申请/专利权人：济南博观智能科技有限公司

申请日：2020-05-25

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111611947B

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.09.25#实质审查的生效;2020.09.01#公开

摘要：本申请公开了一种车牌检测方法、装置、设备及介质，包括：将训练样本图像输入至特征提取网络，得到对应的第一特征图；生成所述第一特征图对应的Heatmap；从Heatmap中确定出前景目标概率值大于预设概率阈值的像素点；在确定出的像素点上生成大小和高宽比不同的anchor；对所述anchor进行边框回归，得到目标候选框；对所述目标候选框进行分类和回归，得到对应的预测结果；所述预测结果包括目标框类别和目标框位置；将预测结果映射到初始的训练样本图像，利用非极大抑制方法得到对应的训练检测结果；重复前述步骤对预先构建的检测模型进行训练，得到训练后模型；当获取到待检测车牌图像，则利用训练后模型输出对应的检测结果。能够提升车牌检测的速度以及精度。

主权项：1.一种车牌检测方法，其特征在于，包括：步骤S11：将训练样本图像输入至特征提取网络，得到对应的第一特征图；步骤S12：生成所述第一特征图对应的Heatmap；步骤S13：从所述Heatmap中确定出前景目标概率值大于预设概率阈值的像素点；步骤S14：在确定出的所述像素点上生成大小和高宽比不同的anchor；步骤S15：对所述anchor进行边框回归，得到目标候选框；步骤S16：对所述目标候选框进行分类和回归，得到对应的预测结果；所述预测结果包括目标框类别和目标框位置；步骤S17：将所述预测结果映射到初始的所述训练样本图像，利用非极大抑制方法得到对应的训练检测结果；重复所述步骤S11至步骤S17对预先构建的检测模型进行训练，得到训练后模型；步骤S18：当获取到待检测车牌图像，则利用所述训练后模型输出对应的检测结果；其中，所述利用所述第一特征图生成对应的Heatmap，包括：对所述第一特征图进行卷积操作，以得到不同大小的所述第一特征图；生成每个所述第一特征图对应的Heatmap；从所述Heatmap中确定出前景目标概率值大于预设概率阈值的像素点之后，还包括：基于确定出的所述像素点生成前景目标候选区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 济南博观智能科技有限公司 一种车牌检测方法、装置、设备及介质

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