CN114898353B - 一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于车牌识别技术，涉及一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法，通过主干网络提取特征后，送入ConvGRU模块，利用前面几帧的特征信息，共同来凸显移动的车牌特征，并将提取的特征送入下一个卷积模块用来提取车牌的四边形信息以及车牌的仿射变换参数，提取的车牌经过放射变换矫正后利用检测算法进行识别，识别出车牌的字符信息及每个字符的置信度，对于每个字符识别结果与前面几帧得到的字符识别结果以及置信度进行比较，取每个字符置信度最大的字符作为当前车牌字符的识别结果，能够大幅度的提升侧方位车牌识别的效果。
Description
技术领域
本发明属于车牌识别技术，涉及一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法。
背景技术
随着人工智能与计算机视觉等技术的迅速发展，智慧交通在智慧城市中发挥了重要作用，而车牌识别技术在智慧交通体系中扮演了重要角色，正向的车牌检测与识别技术已经比较成熟，而侧方位的车牌检测技术由于受到车牌畸变、旋转以及光线不足等复杂场景的时候表现的较差。
现有的大多数的侧方位车牌识别技术都是基于单张图像的，但是单张图像车牌识别存在非常大的问题，从车辆进入摄像头的视野到车辆停止下来中间会经历一个过程，在这个过程中，可能在某个时刻，车牌相对来说比较视角比较好一些，有利于识别，等车辆挺稳后，可能拍摄的角度比较刁钻，不利于车牌的矫正和识别，而且侧方位识别也非常容易受到角度和光照的影响，而且在整个过程中因为存在倾斜角度的原因，每个字符的清晰程序也不同，因此，亟需设计提供一种新型的车牌识别方法，提高侧方位停车场景下车牌识别的精度。
发明内容
为了克服现有侧方位停车场景下，基于单幅图像的车牌识别精度不高的问题，本发明设计提供一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法，其中序列图像特征是序列图像通过卷积网络提取的特征，信息是指不同帧的识别结果，能够高精度的实现侧方位停车场景下的车牌识别。
为实现上述目的，本发明通过主干网络提取车牌图像特征后，送入ConvGRU模块，利用前面几帧的特征信息，共同来凸显移动的车牌特征，提取的特征送入下一个卷积模块用来，提取车牌的四边形信息以及车牌的仿射变换参数，提取的车牌经过放射变换矫正后利用检测算法进行识别，识别出车牌的字符信息及每个字符的置信度，对于每个字符识别结果与前面几帧得到的字符识别结果以及置信度进行比较，取每个字符置信度最大的字符作为当前车牌字符的识别结果，如果是单行车牌，从左往右输出的字符结果即为最终的车牌识别结果，如果是双层车牌，从上到下从左往右依次输出字符结果即为双层车牌的识别结果，具体包括如下步骤：
（1）收集侧方位视频桩采集的含有倾斜、畸变车牌的图像，构建车牌数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
（2）对数据集中图片的尺寸和数值范围进行初始化操作，将处理后的图像输入到主干网络中利用序列图像特征信息进行卷积特征提取，
（3）将步骤（2）提取的特征送入卷积模块用来提取车牌区域和仿射变换的参数，车牌区域和仿射变换的参数利用步骤（1）的数据集进行训练，训练时，车牌区域的能量损失采用Single Shot MultiBox Detector算法中的检测损失来计算，仿射变换的能量损失采用Spatial Transformer Networks中的仿射损失来计算，总的能量损失函数为这两个能量损失函数的和；
（4）根据步骤（3）得到的车牌区域和仿射变换参数，将车牌顶点坐标位置与预设尺寸的车牌坐标进行仿射变换，通过两者的坐标位置仿射变换计算出仿射矩阵后将仿射矩阵作用于从原始图像中通过坐标裁剪的车牌，获得检测并矫正后的车牌图像，再将矫正后的车牌通过Tiny Yolo检测算法检测出当前车牌每个字符并计算出每个识别字符的置信度，取每个字符置信度最大的字符作为当前帧车牌字符的识别结果；
（5）将步骤（4）得到的当前帧的车牌字符识别结果与前面几帧的车牌识别结果进行比对，输出最终识别结果。
进一步的，步骤（1）所述车牌数据集中车牌图像标注车牌的位置以及每个字符的位置，车牌位置为四个顶点的标注，通过四个顶点的位置矫正出对应车牌的水平矩形框的坐标，在矫正后的车牌里面标注每个字符的外框矩形。
进一步的，步骤（2）所述卷积神经网络采用Resnet18作为特征提取网络，提取的特征与视频图像的前一帧提取的特征信息一起送入ConvGRU模块，用于每一帧都是利用了上一帧与当前帧的信息融合，因此当前帧的信息融合了前面所有帧的信息，这样利用序列图像特征信息提取出移动的车牌的特征。
进一步的，步骤（3）所述卷积模块包含六组残差模块和两个平均池化模块，每组残差模块均包括3×3卷积层和PRelu层，其中四组残差模块中每层3×3卷积的数量为64个，另外两组残差模块中每层3×3卷积的数量为128个。
进一步的，步骤（5）中如果车牌为单行车牌，从左往右输出的字符结果即为最终的车牌识别结果，如果是双层车牌，从上到下从左往右依次输出字符结果即为双层车牌的识别结果。
本发明在车牌识别过程中，每隔一段时间采取一张图像进行检测和识别，与视频中的前几帧进行融合处理，通过前后帧的信息来进行车牌的检测、识别以及结果比对；在侧方位停车识别场景中大部分，图像中的大部分物体是静止的，只有少数的车辆和行人是移动的，利用多帧特征信息能够更好的提取停车过程中的车牌信息；另外利用多帧检测的结果进行联合处理，即多个识别结果，每个字符取置信度高的为最终结果，这样也使每个字符的识别精度得到保障，通过信息融合利用了多帧信息进行车牌联合识别。
与现有技术相比，本发明通过主干网络提取特征后，送入ConvGRU模块，利用前面几帧的特征信息，共同来凸显移动的车牌特征，并将提取的特征送入下一个卷积模块用来提取车牌的四边形信息以及车牌的仿射变换参数，提取的车牌经过放射变换矫正后利用检测算法进行识别，识别出车牌的字符信息及每个字符的置信度，对于每个字符识别结果与前面几帧得到的字符识别结果以及置信度进行比较，取每个字符置信度最大的字符作为当前车牌字符的识别结果，能够大幅度的提升侧方位车牌识别的效果。
附图说明
图1为本发明车牌识别的整体网络结构图。
图2为图1中卷积模块的详细结构图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范围。
实施例：
本实施例实现车牌识别的整体网络结构图如图1所示，具体包括如下步骤：
（1）数据集构建：
收集侧方位视频桩采集的含有倾斜、畸变等车牌的图像，构建车牌的数据集，并标注车牌的位置以及每个字符的位置，其中车牌位置主要是四个顶点的标注，通过四个顶点的位置可以矫正出对应车牌的水平矩形框的坐标，在矫正后的车牌里面标注每个字符的外框矩形，最后将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
（2）基于视频序列帧的图像车牌信息提取：
先对图片的尺寸和数值范围进行初始化操作，再将处理后的图像输入到主干网络中进行卷积特征提取，为了更好的兼顾速度和精度，使用Resnet18作为主干网络进行特征提取，提取的特征与视频图像的前一帧提取的特征信息一起送入ConvGRU模块，因为每一帧都是利用了上一帧与当前帧的信息融合，所以当前帧的信息融合了前面所有帧的信息，这样利用序列图像特征信息可以更好的提取出移动的车牌的特征；
（3）利用卷积模块提取车牌区域和仿射变换参数：
将步骤（2）提取的特征送入卷积模块用来提取车牌区域和仿射变换的参数，卷积模块设计如图2所示，包含六组残差模块和两个平均池化模块，每组残差模块中包括3×3卷积层和PRelu层，六组残差模块中其中四组残差模块中每层3×3卷积的数量为64个，另外两组残差模块中每层3×3卷积的数量为128个；设计好网络结构后，利用步骤（1）的数据集进行训练，训练时，是否有车牌检测的能量损失采用Single Shot MultiBox Detector算法中的检测损失来计算，仿射变换的能量损失采用 Spatial Transformer Networks中的仿射损失来计算，总的能量损失函数为这两个能量损失函数的和；
（4）车牌矫正与识别：
根据步骤（3）得到的车牌区域和仿射变换参数，将车牌顶点坐标位置与预设尺寸的车牌坐标进行仿射变换，通过两者的坐标位置仿射变换就可以计算出仿射矩阵，然后将仿射矩阵作用于从原始图像中通过坐标裁剪的车牌，获得检测并矫正后的车牌图像，矫正后的车牌通过Tiny Yolo检测算法就可以检测出每个字符并计算出每个识别字符的置信度，得到当前帧的车牌识别结果；
（5）当前帧识别的结果与前面帧识别结果进行比对：
将步骤（4）得到的当前帧的车牌识别结果与前面几帧的车牌识别结果进行比对，输出最终识别结果，以单行车牌为例，一般车牌含有七个字符，当期车牌识别出的每个字符按照顺序依次与前面几帧的识别结果的每个字符做比对，如果对应位置的字符相同，则以当前识别出的字符为当前字符的识别结果，如果对应位置的字符与前面帧识别的结果不一样，则以置信度最大的字符作为识别结果。所有字符与前面帧的字符识别结果比对后得到的结果就是最终的车牌识别结果。
本实施例所提供车牌识别方法可以利用在停车过程中车牌的序列信息来进行车牌识别，从而提升侧方位停车场景下的车牌识别的精度。
本文中未详细说明的算法、计算过程和网络结构均为本领域通用技术。
需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的，因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
Claims (1)
1.一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）收集侧方位视频桩采集的含有倾斜、畸变车牌的图像，构建车牌数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；车牌数据集中车牌图像标注车牌的位置以及每个字符的位置，车牌位置为四个顶点的标注，通过四个顶点的位置矫正出对应车牌的水平矩形框的坐标，在矫正后的车牌里面标注每个字符的外框矩形；
（2）对数据集中图片的尺寸和数值范围进行初始化操作，将处理后的图像输入到主干网络中利用序列图像特征信息进行卷积特征提取，其主干网络采用Resnet18作为特征提取网络，提取的特征与视频图像的前一帧提取的特征信息一起送入ConvGRU模块，每一帧均利用上一帧与当前帧的信息融合，当前帧的信息融合了前面所有帧的信息，利用序列图像特征信息提取出移动的车牌的特征；
（3）将步骤（2）提取的特征送入卷积模块用来提取车牌区域和仿射变换的参数，车牌区域和仿射变换的参数利用步骤（1）的数据集进行训练，训练时，车牌区域的能量损失采用Single Shot MultiBox Detector算法中的检测损失来计算，仿射变换的能量损失采用Spatial Transformer Networks中的仿射损失来计算，总的能量损失函数为这两个能量损失函数的和；所述卷积模块包含六组残差模块和两个平均池化模块，每组残差模块均包括3×3卷积层和PRelu层，其中四组残差模块中每层3×3卷积的数量为64个，另外两组残差模块中每层3×3卷积的数量为128个；
（4）根据步骤（3）得到的车牌区域和仿射变换参数，将车牌顶点坐标位置与预设尺寸的车牌坐标进行仿射变换，通过两者的坐标位置仿射变换计算出仿射矩阵后将仿射矩阵作用于从原始图像中通过坐标裁剪的车牌，获得检测并矫正后的车牌图像，再将矫正后的车牌通过Tiny Yolo检测算法检测出当前车牌每个字符并计算出每个识别字符的置信度，取每个字符置信度最大的字符作为当前帧车牌字符的识别结果；
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108734189A (zh) * | 2017-04-20 | 2018-11-02 | 天津工业大学 | 浓雾天气下基于大气散射模型和深度学习的车牌识别系统 |
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|---|---|---|---|---|
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| CN111598089A (zh) * | 2020-05-16 | 2020-08-28 | 湖南大学 | 一种基于深度学习的车牌矫正与识别方法 |
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