申请/专利权人：深圳赛安特技术服务有限公司

申请日：2020-12-18

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112464938B

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V30/146;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.12.31#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明公开了一种车牌检测识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取预训练的深度学习卷积神经网络模型输出的多个包含车牌区域的目标候选框；采用改进的NMS算法从目标候选框中剔除重复多余的目标候选框并筛选出最优候选框；根据最优候选框可能包含车牌区域的概率进行评分并从最优候选框中选出最高得分框；根据最高得分框的位置以及其余最优候选框的位置采用外侧平均法对最高得分框进行定位调整，获得调整后的车牌定位框。通过上述方式，本发明能够防止车牌字符的边缘信息丢失，有效提高车牌检测识别的准确率。

主权项：1.一种车牌检测识别方法，其特征在于，包括：获取预训练的深度学习卷积神经网络模型输出的多个包含车牌区域的目标候选框；采用改进的NMS算法从所述目标候选框中剔除重复多余的目标候选框并筛选出最优候选框；根据所述最优候选框可能包含所述车牌区域的概率进行评分并从所述最优候选框中选出最高得分框；根据所述最高得分框的位置以及其余所述最优候选框的位置采用外侧平均法对所述最高得分框进行定位调整，获得调整后的车牌定位框；所述采用改进的NMS算法从所述目标候选框中剔除重复多余的目标候选框并筛选出最优候选框的步骤还包括：S1：构造一个存放所述目标候选框的第一集合以及一个存放所述最优候选框的第二集合，所述第一集合初始化为全部的所述目标候选框，所述第二集合初始化为空集；S2：根据所述目标候选框可能包含所述车牌区域的概率获取所述第一集合中所有所述目标候选框的得分并将所述目标候选框按照得分进行排序；S3：从排序结果中选出得分最高的目标候选框并将得分最高的目标候选框从所述第一集合移至所述第二集合中；S4：遍历所述第一集合中的所有所述目标候选框，分别计算每个所述目标候选框与得分最高的目标候选框之间的重合度；S5：将所述重合度与预设NMS阈值进行比较，根据比较结果筛选出所述最优候选框并将所述最优候选框添加到所述第二集合中。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳赛安特技术服务有限公司 车牌检测识别方法、装置、设备及存储介质

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