CN110728276B - 一种车牌识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种车牌识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别车牌图像，对所述待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；对至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；字符特征库用于存储各个字符特征；根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。应用本申请实施例提供的方案，能够降低车牌识别的误检率。

Description

一种车牌识别方法及装置

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种车牌识别方法及装置。

背景技术

车牌是车辆的“身份证”，是区别于其他机动车辆的一项重要信息。车牌识别技术已被广泛应用在卡口、停车场和电子警察等场景中，以获取场景内车辆的号牌信息，在治安管理等众多方面发挥着“智能交通算法”的威力。

相关技术中，在识别待识别车牌图像中的车牌号码时，通常根据预设的车牌区域的尺寸特征、像素纹理特征等从待识别车牌图像中定位车牌区域，并对车牌区域进行字符分割、字符识别，得到字符识别结果。

通常，采用上述方法能够识别待识别车牌图像中的车牌号码。但是，待识别车牌图像中除了车牌字符之外，车身以及车辆周围也常常存在其他非车牌字符，例如，车身上的广告语、说明字符等。上述其他非车牌字符也可能具有与车牌区域相同的尺寸特征和像素纹理特征，这就导致在从待识别车牌图像中定位车牌区域时，也定位了非车牌字符区域，从而使得得到的字符识别结果中存在非车牌字符识别结果，因此车牌识别时的误检率较高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供了一种车牌识别方法及装置，以降低车牌识别时的误检率。具体的技术方案如下。

第一方面，本申请实施例提供了一种车牌识别方法，该方法包括：

获取待识别车牌图像，对所述待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

对所述至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；所述字符特征库用于存储各个字符特征；

根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

可选的，所述字符特征包括字符分布结构；所述根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，包括：

针对每个字符识别结果，根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置；根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构。

可选的，所述字符分布结构为字符空间分布；所述根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构的步骤，包括：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置，确定所述车牌区域的字符空间分布；

当所述字符分布结构为字符类型分布时，所述根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构的步骤，包括：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定所述车牌区域的字符类型分布。

可选的，所述根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置的步骤，包括：

确定所述字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距；

确定各个中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距；

计算各个中心距中除了所述目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距；

判断所述目标中心距与所述平均中心距是否满足预设大小关系；

如果满足，则将所述目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置；

其中，所述预设大小关系包括以下情况中的至少一种：

所述目标中心距与所述平均中心距的比值大于预设比值阈值；

所述目标中心距与所述平均中心距的差值大于预设差值阈值。

可选的，所述根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，包括：

针对每个字符识别结果，采用以下方式确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符特征：

确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构；

判断预设的结构库中是否存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，其中，所述结构库用于存储各个字符分布结构；

如果存在，则根据相同的所述字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

可选的，当所述结构库中不存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构时，所述方法还包括：

分别确定所述车牌区域的字符分布结构与所述结构库中的各个字符分布结构之间的相似度；

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，将所述结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构；

确定所述车牌区域的字符分布结构与所述参考字符结构的区别字符段；

修正所述字符识别结果中与所述区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果；

根据所述修正后的字符识别结果，确定所述车牌区域对应的字符特征。

可选的，所述字符特征包含字符空间分布；在确定各个车牌区域的字符特征之后，还包括：

针对每个车牌区域，判断所述车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布；

如果符合，则判断所述车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，所述预设字符类型为与所述预设字符空间分布对应的字符类型；

如果不为预设字符类型，则将所述字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果；

所述根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码的步骤，包括：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

可选的，所述字符特征包括以下特征中的至少一种：单双层车牌信息、字符总数量、各类型字符的数量、字符分布结构；所述字符分布结构包括字符空间分布和字符类型分布中的至少一种。

第二方面，本申请实施例提供了一种车牌识别装置，该装置包括：

定位模块，用于获取待识别车牌图像，对所述待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

识别模块，对所述至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

第一确定模块，用于根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

匹配模块，用于将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；所述字符特征库用于存储各个字符特征；

第二确定模块，用于根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

可选的，所述字符特征包括字符分布结构；所述第一确定模块，具体用于：

针对每个字符识别结果，根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置；根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构。

可选的，所述字符分布结构为字符空间分布；所述第一确定模块，具体用于：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置，确定所述车牌区域的字符空间分布；

当所述字符分布结构为字符类型分布时，所述第一确定模块，具体用于：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定所述车牌区域的字符类型分布。

可选的，所述第一确定模块，具体用于：

确定所述字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距；

确定各个中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距；

计算各个中心距中除了所述目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距；

判断所述目标中心距与所述平均中心距是否满足预设大小关系；

如果满足，则将所述目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置；

其中，所述预设大小关系包括以下情况中的至少一种：

所述目标中心距与所述平均中心距的比值大于预设比值阈值；

所述目标中心距与所述平均中心距的差值大于预设差值阈值。

可选的，所述第一确定模块，具体用于：

针对每个字符识别结果，采用以下方式确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符特征：

确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构；

判断预设的结构库中是否存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，其中，所述结构库用于存储各个字符分布结构；

如果存在，则根据相同的所述字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

可选的，第一确定模块还用于：

当所述结构库中不存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构时，分别确定所述车牌区域的字符分布结构与所述结构库中的各个字符分布结构之间的相似度；

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，将所述结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构；

确定所述车牌区域的字符分布结构与所述参考字符结构的区别字符段；

修正所述字符识别结果中与所述区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果；

根据所述修正后的字符识别结果，确定所述车牌区域对应的字符特征。

可选的，所述字符特征包含字符空间分布；所述装置还包括：

转换模块，用于在确定各个车牌区域的字符特征之后，针对每个车牌区域，判断所述车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布；如果符合，则判断所述车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，所述预设字符类型为与所述预设字符空间分布对应的字符类型；如果不为预设字符类型，则将所述字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果；

所述第二确定模块，具体用于：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面提供的各个车牌识别方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提供的各个车牌识别方法。

本申请实施例提供的车牌识别方法及装置，可以将各个字符区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码。与字符特征库匹配成功的字符区域认为是真实的字符区域，匹配失败的车牌区域认为是误检测到的车牌区域，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码，能够去除误检测的车牌区域，因此本申请实施例能够降低车牌识别时的误检率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的车牌识别方法的一种流程示意图；

图2a为本申请实施例提供的车牌区域中的空当的一种参考图；

图2b为根据字符区域确定中心距的一种原理示意图；

图3a为本申请实施例提供的车牌中存在特殊图形的一种参考图；

图3b为本申请实施例提供的对车牌区域进行修正的一种流程示意图；

图3c为本申请实施例提供的具有2-3-2结构的几个国家的车牌图像参考图；

图4为本申请实施例提供的车牌识别装置的一种结构示意图；

图5为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了降低车牌识别时的误检率，本申请实施例提供了一种车牌识别方法及装置。下面通过具体实施例，对本申请进行详细说明。

图1为本申请实施例提供的车牌识别方法的一种流程示意图。该方法应用于电子设备，该电子设备可以为服务器、普通计算机、平板电脑、智能手机等设备。该方法具体包括如下步骤S101～步骤S105。

步骤S101：获取待识别车牌图像，对待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域。

其中，待识别车牌图像可以理解为待识别车牌号码的图像。待识别车牌图像可以是道路上抓拍的车辆图像，也可以是在任意场景中拍摄的包含车辆的图像，本申请实施例对此不做具体限定。车牌区域可以理解为车辆的车牌号码所在的图像区域。参见图2a，图2a为定位得到的车牌区域的一种参考图。

待识别车牌图像可以包括一辆车或多辆车，也可以包括一个或多个车牌区域。待识别车牌图像中除了包括车辆的车牌区域之外，还可以包括车身上的其他字符区域，或者位于车身之外的其他字符区域，本申请实施例对此不做具体限定。

获取待识别车牌图像时，可以接收其他设备发送的待识别车牌图像。其他设备可以为图像采集设备或计算机设备。当电子设备自身包括图像采集单元时，也可以获取电子设备的图像采集单元采集的待识别车牌图像。

对待识别车牌图像进行定位时，可以根据预设的车牌区域的尺寸特征或像素纹理特征对待识别图像进行定位。其中，尺寸特征可以包括宽高比特征、宽度特征和高度特征中的至少一种。像素纹理特征，可以包括车牌区域中存在大量像素值跳变点的特征、车牌区域的边缘与其他区域像素点存在像素值跳变的特征和车牌区域的背景颜色特征中的至少一种。具体的，可以对待识别车牌图像进行扫描，将待识别车牌图像中具有上述尺寸特征或像素纹理特征的图像区域作为车牌区域。

步骤S102：对至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果。

其中，上述字符识别结果可以包括字符及对应的字符类型、字符区域等，字符区域即为该字符在车牌区域中对应的图像区域。字符类型包括字母类型和数字类型等。字符区域可以理解为字符区域的位置坐标。

具体的，对至少一个车牌区域进行字符识别，可以先采用垂直投影法和/或连通域法对至少一个车牌区域进行分割，得到字符分割结果，然后采用预设的字符识别器对各个字符分割结果进行识别，获得字符识别结果。每个车牌区域均对应一个字符识别结果。

按照上述方法对待识别车牌图像进行定位时，得到的车牌区域中可能包含非车牌区域。当定位得到的车牌区域中存在误检测的非车牌区域时，对误检测的非车牌区域进行字符识别，得到的车牌号码即是错误的。为了降低车牌识别时的误检率，可以执行下述步骤S103。

步骤S103：根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征。

其中，上述字符特征可以包括以下特征中的至少一种：单双层车牌信息、字符总数量、各类型字符的数量、字符分布结构。单双层车牌信息可以理解为该车牌为单层车牌还是双层车牌。各类型字符可以包括字母类型的字符和数字类型的字符。字符分布结构包括字符空间分布和字符类型分布。

字符空间分布可以理解为由字符个数以及字符中间的空当所对应的结构。字符中间的空当，是指车牌区域中能将字符分成各个字符段的部分。例如图2a中的车牌区域中的两个空当，这两个空当将车牌字符分成3个段，该车牌区域的字符空间分布为2-3-2。其中，符号“-”代表空当。字符类型分布可以理解为由字符个数、字符类型以及字符中间的空当所对应的结构。例如，图2a中的车牌区域包括连续的2个数字字符、连续的3个字母字符以及连续的2个数字字符，即该车牌区域的字符类型分布为2N-3A-2N类型。其中，N代表数字类型，A代表字母类型，字符类型左侧的数字代表该字符类型的字符个数。

上述字符空间分布和字符类型分布能够表征车牌字符序列中各个字符在水平方向和/或竖直方向的分布规律，可以用于描述车牌结构。

在一种实施方式中，上述字符特征可以为字符空间分布，也可以为字符类型分布，还可以为字符分布结构。或者，上述字符特征可以为字符空间分布、字符总数量和各类型字符的数量；或者，也可以为字符类型分布和字符总数量；或者，可以为字符分布结构和字符总数量等等，字符特征的结合方式不限于上述举例。

根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征时，具体可以包括：根据各个字符识别结果中包括的字符及对应的字符类型，确定上述车牌区域对应的字符总数量和各类型字符的数量；根据上述字符识别结果中包括的各字符的字符区域，确定上述车牌区域对应的单双层车牌信息和字符分布结构。

步骤S104：将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配。

其中，上述字符特征库用于存储各个字符特征。字符特征库可以为预先根据大量样本车牌区域的字符特征建立的。字符特征库中的每个字符特征均是不同的，均可以表示一个已知的字符特征类型。字符特征库中每个字符特征的含义与步骤S103中的字符特征相同，此处不再赘述。

表1、表2为字符特征库的几种实例。例如，当字符特征为字符空间分布时，字符特征库可以参见表1。当字符特征为字符类型分布时，字符特征库可以参见表2。

表1

编号	字符特征	编号	字符特征
				1	Fc＝2-3-2	4	Fc＝2-4-1
2	Fc＝2-3-1	5	Fc＝2-5
				3	Fc＝3-4	6	Fc＝2-4

表2

编号	字符特征	编号	字符特征
				1	Fl＝2N-3A-2N	4	Fl＝2N-4A-1N
2	Fl＝2N-3A-1N	5	Fl＝2A-5N
				3	Fl＝3N-4A	6	Fl＝2A-4N

其中，Fc表示字符空间分布，Fl表示字符类型分布。例如，表1中的Fc＝2-3-2表示字符空间分布为2-3-2结构，该结构中存在两个空当，由空当隔开的字符的数量分别为2、3和2。其中“-”表示空当。表2中Fl＝2N-3A-2N表示字符类型分布为2个数字、3个字符和2个数字，车牌字符中有2个空当，N代表数字类型，A代表字母类型。

将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配，可以理解为，将各个车牌区域的字符特征分别与预设的字符特征库中的各个字符特征进行匹配，得到匹配结果。匹配结果包括匹配成功和匹配不成功。例如，对待识别车牌图像进行车牌定位后得到两个车牌区域A和B，对两个车牌区域分别进行字符识别，得到两个字符识别结果At和Bt，根据这两个字符识别结果可以确定车牌区域A的字符空间分布为2-3-2，车牌区域B的字符空间分布为3-2-1。将上述两个字符空间分布分别与表1的字符特征库中的各个字符空间分布进行匹配，可得车牌区域A与字符特征库匹配成功，车牌区域B与字符特征库匹配失败。

步骤S105：根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

本步骤具体可以为，将匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定为待识别车牌图像对应的车牌号码；也可以是，根据预设的调整规则，对匹配成功的车牌区域的字符识别结果进行调整，将调整后的字符识别结果确定为待识别车牌图像对应的车牌号码。

由上述内容可知，本实施例可以将各个字符区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码。与字符特征库匹配成功的字符区域认为是真实的字符区域，匹配失败的车牌区域认为是误检测到的车牌区域，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码，能够去除误检测的车牌区域，因此本实施例能够降低车牌识别时的误检率，提高车牌识别的稳定性。

同时，本实施例充分考虑了车牌字符特征等计算复杂度较低的运算，在保证车牌识别率的基础上，运算量相对较低，尤其适合计算资源相对较少的嵌入式平台上的车牌识别算法应用。

在本申请的另一实施例中，当上述字符特征包括字符分布结构时，步骤S103，根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，包括以下步骤1和步骤2。

步骤1：针对每个字符识别结果，根据该字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置。

其中，确定车牌区域中的空当位置可以理解为确定车牌区域中空当位于第n个字符和第m个字符之间，也可以理解为确定车牌区域中空当的坐标位置。

具体的，该步骤1可以包括多种实施方式，作为一种具体的实施方式，步骤1可以包括以下步骤1a～步骤1e。

步骤1a：确定上述字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距。

具体的，确定中心距时，可以包括：确定上述字符识别结果中各个字符区域的竖直中心线的横坐标，确定相邻竖直中心线之间的距离，获得各个中心距。

作为一个例子，图2b提供了根据字符区域确定中心距的一种原理示意图。图中用矩形方框示出了各个字符区域(共7个)，竖直虚线为各个字符区域的竖直中心线(共7个)，各个竖直中心线之间的距离用横向箭头线画出，该横向箭头线的长度即为中心距(共6个)。

步骤1b：确定上述中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距。其中，预设数量可以根据实际情况进行设置，例如当实际车牌中最多存在2个空当时，可以将预设数量设置为2。

步骤1c：计算上述中心距中除了目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距。

步骤1d：判断上述目标中心距与平均中心距是否满足预设大小关系，如果满足，则执行步骤1e；如果不满足，则可以不予以处理。

其中，上述预设大小关系可以包括以下情况中的至少一种：

目标中心距与平均中心距的比值大于预设比值阈值；

目标中心距与平均中心距的差值大于预设差值阈值。

例如，预设比例阈值可以取为1.1、1.2或其他值。预设差值阈值可以根据对车牌字符中心距的统计平均值得出，例如，当车牌字符中心距的统计平均值为10px时，预设差值阈值可以取为2px、3px或其他值。

可以理解的是，平均中心距能够反映不包含空当的字符之间的中心距，当目标中心距与平均中心距满足上述预设大小关系时，可以确定该目标中心距对应空当位置。

当目标中心距的数量为大于两个时，判断上述目标中心距与平均中心距是否满足预设大小关系时，可以分别判断每个目标中心距与平均中心距是否满足预设大小关系。

步骤1e：将目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置。

需要指出的是，每个目标中心距都是由相邻的两个字符区域计算得到的，因此可以将相邻的两个字符区域之间的位置确定为空当位置。具体的，可以将相邻的两个字符区域中左字符区域的右边界与右字符区域的左边界之间的区域位置，确定为空当位置。也可以是，将相邻的两个字符区域之间的位置对应的是第几个字符与第几个字符之间的信息，确定为空当位置。

当步骤1b中确定的预设数量个目标中心距中有多个目标中心距满足步骤1d中的判断条件，则说明该车牌区域中存在多少个空当。

进一步的，还可以记录每个空当位置对应的目标中心距，并确定所记录的各个目标中心距之间的比例，作为字符特征中字符分布结构包含的信息。

需要说明的是，上述实施方式中的中心距也可以由字符间距代替。字符间距可以理解为左字符区域的右边界与右字符区域的左边界之间的距离。

步骤2：根据该空当位置和该字符识别结果中的各个字符，确定该车牌区域的字符分布结构。

当字符分布结构为字符空间分布时，本步骤具体可以为，根据空当位置和字符识别结果中的各个字符位置，确定车牌区域的字符空间分布。

例如，当确定空当位置为第3个字符与第4个字符之间，并且字符识别结果中共有6个字符，可以确定字符空间分布为3-3。或者，当确定空当位置为[20，25]，并且字符识别结果中各个字符对应的字符区域分别为[1，5]，[7，12]，[14，19]，[26，31]，[33，38]，[40，45]时，可以确定字符空间分布为3-3。

当字符分布结构为字符类型分布时，本步骤具体可以为，根据空当位置和字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定车牌区域的字符类型分布。

例如，当确定空当位置为第3个字符与第4个字符之间，并且字符识别结果中共有6个字符，从左侧开始前3个字符为字母，后3个字符为数字，可以确定字符类型分布为3A-3N。其中，N代表数字类型，A代表字母类型。或者，当确定空当位置为[20，25]，并且字符识别结果中各个字符对应的字符区域分别为[1，5]，[7，12]，[14，19]，[26，31]，[33，38]，[40，45]时，各个字符分别为字母、字母、字母、数字、数字和数字，可以确定字符类型分布为3A-3N。

上述步骤1和步骤2为确定一个字符识别结果对应的车牌区域的字符特征的实施方式，针对每个字符识别结果，均可以采用上述步骤1和步骤2确定该字符识别结果对应的车牌区域的字符特征。

综上，本实施例可以根据字符识别结果确定车牌区域中的空当位置，根据空当位置和字符识别结果中的各个字符，确定车牌区域的字符分布结构，空当位置结合字符识别结果中的字符能够准确地反映车牌区域的特点，因此本实施例能够准确地确定车牌区域的字符分布结构。

在部分车牌的字符识别结果中可能存在干扰字符，例如图3a所示的瑞士车牌中，车牌区域的两端均存在特殊图形，这些特殊图形会对字符识别结果产生干扰。

在本申请的另一实施例中，为了更准确地确定车牌区域的字符特征，去除字符识别结果中的干扰，步骤S103，根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，具体可以包括：

针对每个字符识别结果，采用以下步骤31～步骤35确定字符识别结果对应的车牌区域的字符特征。

步骤31：确定字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构。

本实施例中，字符特征库包括字符分布结构以及除了字符分布结构之外的其他字符特征，例如，其他字符特征可以为字符总数量、各类型字符的数量和单双层车牌信息中的至少一种。字符分布结构可以为字符空间分布和字符类型分布中的至少一种。

步骤32：判断预设的结构库中是否存在与车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，如果存在，则执行步骤33；如果不存在，则可以执行步骤34，也可以直接根据字符识别结果确定车牌区域的字符特征。

其中，上述结构库用于存储各个字符分布结构。结构库可以根据大量的样本车牌预先建立。

步骤33：根据相同的字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

当结构库中存在与车牌区域相同的字符分布结构时，认为字符识别结构中没有干扰存在，此时可以直接根据相同的字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。相同的字符分布结构，即步骤31中确定的字符分布结构。具体的，可以将该相同的字符分布结构作为字符特征的一部分，根据字符识别结果确定对应的车牌区域的其他字符特征。

步骤34：分别确定车牌区域的字符分布结构与结构库中的各个字符分布结构之间的相似度。当最大相似度小于预设相似度阈值时，可以直接根据字符识别结果，确定车牌区域的字符特征；当最大相似度不小于预设相似度阈值时，执行步骤35。

当结构库中不存在与车牌区域相同的字符分布结构时，认为字符识别结构中可能存在干扰。为了更准确地确定哪些字符识别结果中存在干扰，此时可以分别确定车牌区域的字符分布特征与结构库中的各个字符分布结构之间的相似度。

当最大相似度小于预设相似度阈值时，认为字符库中的字符分布结构与车牌区域的字符分布结构的差异较大，这种情况下无法确定字符识别结果中是否存在干扰，因此不对该字符识别结果去除干扰，直接执行步骤33。

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，认为字符库中的字符分布结构与车牌区域的字符分布结构的差异较小，这种情况下能够比较准确地确定该字符识别结果中存在干扰，因此可以执行步骤35。

当字符分布结构为字符空间分布时，确定车牌区域的字符分布结构与结构库中的字符分布结构之间的相似度的步骤，具体可以包括：根据字符空间分布包含的空当数量、空当位置、字符段数量、字符段位置以及每个字符段内的字符数量中的至少一个，确定车牌区域的字符空间分布与结构库中的字符空间分布之间的相似度。其中，字符段是指车牌区域中被空当隔开的连续字符部分。例如图2a中有2个空当，这2个空当将车牌区域划分成了3个字符段，即42、RXE、75这3个字符段。

当字符分布结构为字符类型分布时，确定车牌区域的字符分布结构与结构库中的字符分布结构之间的相似度的步骤，具体可以包括：根据字符类型分布包含的空当数量、空当位置、字符段数量、字符段位置以及每个字符段内的字符数量、每个字符段内的字符类型中的至少一个，确定车牌区域的字符类型分布与结构库中的字符类型分布之间的相似度。

步骤35：将结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构，确定车牌区域的字符分布结构与参考字符结构的区别字符段，修正字符识别结果中与区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果，根据修正后的字符识别结果，确定车牌区域对应的字符特征。

其中，参考分布结构可以为参考空间分布和参考类型分布中的至少一种。

例如，参见图3b，对图3b中的车牌区域A(图3b中最上方图像)进行字符分割，得到各个字符区域(参见图3b，其中的第二个图像中的各个方框为各个字符区域)，对各个字符区域进行字符识别后，得到的字符识别结果为4ZH-5321556(其中“-”表示空当)，车牌区域A的字符空间分布“3-7”与结构库中的5个字符空间分布之间的相似度分别为30％、20.3％、41％、67％和84％。则可以将结构库中相似度84％对应的第5个字符空间分布“2-6”作为参考空间分布。字符空间分布“3-7”与参考空间分布“2-6”的区别字符段为字符段3和字符段7，这时可以修正字符识别结果中“4ZH-5321556”中的第一个字符段3和第二个字符段7，即将“4ZH-5321556”中最左侧和最右侧的字符去掉，得到修正后的字符识别结果“ZH-532155”，根据字符识别结果“ZH-532155”确定车牌区域对应的字符特征。

又如，上例中，车牌区域A的字符类型分布为“1N2A-7N”(N代表数字类型，A代表字母类型)，该字符类型分布与结构库中的5个字符类型分布之间的相似度分别为33％、23.3％、45％、27％和89％。则可以将结构库中相似度89％对应的第5个字符类型分布“2A-6N”作为参考类型分布。字符类型分布“1N2A-7N”与参考类型分布“2A-6N”的区别字符段为字符段3和字符段7，这时可以修正字符识别结果中“4ZH-5321556”中的第一个字符段3和第二个字符段7，即将“4ZH-5321556”中最左侧和最右侧的字符去掉，得到修正后的字符识别结果“ZH-532155”，根据字符识别结果“ZH-532155”确定车牌区域对应的字符特征。

如果字符特征中包括字符分布结构，则当得到修正后的字符识别结果，根据修正后的字符识别结果，确定车牌区域对应的字符特征的步骤可以理解为二次确定字符分布结构。由于经过修正后的字符识别结果中的字符数量以及空间分布和类型分布均可能发生变化，因此需要二次确定字符分布结构。

上述步骤31～步骤35为确定一个字符识别结果对应的车牌区域的字符特征的实施方式，针对每个字符识别结果，均可以采用上述步骤31～步骤35确定该字符识别结果对应的车牌区域的字符特征。

综上，本实施例根据参考分布结构和车牌区域的字符分布结构对字符识别结果进行修正，根据修正后的字符识别结果确定车牌区域对应的字符特征，能够去除车牌识别结果中的干扰因素，提高识别结果的准确性。

另外，在对车牌区域进行字符识别时，其难点之一是，不同字符类型的形状相似字符无法准确区分。例如数字1和字母I，数字0和字母O，数字8和字母B之间，由于字符本身的形状很相近，易导致误识别。并且，当车牌图像的成像质量较差时，字符笔画特征会更加模糊，在这种情况下更难以区分上述字符。

在本申请的另一实施例中，为了提高字符识别的准确性，当字符特征包含字符空间分布时，在确定各个车牌区域的字符特征之后，还可以包括以下步骤11～13。

步骤11：针对每个车牌区域，判断该车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布，如果符合，则执行步骤12；如果不符合，则可以不予以处理。

其中，预设字符空间分布为：字符类型与该字符空间分布之间存在固定不变的对应关系的字符空间分布。例如，在欧盟地区中，存在2-3-2结构的各个国家中，2-3-2结构对应的字符类型分别为2个字母—3个数字—2个字母或数字，参见图3c中具有2-3-2结构的几个国家的车牌图像。也就是说，符合2-3-2结构的车牌中前2个字符必然是字母，中间3个字符必然是数字。

步骤12：判断该车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，如果不为预设字符类型，则执行步骤13；如果为预设字符类型，则可以不予以处理。

其中，预设字符类型为与预设字符空间分布对应的字符类型。例如，已知预设字符空间分布为2-3-2，与该预设字符空间分布对应的预设字符类型为2个字母—3个数字—2个字母或数字。如果字符识别结果中前2个字符不全是字母，和/或，中间3个字符不全是数字，则认为上述字符识别结果中的字符类型不为预设字符类型。

步骤13：将该字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果。

具体的，将上述字符识别结果中的字符按照数字1和字母I，数字0和字母O，数字8和字母B之间的对应关系进行转换，从而可以得到转换后的字符识别结果。例如，一车牌区域A对应的字符识别结果DA-46B-EO，该车牌区域A的字符空间分布为2-3-2，已知预设字符空间分布为2-3-2，且与预设字符空间分布对应的字符类型为前两个字符为字母，中间3个字符为数字。则可知该字符空间分布符合预设字符空间分布，进而判断得到中间的字符B不符合预设字符类型“数字”，此时可以将B转换8，得到转换后的字符识别结果DA-468-EO。

上述步骤11～13为对一个车牌区域的字符识别结果进行转换的过程，针对每个车牌区域，均可以采用上述步骤11～步骤13对该车牌区域的字符识别结果进行判断。

本实施例中，步骤S105，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码的步骤，具体可以包括：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

可见，本实施例可以根据确定的字符空间分布对字符识别结果中的字符进行转换，将字符类型不同但是形状相同的误识别字符进行更正，从而提高字符识别结果的准确性。

图4为本申请实施例提供的车牌识别装置的一种结构示意图。该装置应用于电子设备。本实施例与图1所示方法实施例相对应。该装置包括：

定位模块401，用于获取待识别车牌图像，对待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

识别模块402，对至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

第一确定模块403，用于根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

匹配模块404，用于将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；字符特征库用于存储各个字符特征；

第二确定模块405，用于根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，字符特征包括字符分布结构；第一确定模块403，具体用于：

针对每个字符识别结果，根据字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置；根据空当位置和字符识别结果中的各个字符，确定车牌区域的字符分布结构。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，字符分布结构为字符空间分布；第一确定模块403，具体用于：

根据空当位置和字符识别结果中的各个字符位置，确定车牌区域的字符空间分布；

当字符分布结构为字符类型分布时，第一确定模块403，具体用于：

根据空当位置和字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定车牌区域的字符类型分布。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，第一确定模块403，具体用于：

确定字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距；

确定各个中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距；

计算各个中心距中除了目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距；

判断目标中心距与平均中心距是否满足预设大小关系；

如果满足，则将目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置；

其中，预设大小关系包括以下情况中的至少一种：

目标中心距与平均中心距的比值大于预设比值阈值；

目标中心距与平均中心距的差值大于预设差值阈值。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，第一确定模块403具体用于：

针对每个字符识别结果，采用以下方式确定字符识别结果对应的车牌区域的字符特征：

确定字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构；

判断预设的结构库中是否存在与车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，其中，结构库用于存储各个字符分布结构；

如果存在，则根据相同的字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，第一确定模块403还用于：

当所述结构库中不存在与车牌区域的字符分布结构相同的分布结构时，分别确定车牌区域的字符分布结构与结构库中的各个字符分布结构之间的相似度；

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，将结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构；

确定车牌区域的字符分布结构与参考字符结构的区别字符段；

修正字符识别结果中与区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果；

根据修正后的字符识别结果，确定车牌区域对应的字符特征。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，字符特征包含字符空间分布；装置还包括：

转换模块(图中未示出)，用于在确定各个车牌区域的字符特征之后，针对每个车牌区域，判断车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布；如果符合，则判断车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，预设字符类型为与预设字符空间分布对应的字符类型；如果不为预设字符类型，则将字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果；

第二确定模块405，具体用于：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

在本申请的另一实施例中，图4所示实施例中，字符特征包括以下特征中的至少一种：单双层车牌信息、字符总数量、各类型字符的数量、字符分布结构；字符分布结构包括字符空间分布和字符类型分布中的至少一种。

由于上述装置实施例是基于方法实施例得到的，与该方法具有相同的技术效果，因此装置实施例的技术效果在此不再赘述。对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

图5为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。该电子设备包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504。其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信；

存储器503，用于存放计算机程序；

处理器501，用于执行存储器503上所存放的程序时，实现本申请实施例提供的车牌识别方法。其中，该车牌识别方法包括：

获取待识别车牌图像，对待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

对至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；字符特征库用于存储各个字符特征；

根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

综上，本实施例可以将各个字符区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码。与字符特征库匹配成功的字符区域认为是真实的字符区域，匹配失败的车牌区域认为是误检测到的车牌区域，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码，能够去除误检测的车牌区域，因此本实施例能够降低车牌识别时的误检率。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的车牌识别方法。其中，该车牌识别方法包括：

获取待识别车牌图像，对待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

对至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；字符特征库用于存储各个字符特征；

根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定待识别车牌图像对应的车牌号码。

综上，本实施例可以将各个字符区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码。与字符特征库匹配成功的字符区域认为是真实的字符区域，匹配失败的车牌区域认为是误检测到的车牌区域，根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果确定待识别车牌图像对应的车牌号码，能够去除误检测的车牌区域，因此本实施例能够降低车牌识别时的误检率。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。

Claims (15)

1.一种车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别车牌图像，对所述待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

对所述至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；所述字符特征库用于存储各个字符特征；

根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码；

所述字符特征包含字符空间分布；在所述确定各个车牌区域的字符特征之后，还包括：

针对每个车牌区域，判断所述车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布；

如果符合，则判断所述车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，所述预设字符类型为与所述预设字符空间分布对应的字符类型；

如果不为预设字符类型，则将所述字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果；

所述根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码的步骤，包括：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述字符特征包括字符分布结构；所述根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，包括：

针对每个字符识别结果，根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置；根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述字符分布结构为字符空间分布；所述根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构的步骤，包括：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置，确定所述车牌区域的字符空间分布；

当所述字符分布结构为字符类型分布时，所述根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构的步骤，包括：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定所述车牌区域的字符类型分布。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置的步骤，包括：

确定所述字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距；

确定各个中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距；

计算各个中心距中除了所述目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距；

判断所述目标中心距与所述平均中心距是否满足预设大小关系；

如果满足，则将所述目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置；

其中，所述预设大小关系包括以下情况中的至少一种：

所述目标中心距与所述平均中心距的比值大于预设比值阈值；

所述目标中心距与所述平均中心距的差值大于预设差值阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征的步骤，包括：

针对每个字符识别结果，采用以下方式确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符特征：

确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构；

判断预设的结构库中是否存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，其中，所述结构库用于存储各个字符分布结构；

如果存在，则根据相同的所述字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述结构库中不存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构时，所述方法还包括：

分别确定所述车牌区域的字符分布结构与所述结构库中的各个字符分布结构之间的相似度；

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，将所述结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构；

确定所述车牌区域的字符分布结构与所述参考分布结构的区别字符段；

修正所述字符识别结果中与所述区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果；

根据所述修正后的字符识别结果，确定所述车牌区域对应的字符特征。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述字符特征包括以下特征中的至少一种：单双层车牌信息、字符总数量、各类型字符的数量、字符分布结构；所述字符分布结构包括字符空间分布和字符类型分布中的至少一种。

8.一种车牌识别装置，其特征在于，所述装置包括：

定位模块，用于获取待识别车牌图像，对所述待识别车牌图像进行定位，得到至少一个车牌区域；

识别模块，对所述至少一个车牌区域进行字符识别，得到各个字符识别结果；

第一确定模块，用于根据各个字符识别结果，确定各个车牌区域的字符特征；

匹配模块，用于将各个车牌区域的字符特征与预设的字符特征库进行匹配；所述字符特征库用于存储各个字符特征；

第二确定模块，用于根据匹配成功的车牌区域的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码；

所述字符特征包含字符空间分布；所述装置还包括：

转换模块，用于在所述确定各个车牌区域的字符特征之后，针对每个车牌区域，判断所述车牌区域的字符空间分布是否符合预设字符空间分布；如果符合，则判断所述车牌区域的字符识别结果中的字符类型是否为预设字符类型，所述预设字符类型为与所述预设字符空间分布对应的字符类型；如果不为预设字符类型，则将所述字符识别结果中的字符转换为与该字符对应的预设字符类型的字符，得到转换后的字符识别结果；

所述第二确定模块，具体用于：

根据匹配成功的车牌区域对应的转换后的字符识别结果，确定所述待识别车牌图像对应的车牌号码。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述字符特征包括字符分布结构，所述第一确定模块，具体用于：

针对每个字符识别结果，根据所述字符识别结果，确定对应的车牌区域中的空当位置；根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符，确定所述车牌区域的字符分布结构。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述字符分布结构为字符空间分布，所述第一确定模块，具体用于：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置，确定所述车牌区域的字符空间分布；

当所述字符分布结构为字符类型分布时，所述第一确定模块，具体用于：

根据所述空当位置和所述字符识别结果中的各个字符位置与字符类型，确定所述车牌区域的字符类型分布。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

确定所述字符识别结果中相邻字符区域之间的中心距；

确定各个中心距中数值最大的预设数量个中心距，作为目标中心距；

计算各个中心距中除了所述目标中心距之外的中心距的平均值，作为平均中心距；

判断所述目标中心距与所述平均中心距是否满足预设大小关系；

如果满足，则将所述目标中心距对应的相邻字符区域之间的位置确定为空当位置；

其中，所述预设大小关系包括以下情况中的至少一种：

所述目标中心距与所述平均中心距的比值大于预设比值阈值；

所述目标中心距与所述平均中心距的差值大于预设差值阈值。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

针对每个字符识别结果，采用以下方式确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符特征：

确定所述字符识别结果对应的车牌区域的字符分布结构；

判断预设的结构库中是否存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构，其中，所述结构库用于存储各个字符分布结构；

如果存在，则根据相同的所述字符分布结构，确定对应的车牌区域的字符特征。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块还用于：

当所述结构库中不存在与所述车牌区域的字符分布结构相同的分布结构时，分别确定所述车牌区域的字符分布结构与所述结构库中的各个字符分布结构之间的相似度；

当最大相似度不小于预设相似度阈值时，将所述结构库中最大相似度对应的字符分布结构作为参考分布结构；

确定所述车牌区域的字符分布结构与所述参考分布结构的区别字符段；

修正所述字符识别结果中与所述区别字符段对应的字符，得到修正后的字符识别结果；

根据所述修正后的字符识别结果，确定所述车牌区域对应的字符特征。

14.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。

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