车牌识别器用于通过抓拍进出场车辆以获取进出停车场的车辆照片，并根据车辆照片进行车牌识别，以及将车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；停车场收费管理装置用于将车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，云识别平台存储有多种车牌识别算法；云识别平台用于分别根据每种车牌识别算法对车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对现场车牌识别结果和多个云端车牌识别结果进行比对，以及在比对结果不完全一致时，通过查询预设的车辆特征识别库以判断车辆特征识别库中是否存在现场车牌识别结果对应的识别信息，如果存在，则根据识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据修正次数最高的识别结果对现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至停车场收费管理装置；从而结合多种车牌识别算法对现场车牌设备结果进行校正，以保证最终车牌识别结果的准确性，并且，可极大地降低人工校正工作量，节约人力物力，同时，避免因人工校正效率低而导致交通拥堵现象的发生。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征 “上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种车牌识别结果的自动修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取进出停车场的车辆照片，并根据所述车辆照片进行车牌识别，以及将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至停车场收费管理装置进行记录；

所述停车场收费管理装置将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，所述云识别平台存储有多种车牌识别算法；

所述云识别平台分别根据每种车牌识别算法对所述车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果进行比对；

当比对结果不完全一致时，所述云识别平台通过查询预设的车辆特征识别库以判断所述车辆特征识别库中是否存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息；

如果存在，所述云识别平台则根据所述识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据所述修正次数最高的识别结果对所述现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至所述停车场收费管理装置。

2.如权利要求1所述的车牌识别结果的自动修正方法，其特征在于，当比对结果不完全一致时，如果所述车辆特征识别库中不存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，所述云识别平台则将所述车辆照片、所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据所述人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至所述停车场收费管理装置，同时将所述人工修正结果保存至所述车辆特征识别库。

3.如权利要求1或2所述的车牌识别结果的自动修正方法，其特征在于，当比对结果完全一致时，所述云识别平台将所述现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至所述车辆特征识别库，以对所述车辆特征识别库进行更新。

4.如权利要求3所述的车牌识别结果的自动修正方法，其特征在于，所述停车场收费管理装置还上传出场车辆信息至所述云识别平台，其中，所述出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果，

所述云识别平台还判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，并在车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果一致时，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新所述车辆特征识别库。

5.如权利要求4所述的车牌识别结果的自动修正方法，其特征在于，所述云识别平台在更新所述车辆特征识别库时，还判断所述车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息，其中，

如果存在，则累计修正次数；

如果不存在，则保存本次识别记录，并更新修正次数。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有车牌识别结果的自动修正程序，该车牌识别结果的自动修正程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的车牌识别结果的自动修正方法。

7.一种车牌识别结果的自动修正系统，其特征在于，包括车牌识别器、停车场收费管理装置和云识别平台，其中，

所述车牌识别器用于通过抓拍进出场车辆以获取进出停车场的车辆照片，并根据所述车辆照片进行车牌识别，以及将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至所述停车场收费管理装置进行记录；

所述停车场收费管理装置用于将所述车辆照片和现场车牌识别结果上传至云识别平台，其中，所述云识别平台存储有多种车牌识别算法；

所述云识别平台用于分别根据每种车牌识别算法对所述车辆照片进行车牌识别以获得多个云端车牌识别结果，并对所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果进行比对，以及在比对结果不完全一致时，通过查询预设的车辆特征识别库以判断所述车辆特征识别库中是否存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，

如果存在，则根据所述识别信息获取修正次数最高的识别结果，并根据所述修正次数最高的识别结果对所述现场车牌识别结果进行修正，以及将修正结果下发至所述停车场收费管理装置。

8.如权利要求7所述的车牌识别结果的自动修正系统，其特征在于，还包括人工坐席终端，其中，所述云识别平台还用于，

当比对结果不完全一致时，如果所述车辆特征识别库中不存在所述现场车牌识别结果对应的识别信息，则将所述车辆照片、所述现场车牌识别结果和所述多个云端车牌识别结果发送给人工坐席终端以进行人工修正，并根据所述人工坐席终端反馈的人工修正结果下发至所述停车场收费管理装置，同时将所述人工修正结果保存至所述车辆特征识别库；

当比对结果完全一致时，将所述现场车牌识别结果和最终车牌识别结果保存至所述车辆特征识别库，以对所述车辆特征识别库进行更新。

9.如权利要求8所述的车牌识别结果的自动修正系统，其特征在于，所述停车场收费管理装置还用于上传出场车辆信息至所述云识别平台，其中，所述出场车辆信息包括车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果，

所述云识别平台还用于判断车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果是否一致，并在车辆出场时修正结果与车辆进场时修正结果一致时，根据车辆出场时现场车牌识别结果和修正结果、车辆进场时现场车牌识别结果和修正结果更新所述车辆特征识别库。

10.如权利要求9所述的车牌识别结果的自动修正系统，其特征在于，所述云识别平台还用于，在更新所述车辆特征识别库时，判断所述车辆特征识别库中是否存在相同的车辆车牌识别信息，其中，

如果存在，则累计修正次数；

如果不存在，则保存本次识别记录，并更新修正次数。