一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法及系统

本发明属于人工智能视觉处理，尤其涉及一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法及系统。

背景技术：

1、在智慧高速路网、etc（electronic toll collection，电子不停车收费系统）自由流收费、违章抓拍、全域车辆追踪等智能交通业务中，基于视频的车辆检测和车牌识别技术已经规模化落地。高速公路龙门架、路侧立杆部署的高位俯视摄像头具备远距离大范围监控优势，但天然存在以下特点：俯视拍摄角度大，车牌成像区域有效像素数量极低，车牌矩形产生明显透视倾斜畸变；车辆高速行驶形成方向性运动模糊，车牌字符边缘断裂、纹理丢失；昼夜光照突变、车身反光、阴雨雾霾、逆光眩光等环境因素持续劣化车牌成像质量；单台边缘算力设备需要并发处理多路高清视频流，cpu（central processing unit，中央处理器）、npu（neural processing unit，神经网络处理器）、硬件解码器资源紧张，难以支撑全量车牌统一增强运算。

2、基于此，现有的基于视频的车辆检测和车牌识别技术存在以下不足：1）增强策略粗放：对所有检出车牌统一执行超分辨率重建、去模糊增强，大量高质量车牌产生无效算力开销，边缘设备无法实现多路视频实时解码处理；2）车牌质量评价维度单一：仅依靠车牌像素尺寸和图像清晰度阈值完成质量判定，忽略俯视畸变、运动模糊方向、识别置信度以及车辆时序轨迹的历史质量特征，质量评分与车牌实际可识别度偏差较大；3）缺少资源联动调度机制：未结合边缘设备实时负载动态启停增强模块，负载高峰期依然执行高算力超分运算，极易造成帧堆积、识别延迟超限；4）高位远景车牌增强算法与边缘异构流水线割裂：现有远景车牌增强算法仅聚焦图像修复，未结合边缘npu任务调度、硬件编解码加速做工程适配，实时性与硬件资源利用率不足。

3、综上，现有技术无法兼顾高位俯视场景车牌识别精度与边缘端实时算力约束，亟需设计一套适配高速场景、算力可控的车牌质量感知和自适应增强识别方案。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明提供了一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法及系统。

2、本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供了一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，包括：

4、将当前帧的公路高位俯视视频帧输入目标车辆车牌检测模型，获得当前帧的原始车牌图像；

5、基于预设多维质量评价指标和预设自适应权重设定规则，对原始车牌图像进行质量评分，得到车牌综合质量得分；基于预设车牌质量分级规则和车牌综合质量得分，确定当前帧的车牌质量等级；

6、基于边缘设备的当前多维资源状态、当前帧的车牌质量等级和预设动态车牌质量增强路径匹配规则，确定目标车牌质量增强路径；基于目标车牌质量增强路径对原始车牌图像进行处理，得到增强车牌图像；

7、分别将原始车牌图像和增强车牌图像输入目标车牌字符识别模型，输出原始识别结果和增强识别结果；基于原始识别结果和增强识别结果，确定目标识别结果。

8、第二方面，本发明提供了一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别系统，包括：

9、车辆车牌检测跟踪模块，用于将当前帧的公路高位俯视视频帧输入目标车辆车牌检测模型，获得当前帧的原始车牌图像；

10、多维质量感知模块，用于基于预设多维质量评价指标和预设自适应权重设定规则，对原始车牌图像进行质量评分，得到车牌综合质量得分；基于预设车牌质量分级规则和车牌综合质量得分，确定当前帧的车牌质量等级；

11、资源监测与增强调度模块，用于基于边缘设备的当前多维资源状态、当前帧的车牌质量等级和预设动态车牌质量增强路径匹配规则，确定目标车牌质量增强路径；基于目标车牌质量增强路径对原始车牌图像进行处理，得到增强车牌图像；

12、识别融合模块，用于分别将原始车牌图像和增强车牌图像输入目标车牌字符识别模型，输出原始识别结果和增强识别结果；基于原始识别结果和增强识别结果，确定目标识别结果。

13、本发明提供的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法及系统，构建了面向高速高位俯视场景的预设多维质量评价指标和预设自适应权重设定规则，融合空间尺度、俯视角畸变、运动模糊、亮度对比度、识别置信度、轨迹历史稳定性六大维度，支持昼夜/不同俯角场景自适应权重调整；通过车牌质量等级和边缘设备多维资源状态联合驱动的自适应增强路径调度机制，可以在算力充裕时充分增强低质量车牌，算力紧张时主动降级节约算力，解决边缘多路并发的算力约束难题。

14、以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

1.一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，所述基于预设多维质量评价指标和预设自适应权重设定规则，对所述原始车牌图像进行质量评分，得到车牌综合质量得分，包括：

3.根据权利要求1所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，所述基于预设车牌质量分级规则和所述车牌综合质量得分，确定当前帧的车牌质量等级，包括：

4.根据权利要求3所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，边缘设备的所述当前多维资源状态包括当前npu瞬时占用率、当前npu持续平均占用率和当前任务队列长度；各车牌质量等级由高至低依次包括第一等级、第二等级、第三等级和第四等级；

5.根据权利要求4所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，所述基于所述原始车牌图像和对应的车辆轨迹数据，确定增强车牌图像，包括：

6.根据权利要求4所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别方法，其特征在于，所述基于所述原始识别结果和所述增强识别结果，确定目标识别结果，包括：

8.一种智能车牌质量感知自适应增强与实时识别系统，其特征在于，包括：