CN110502617A - 车牌检索方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车牌检索方法及设备，应用于检索技术领域，其中，方法包括接收待检索的车牌信息，并在待检索的车牌信息中提取出关键词；对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻；在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号；其中，词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对已有车牌号和关键词进行切词的切词方式相同；计算至少一组已有车牌号的交集，将交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

Description

车牌检索方法及设备

技术领域

本发明涉及检索技术领域，具体涉及车牌检索方法及设备。

背景技术

近年来，随着经济发展，生活质量的提高，机动车已经成为家庭出行标配。对车辆的管理亦提出了较高要求，尤其在安防行业。

在安防行业，通过车牌检索车相关的车主信息，车信息，违章信息，事故信息以及是否套牌车信息等。大部分情况下，车牌获取的并不完整，使得检索失败，或检索的车牌不准确。

相关技术中，在车牌获取不完整时，利用通配符代替未获取车牌号位置的方式进行查询。使用通配符的查询的索引词典中为完整车牌号，使得在查询时，需要遍历每个车牌号，并将已获得的车牌号的位置与词典中的车牌号的位置进行对应，才能检索出符合条件的车牌号，如此，使得检索过程繁琐，等待检索结果的时间较长。

发明内容

有鉴于此，本发明为了在至少一定程度上克服相关技术中存在的问题，提供一种车牌检索方法及设备。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

第一方面，一种车牌检索方法，包括：

接收待检索的车牌信息，并在所述待检索的车牌信息中提取出关键词；

对所述关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在所述关键词中相邻；

在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号；其中，所述词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对所述已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对所述已有车牌号和所述关键词进行切词的切词方式相同；

计算所述至少一组已有车牌号的交集，将所述交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

可选的，所述在所述待检索的车牌信息中提取出关键词，包括：

若所述待检索的车牌信息中不包含预设的模糊字符，则将所述待检索的车牌信息确定为关键词；

若所述待检索的车牌信息中包含预设的模糊字符，则在所述待检索的车牌信息中去掉模糊字符，将剩余字符确定为关键词。

可选的，还包括：

获取至少一个已有车牌号，并对每个已有车牌号进行切词，得到与每个已有车牌号对应的一组已有分词；

根据所述每个已有车牌号及其对应的一组已有分词，采用倒排索引的方式，以每个已有分词和已有车牌号为索引构建所述词典。

可选的，所述进行切词，包括：

从待切分信息的第一个字符开始，按照相邻顺序依次选择所述待切分信息中的每个字符作为起始字符，以预设步长对所述待切分信息进行切分，得到一个分词，并确定与所述分词对应的待匹配分词；

重复上述过程，直至切分得到的分词的最后一个字符为所述待切分信息的最后一个字符，结束切词；

将结束切词时得到的至少一个待匹配分词，确定为所述待切分信息对应的一组分词；

其中，若所述待切分信息为所述关键词，则与所述待切分信息对应的一组分词为所述至少一个待检索分词；和/或，若所述待切分信息为所述每个已有车牌号，则与所述待切分信息对应的一组分词为所述与每个已有车牌号对应的一组已有分词。

可选的，所述确定与所述分词对应的待匹配分词，包括：

若所述分词不包含特定字符，则将所述分词确定为所述待匹配分词；

若所述分词包含特定字符，则在所述分词中添加特定标识，将添加特定标识后的分词确定为所述待匹配分词。

可选的，所述特定字符包括第一特定字符，和/或，第二特定字符；所述第一特定字符为车牌起始字符，所述第二特定字符为车牌结束字符；

所述在所述分词中添加特定标识，包括：

若所述特定字符包括所述第一特定字符，则在所述分词的第一个字符的前面添加第一特定标识；和/或，

若所述特定字符包括第二特定字符，则在所述分词的最后一个字符的后面添加第二特定标识；

其中，所述第一特定标识和/或所述第二特定标识均为预设标识，且所述第一特定标识和所述第二特定标识相同或者不同。

可选的，还包括：

若所述待切分信息为所述已有车牌号，则将所述已有车牌号确定为精确车牌号；或者，若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息不包含预设的模糊字符，则将所述待检索的车牌信息确定为精确车牌号；

将所述精确车牌号的第一个字符作为所述车牌起始字符，将所述精确车牌号的最后一个字符作为所述车牌结束字符，以确定所述分词中是否包含所述第一特定字符和/或所述第二特定字符。

可选的，还包括：

若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息包含预设的模糊字符，且所述模糊字符位于所述待检索的车牌信息的左侧，则将所述待检索的车牌信息的最后一个字符作为所述车牌结束字符，以确定所述分词中是否包含所述第二特定字符；或者，

若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息包含预设的模糊字符，且所述模糊字符位于所述待检索的车牌信息的右侧，则将所述待检索的车牌信息的第一个字符作为所述车牌起始字符，以确定所述分词中是否包含所述第一特定字符。

可选的，所述对所述关键词进行切词之前，所述方法还包括：

接收用户选择的与所述待检索车牌信息对应的查询模式，以便在所述查询模式为部分查询时，对所述关键词进行切词；

若所述查询模式为整体查询，则在所述词典中查询包括所述关键词的已有车牌号。

可选的，还包括：

输出所述检索结果给用户。

第二方面，一种车牌检索装置，包括：

接收模块，用于接收待检索的车牌信息，并在所述待检索的车牌信息中提取出关键词；

切词模块，用于对所述关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在所述关键词中相邻；

查询模块，用于在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号；其中，所述词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对所述已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对所述已有车牌号和所述关键词进行切词的切词方式相同；

计算模块，用于计算所述至少一组已有车牌号的交集，将所述交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

第三方面，一种车牌检索设备，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如第一方面所述的车牌检索方法。

第四方面，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本发明第一方面任一项所述车牌检索方法。

本发明采用以上技术方案，可以实现如下技术效果：本申请中，通过先接收待检索的车牌信息，并在待检索的车牌信息中提取出关键词，然后对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻；得到待检索分词后，在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号，然后计算至少一组已有车牌号的交集，将交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。其中，词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对已有车牌号和关键词进行切词的切词方式相同。如此，将车牌关键词切分的待检索分词直接与词典中的已有分词进行对应，将得到的已有分词对应的车牌号的交集作为检索结果，相较于现有技术中，使用通配符查询的方式，只需要查询与待检索分词一致的已有分词，而不必遍历每个车牌号，也不必对应每个关键词的位置进行对应，使得检索过程更加简练，加快了检索速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的车牌检索方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例提供的车牌检索方法的流程示意图；

图3是本发明一实施例提供的车牌检索方法中对关键词进行切词的流程示意图；

图4是本发明一实施例提供的车牌检索方法中构建词典的流程示意图；

图5是本发明一实施例提供的车牌检索方法中对已有车牌进行切词的流程示意图；

图6是本发明一实施例提供的车牌检索设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

实施例

图1是本发明一实施例提供的车牌检索方法的流程示意图。如图1所示，本实施例提供一种车牌检索方法，包括：

步骤101、接收待检索的车牌信息，并在待检索的车牌信息中提取出关键词。

一些实施例中，待检索车牌信息是由用户在车牌输入框中输入的，可以为车牌的全部信息，也可以为车牌的部分信息。

步骤102、对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻。

一些实施例中，获取到关键词后，程序自动根据预设步长对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻。其中，切词的方式有多种，例如可以从关键词的第一个字符开始，按照相邻顺序依次选择关键词中的每个字符作为起始字符，以预设步长对关键词进行切分，得到待检索分词。

例如，获得的车牌信息为京*12345，在步骤101中，便提取出12345作为关键词，以预设步长为3为例，便可以切出123、234、345三个待检索分词。

步骤103、在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号；其中，词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对已有车牌号和关键词进行切词的切词方式相同。

一些实施例中，通过步骤102中获取的待检索分词后，在预先构建的词典中查询与每个待检索分词相同的已有分词，由于在词典中包括相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，因此，每个已有分词都对应一组已有车牌号，使得待检索分词都对应至少一组已有车牌号。

例如，词典中的已有车牌号包括京A12345、京B12347、京A33456、京A18234，其切出的已有分词中包括了123、234、345，其中，通过已有分词123，可以检索到一组车牌号京A123456、京B12347，已有分词234，可以检索到一组车牌号京A12345、京B12347、京A18234，已有分词345，可以检索到一组车牌号京A123456、京A33456，因此，通过待检索分词在词典中查询时，会将词典中的已有车牌均检索出来。

步骤104、计算至少一组已有车牌号的交集，将交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

一些实施例中，每个待检索分词的查询结果都对应了一组已有车牌号，计算各组车牌号的交集，并将交集中包含的车牌号作为检索结果，基于上述实施例，各组车牌号的交集为京A12345，因此，本次检索的结果便为京A12345。

本申请中，通过先接收待检索的车牌信息，并在待检索的车牌信息中提取出关键词，然后对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻；得到待检索分词后，在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号，然后计算至少一组已有车牌号的交集，将交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。其中，词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对已有车牌号和关键词进行切词的切词方式相同。如此，将车牌关键词切分的待检索分词直接与词典中的已有分词进行对应，将得到的已有分词对应的车牌号的交集作为检索结果，相较于现有技术中，使用通配符查询的方式，只需要查询与待检索分词一致的已有分词，而不必遍历每个车牌号，也不必对应每个关键词的位置进行对应，使得检索过程更加简练，加快了检索速度。

图2是本发明另一实施例提供的车牌检索方法的流程示意图。如图2所示，本实施例提供一种车牌检索方法，包括：

步骤201、接收待检索的车牌信息。

一些实施例中，接收的待检索的车牌信息是由用户输入的，通常为用户获得的车牌号的全部信息或部分信息，在用户获得的为车牌号的部分信息时，可以只输入已知的部分信息，也可以使用模糊字符代替未知车牌信息。其中，模糊字符可以为“*”，也可以用空格代替。

步骤202、若待检索的车牌信息中不包含预设的模糊字符，则将待检索的车牌信息确定为关键词。

一些实施例中，待检索的车牌信息中不包含预设的模糊字符，则表示待检索的车牌信息为完整车牌号，或车牌的部分信息，其部分信息为车牌号相邻的部分信息。

步骤203、若待检索的车牌信息中包含预设的模糊字符，则在待检索的车牌信息中去掉模糊字符，将剩余字符确定为关键词。

一些实施例中，待检索的车牌信息中包含预设的模糊字符时，可以先将其中的模糊字符去掉，然后将剩余的字符作为关键字。例如，待检索的车牌信息为京*12345，则去掉模糊字符后，剩余字符为京和12345；再例如，待检索的车牌信息为京**23*5，则去掉模糊字符后，剩余字符为京、23和5。基于此，程序可以将预设步长显示于待检索车牌的输入位置，以提示用户，输入的待检索车牌的字符数量最少为预设步长。

步骤204、接收用户选择的与待检索车牌信息对应的查询模式。若查询模式为部分查询，则执行步骤205至步骤207；若查询模式为整体查询，则执行步骤208至步骤210。

一些实施例中，用户可以根据输入接口，选择与待检索车牌信息相对应的查询模式。例如，用户输入的待检索车牌为车牌号的部分信息，则可以选择部分查询模式，以在词典中查询到包括车牌号部分信息的已有车牌；再例如，用户输入的待检索车牌为车牌号的全部信息，则可以选择整体查询模式，以在词典中查询到与待检索车牌为车牌号相同的已有车牌，并获得已有车牌对应的车辆信息。

步骤205、对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻。

一些实施例中，获取到关键词后，程序自动根据预设步长对关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，相邻待检索分词的起始字符在关键词中相邻。例如，获得的车牌信息为京*12345，在步骤203中，便提取出12345作为关键词，以预设步长为3为例，便可以切出123、234、345三个待检索分词。

其中，对关键词进行切词的方式有多种，例如可以梯次切词，具体的包括：

步骤301、从关键词的第一个字符开始，按照相邻顺序依次选择关键词中的每个字符作为起始字符，以预设步长对关键词进行切分，得到一个分词。

需要说明的是，车牌号是按从左到右的顺序描述，上述的第一个字符是指从左侧数的第一个。例如，获得的车牌信息为京A*2345关键词为2345，“2”为关键词的第一个字符，“5”为关键词的最后一个字符，预设步长为3，则先以“2”作为起始字符，进行切分，得到分词“234”。

例如，获得的待检索的车牌信息为京*23*56时，其关键词为京、23和56，当预设步长为3时，其关键词均不满3位，导致不能切出分词。

步骤302、若分词不包含特定字符，则将分词确定为待匹配分词；

其中，特殊字符包括第一特定字符和第二特定字符；第一特定字符为车牌起始字符，第二特定字符为车牌结束字符；

基于上述实施例，分词“234”为车牌的中间字符，因此将分词“234”确定为待匹配分词。

步骤303、若分词包含特定字符，则在分词中添加特定标识，将添加特定标识后的分词确定为待匹配分词。

基于上述实施例，分词“345”中，“5”为车牌结束字符，因此，为分词“345”添加特定标识。其中，特定标识可以但不限于为“/n”，本实施例中，将特定标识添加在分词的后面，即将“345/n”确定为待匹配分词。

步骤304、重复上述过程，直至切分得到的分词的最后一个字符为关键词的最后一个字符，结束切词；

基于上述实施例，继续对关键词2345进行切词，以“3”为起始字符，进行切词，得到分词“345”。此时，切分得到的345中最后一个字符“5”为关键词的最后一个字符，需对其添加特殊字符。此时，结束切词，从而得到两个分词“234”和“345/n”。

步骤305、将结束切词时得到的至少一个待匹配分词，确定为关键词的至少一个待检索分词。

基于上述实施例，将得到的分词“234”“345/n”确定为待检索分词，以便后续在词典中进行检索。

另外，对关键词进行切词时，还会有如下情况：

1、待检索的车牌号中为既不包含预设的模糊字符，又不是完整的车牌号，例如，仅为“2345”，则不确定“2345”在车牌中的具体位置，因此并不能在切词时为分词添加特殊字符。

2、待检索车牌中包括预设的模糊字符，且模糊字符位于待检索的车牌信息的右侧，则将待检索的车牌信息的第一个字符作为车牌起始字符，以确定分词中是否包含第一特定字符。例如，待检索车牌为京A123**，其模糊字符在待检索车牌信息的右侧，则将其中的“京”作为车牌起始字符，来确定切得的分词中包含第一特定字符，预设步长为3时，切出的分词为“京A1”“A12”“123”，以“京”为车牌起始字符时，确定分词“京A1”中包括开始字符，因此，在分词“京A1”中添加预设标识，得到分词“/n京A1”。

3、待检索车牌中包括预设的模糊字符，且模糊字符位于待检索的车牌信息的左侧，则将待检索的车牌信息的最后一个字符作为车牌结束字符，以确定分词中是否包含第二特定字符。例如，待检索车牌为**12345，其模糊字符在待检索车牌信息的左侧，则将其中的“5”作为车牌结束字符，来确定切得的分词中包含第二特定字符，预设步长为3时，切出的分词为“123”“234”“345”，以5为车牌结束字符时，确定分词“345”中包括结束字符，因此，在分词“345”中添加预设标识，得到分词“345/n”。

步骤206、在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号。

一些实施例中，通过步骤204中获取的待检索分词后，在预先构建的词典中查询与每个待检索分词相同的已有分词，由于在词典中包括相互对应的已有车牌号以及对已有车牌号进行切词后得到的已有分词，因此，每个已有分词都对应一组已有车牌号，使得待检索分词都对应至少一组已有车牌号。

例如，词典中的已有车牌号包括京A12345、京B12347、京A33456、京A18234，其切出的已有分词中包括了123、234、345，其中，通过已有分词123，可以检索到一组车牌号京A123456、京B12347，已有分词234，可以检索到一组车牌号京A12345、京B12347、京A18234，已有分词345，可以检索到一组车牌号京A123456、京A33456，因此，通过待检索分词在词典中查询时，会将词典中的已有车牌均检索出来。

其中，预先构建词典的方式有多种，本实施例中，以一种构建词典的方式进行说明：

步骤401、获取至少一个已有车牌号，并对每个已有车牌号进行切词，得到与每个已有车牌号对应的一组已有分词。

一些实施例中，获得的已有车牌号是用户上传的，每个车牌号对应存储了车牌号对应车辆的信息。

其中，对已有车牌号进行切词的方式有多种，可以参照上述对关键词进行切分时的梯次切词的方式，而对已有车牌进行切词和对关键词进行切词略有不同，以下对已有车牌号进行切词的具体实现进行说明：

步骤501、从已有车牌号的第一个字符开始，按照相邻顺序依次选择已有车牌号中的每个字符作为起始字符，以预设步长对已有车牌号进行切分，得到一个分词。

其中，关键词切词时的预设步长与已有车牌切词时的预设步长为同一预设步长。例如，获得的已有车牌号为京A12345，“京”为已有车牌号的第一个字符，“5”为已有车牌号的最后一个字符，预设步长为3，则先以“京”作为起始字符，进行切分，得到分词“京A1”。

步骤502、重复上述过程，直至切分得到的分词的最后一个字符为已有车牌号的最后一个字符，结束切词；

基于上述实施例，对已有车牌号切分得到的分词包括“京A1”“A12”“123”“234”“345”。

步骤503、在包含特定字符的分词中添加特定标识，将添加特定标识后的分词确定为待匹配分词。

基于上述实施例，分词“京A1”中包括车牌起始字符“京”，分词“345”中包括车牌结束字符“5”，因此，为分词“京A1”和“345”添加特定标识。其中，特定标识可以但不限于为“/n”，本实施例中，将特定标识添加在分词“京A1”的前面，即将“/n京A1”确定为待匹配分词，将特定标识添加在分词“345”的后面，即将“345/n”确定为待匹配分词，其他分词不包含特殊字符，便直接将切出的分词作为待匹配分词。

步骤504、将结束切词时得到的至少一个待匹配分词，确定为已有车牌号对应的一组已有分词。

基于上述实施例，将得到的分词“/n京A1”“A12”“123”“234”“345/n”确定为已有分词，以便构建词典。

步骤402、根据每个已有车牌号及其对应的一组已有分词，采用倒排索引的方式，以每个已有分词和已有车牌号为索引构建词典。

一些实施例中，已有分词可以通过上述步骤501至步骤504获得。进一步的，将已有车牌号作为索引时，还需要对已有车牌号添加特定标识，将添加特定标识后的已有车牌号作为索引，以构建词典。如“京A12345”，为其添加特定标识后则为“/n京A12345/n”，从而将“/n京A12345/n”作为索引。如此，可以确定已有车牌号的长度。

可以理解的是，倒排索引是一种常见的构建词典的方式，其具体实现可参照现有技术，此处不再赘述。

步骤207、计算至少一组已有车牌号的交集，将交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

一些实施例中，每个待检索分词的查询结果都对应了一组已有车牌号，计算各组车牌号的交集，并将交集中包含的车牌号作为检索结果，基于上述实施例，各组车牌号的交集为京A12345，因此，本次检索的结果便为京A12345，随后执行步骤211。

步骤208、在关键词中添加特定标识，将添加特定标识后的分词确定为待检索分词。

一些实施例中，在查询模式为整体查询时，在步骤202至步骤203中确定关键词后，在关键词中添加特定标识，其中，特定标识可以为步骤303中所述的特定标识。例如，用户输入的待检索的车牌号为“京A12345”，则提取出的关键词便为“京A12345”，用户选择整体查询后，程序自动为关键词添加特定标识，即变为“/n京A12345/n”。由于一些电动汽车的车牌号要比燃油汽车的车牌号多一位，如“京A123450”，在关键词中添加了特定标识后，便可以确定待检索车牌的长度，避免了在检索“京A12345”时不仅检索出“京A12345”，还检索出“京A123450”的情况。

步骤209、在预先构建的词典中，查询与待检索分词相同的已有车牌号。

基于上述相关实施例，在构建词典时，词典中还存储有添加了特定标识的已有车牌，因此，在步骤208中对关键词添加特定标识后，便可以在词典中直接查询是否存在与待检索分词相同的已有车牌号。

步骤210、将查询到的已有车牌号确定为检索结果。

由于待检索分词和已有车牌号均添加了特定标识，因此，若词典中存在与待检索分词相同的添加特定标识的已有车牌，则将查询到的已有车牌确定为检索结果。

步骤211、输出检索结果给用户。

一些实施例中，输出检索结果给用户的方式有多种，例如，可以通过显示屏将检索结果显示出来，也可以通过打印机打印检索结果。

图6是本申请一实施例提供的一种车牌检索设备的结构示意图。参照图6，本申请实施例的提供了一种车牌检索设备，包括：

处理器601，以及与处理器相连接的存储器602；

存储器602，用于存储计算机程序；

处理器601，用于调用并执行存储器602中的计算机程序，以执行如实施例中的车牌检索方法。

本实施例的具体实现方案可以参见前述实施例记载的车牌检索方法及方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。

本发明又一实施例提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如车牌检索方法中各个步骤。

本实施例的具体实现方案可以参见上述车牌检索方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

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)

1.一种车牌检索方法，其特征在于，包括：

接收待检索的车牌信息，并在所述待检索的车牌信息中提取出关键词；

对所述关键词进行切词，得到至少一个待检索分词，其中，每个待检索分词的长度均为预设步长，相邻待检索分词的起始字符在所述关键词中相邻；

在预先构建的词典中，分别查询与每个待检索分词相同的已有分词，以及，与查询到的每个已有分词对应的一组已有车牌号，得到至少一组已有车牌号；其中，所述词典中包括：相互对应的已有车牌号以及对所述已有车牌号进行切词后得到的已有分词，且，对所述已有车牌号和所述关键词进行切词的切词方式相同；

计算所述至少一组已有车牌号的交集，将所述交集中包含的已有车牌号确定为检索结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述待检索的车牌信息中提取出关键词，包括：

若所述待检索的车牌信息中不包含预设的模糊字符，则将所述待检索的车牌信息确定为关键词；

若所述待检索的车牌信息中包含预设的模糊字符，则在所述待检索的车牌信息中去掉模糊字符，将剩余字符确定为关键词。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取至少一个已有车牌号，并对每个已有车牌号进行切词，得到与每个已有车牌号对应的一组已有分词；

根据所述每个已有车牌号及其对应的一组已有分词，采用倒排索引的方式，以每个已有分词和已有车牌号为索引构建所述词典。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述进行切词，包括：

从待切分信息的第一个字符开始，按照相邻顺序依次选择所述待切分信息中的每个字符作为起始字符，以预设步长对所述待切分信息进行切分，得到一个分词，并确定与所述分词对应的待匹配分词；

重复上述过程，直至切分得到的分词的最后一个字符为所述待切分信息的最后一个字符，结束切词；

将结束切词时得到的至少一个待匹配分词，确定为所述待切分信息对应的一组分词；

其中，若所述待切分信息为所述关键词，则与所述待切分信息对应的一组分词为所述至少一个待检索分词；和/或，若所述待切分信息为所述每个已有车牌号，则与所述待切分信息对应的一组分词为所述与每个已有车牌号对应的一组已有分词。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定与所述分词对应的待匹配分词，包括：

若所述分词不包含特定字符，则将所述分词确定为所述待匹配分词；

若所述分词包含特定字符，则在所述分词中添加特定标识，将添加特定标识后的分词确定为所述待匹配分词。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特定字符包括第一特定字符，和/或，第二特定字符；所述第一特定字符为车牌起始字符，所述第二特定字符为车牌结束字符；

所述在所述分词中添加特定标识，包括：

若所述特定字符包括所述第一特定字符，则在所述分词的第一个字符的前面添加第一特定标识；和/或，

若所述特定字符包括第二特定字符，则在所述分词的最后一个字符的后面添加第二特定标识；

其中，所述第一特定标识和/或所述第二特定标识均为预设标识，且所述第一特定标识和所述第二特定标识相同或者不同。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述待切分信息为所述已有车牌号，则将所述已有车牌号确定为精确车牌号；或者，若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息不包含预设的模糊字符，则将所述待检索的车牌信息确定为精确车牌号；

将所述精确车牌号的第一个字符作为所述车牌起始字符，将所述精确车牌号的最后一个字符作为所述车牌结束字符，以确定所述分词中是否包含所述第一特定字符和/或所述第二特定字符。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息包含预设的模糊字符，且所述模糊字符位于所述待检索的车牌信息的左侧，则将所述待检索的车牌信息的最后一个字符作为所述车牌结束字符，以确定所述分词中是否包含所述第二特定字符；或者，

若所述待切分信息为所述关键词，且所述待检索的车牌信息包含预设的模糊字符，且所述模糊字符位于所述待检索的车牌信息的右侧，则将所述待检索的车牌信息的第一个字符作为所述车牌起始字符，以确定所述分词中是否包含所述第一特定字符。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述关键词进行切词之前，所述方法还包括：

接收用户选择的与所述待检索车牌信息对应的查询模式，以便在所述查询模式为部分查询时，对所述关键词进行切词；

若所述查询模式为整体查询，则在所述词典中查询包括所述关键词的已有车牌号。

10.一种车牌检索设备，其特征在于，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-9任一项所述的方法。