一种放大号车牌批量生成方法、系统、存储介质及设备与流程

1.本技术涉及车牌识别领域，尤其涉及一种放大号车牌批量生成方法、系统、存储介质及设备。


背景技术：

2.对于放大号的车牌，没有固定的背景，长宽比变化较大，对于一些粉刷的放大号车牌，在排布的时候，字符之间的间隔并不均匀，且字体也不一样，若是将识别蓝牌的车牌识别技术应用在放大号的车牌识别中，会出现识别率低，模型泛化能力弱的问题。
3.对于放大号车牌的识别，存在最大的问题，就是样本数量不足的问题，对于挂车，货车，渣土车等大型车辆，在每个城市中，数量都比较少，且不同车型之间，放大号的车牌背景，形态都有一定的差别，若是想要提高模型的识别准确率，需要有充足的车牌样本，包含了不同的形态，以及不同的背景下的字符，而现实的情况是，包含一些稀有字符的车牌比较少，例如”蒙”，”新”等等，在现有的数据增强的方式下，无论是采用字符分类，还是端到端的crnn(循环神经网络)，都必不可免的存在对部分字符识别率低的问题。


技术实现要素：

4.本技术的目的是解决现有的放大号车牌样本少，识别率低的问题。
5.本技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种放大号车牌批量生成方法，其中，包括：获取车牌识别图像；基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像；基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像；基于生成的放大号车牌图像，对放大号车牌图像进行模糊处理，得到模糊处理后的车牌图像，并保存至数据库中。
6.本技术上述方案，通过获取车牌识别图像，筛选出字符图像，对字符图像进行组合，从而由少量放大号车牌图像，生成多个放大号车牌图像，再对放大号车牌图像进行模糊处理，进而能够得到不同的模糊程度的车牌图像，增加放大号车牌的样本量，从而便于车辆识别系统有足够的放大号车牌的识别量，提高放大号车牌的识别率。
7.可选的，所述的放大号车牌批量生成方法，其中，基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像的方法包括：对车牌识别图像进行检测，筛选出车辆区域图像；对车辆区域图像进行检测，筛选出大号车牌区域图像；基于大号车牌区域图像，筛选出组成车牌号的多个字符的字符图像。
8.本技术上述方案，对获取的车牌识别图像进行多重筛选，能够减少外部干扰，准确获取车牌号的多个字符的字符图像，提高车牌识别精度，便于对字符图像进行重组。
9.可选的，所述的放大号车牌批量生成方法，其中，基于获取的字符图像，对字符图
像进行组合，生成多个放大号车牌图像的方法包括：对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像；对多个待定的放大号车牌图像进行字符规范检测，筛选出符合规范的放大号车牌图像；对符合规范的多个待定的放大号车牌图像进行车牌号查重，去除相同车牌号的放大号车牌图像，得到多个车牌号不重复的放大号车牌图像。
10.本技术上述方案，通过对获取到的放大号车牌识别图像筛选出的字符图像进行随机组合，从而得到多个待定的放大号车牌图像，再对待定的放大号车牌图像进行规范检测以及去重，最终得到多个符合规范的唯一的放大号车牌图像，提高了放大号车牌图像的生成精度。
11.可选的，所述的放大号车牌批量生成方法，其中，对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像的步骤还包括：在数据库中，获取与当前的放大号车牌图像不同的车牌号的车牌号图像中的字符图像。
12.本技术上述方案，除了能够基于当前获取的放大号车牌图像的字符图像进行随机组合外，还能够获取数据库中的字符图像，来与当前获取的字符图像进行随机组合，进一步的增加生成的放大号车牌图像的数量。
13.可选的，所述的放大号车牌批量生成方法，其中，在数据库中，获取与当前的放大号车牌图像不同的车牌号的车牌号图像中的字符图像的步骤中，数据库中的字符图像与当前获取的字符图像的字符格式以及背景参数相匹配。
14.本技术上述方案，不同的车牌的字符图像进行组合时，需要字符的格式以及背景参数相匹配，确保随机组合后生成的放大号车牌图像的整体性，从而减少后期对车辆的车牌识别时的误差。
15.本技术另一方面，还公开了一种放大号车牌批量生成系统，其中，包括：图像获取模块，用于获取车牌识别图像；字符图像筛选模块，用于基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像；字符图像重组模块，基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像；模糊处理模块，用于基于生成的放大号车牌图像，对放大号车牌图像进行模糊处理，得到模糊处理后的车牌图像，并保存至数据库中。
16.本技术上述方案，通过获取车牌识别图像，筛选出字符图像，对字符图像进行组合，从而由少量放大号车牌图像，生成多个放大号车牌图像，再对放大号车牌图像进行模糊处理，进而能够得到不同的模糊程度的车牌图像，增加放大号车牌的样本量，从而便于车辆识别系统有足够的放大号车牌的识别量，提高放大号车牌的识别率。
17.可选的，所述的放大号车牌批量生成系统，其中，所述字符图像筛选模块包括：车辆区域图像筛选单元，用于对车牌识别图像进行检测，筛选出车辆区域图像；车牌区域图像筛选单元，用于对车辆区域图像进行检测，筛选出大号车牌区域图像；字符图像筛选单元，用于基于大号车牌区域图像，筛选出组成车牌号的多个字符
的字符图像。
18.本技术上述方案，对获取的车牌识别图像进行多重筛选，能够减少外部干扰，准确获取车牌号的多个字符的字符图像，提高车牌识别精度，便于对字符图像进行重组。
19.可选的，所述的放大号车牌批量生成系统，其中，所述字符图像重组模块包括：组合单元，用于对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像；规范筛选单元，用于对多个待定的放大号车牌图像进行字符规范检测，筛选出符合规范的放大号车牌图像；去重单元，用于对符合规范的多个待定的放大号车牌图像进行车牌号查重，去除相同车牌号的放大号车图像牌，得到多个车牌号不重复的放大号车牌图像；所述组合单元中还包括，在数据库中，获取与当前的放大号车牌图像不同的车牌号的车牌号图像中的字符图像。
20.本技术上述方案，通过对获取到的放大号车牌识别图像筛选出的字符图像进行随机组合，从而得到多个待定的放大号车牌图像，再对待定的放大号车牌图像进行规范检测以及去重，最终得到多个符合规范的唯一的放大号车牌图像，提高了放大号车牌图像的生成精度，本技术上述方案除了能够基于当前获取的放大号车牌图像的字符图像进行随机组合外，还能够获取数据库中的字符图像，来与当前获取的字符图像进行随机组合，进一步的增加生成的放大号车牌图像的数量。
21.本技术另一方面，还公开了一种存储介质，其中，存储有能够被处理器加载并执行如前述方案所述的放大号车牌批量生成方法的计算机程序。
22.本技术另一方面，还公开了一种放大号车牌批量生成设备，其中，所述设备安装有如前述方案所述的放大号车牌批量生成系统。
23.综上所述，本技术公开了一种放大号车牌批量生成方法、系统、存储介质及设备，其中，所述方法包括：获取车牌识别图像；基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像；基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像；基于生成的放大号车牌图像，对放大号车牌图像进行模糊处理，得到模糊处理后的车牌图像，并保存至数据库中，本技术通过上述方案，能够对放大号车牌的图像进行图像处理，生成批量的放大号车牌图像，增加放大号车牌样本量，便于提高放大号车牌的识别率。
附图说明
24.图1是本技术所述放大号车牌批量生成方法的步骤流程图。
25.图2是本技术所述放大号车牌批量生成方法的步骤s2的流程图。
26.图3是本技术所述放大号车牌批量生成方法的步骤s3的流程图。
27.图4是本技术所述放大号车牌批量生成系统的结构框图。
28.图5是本技术所述放大号车牌批量生成系统的字符图像筛选模块的结构框图。
29.图6是本技术所述放大号车牌批量生成系统的字符图像重组模块的结构框图。
30.附图标记:100、图像获取模块；200、字符图像筛选模块；300、字符图像重组模块；400、模糊处理模块；201、车辆区域图像筛选单元；202、车牌区域图像筛选单元；203、字符图像筛选单元；301、组合单元；302、规范筛选单元；303、去重单元。
具体实施方式
31.以下结合附图对本技术作进一步详细说明。
32.货车、挂车因为号牌悬挂不规范，容易粘然污渍，导致辨认困难，违章或发生交通事故，目击者无法第一时间看到车号，所以必须将车牌放大。重型、中型载货汽车及其挂车车身或者车厢候补应该喷涂放大的车牌号，字样应当端正并保持清晰。且对于渣土车类容易出现闯红灯、超速、抛洒滴漏的交通违法行为的车辆，必须安装放大号的车牌，便于识别、清晰和管理，减少对群众安全出行的带来的威胁。对放大号车牌的识别，有助于交通电子眼对货车、挂车、渣土车等大型车辆的识别，以及有助于出现交通违章或肇事之后责任的追查。
33.但是现有的放大号车牌的样本较少，在车辆识别时，很难精准的识别车辆的放大号车牌，因此，基于上述问题，本技术实施例中，公开了一种放大号车牌批量生成方法，其中，参阅图1，为所述方法的步骤流程图，所述方法包括：s1.获取车牌识别图像；s2.基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像；s3.基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像；s4.基于生成的放大号车牌图像，对放大号车牌图像进行模糊处理，得到模糊处理后的车牌图像，并保存至数据库中。
34.本技术实施例中，为了增加样本数量，在获取到现有的车牌识别图像后，对车牌识别图像进行筛选，得出放大号车牌的字符图像，一个车牌包括汉字（车牌首位），字母或数字，并且第一个字母根据不同的省，字母个数也会有差异，获取到字符图像后，对字符图像进行随机组合，可以生成多个放大号车牌图像，可以由一个车牌，对车牌的字符图像进行随机组合，可以得到多个放大号车牌图像，而在获取的车牌数量够多时，整个样本数量也就会很大，便于车辆识别系统学习以及比对，同时，在具体实施过程中，由于不同的车辆，车牌的字体，整洁度，分辨率等会有差异，为了提高车牌识别精度，在对放大号车牌图像样本生成时，会对已生成的放大号车牌图像进行模糊处理，例如，调节分辨率、清晰度、污渍等，进一步的提高样本的数量。
35.前述方案提到了了。在批量生成放大号车牌时，数据来源为获取的放大号车牌信息，因此，在获取到放大号车牌时，需要准确提取放大号车牌图像中的字符图像，基于上述问题，本技术实施例中，所述的放大号车牌批量生成方法，参阅图2，为所述步骤s2的流程图，其中，基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像的方法包括：s201.对车牌识别图像进行检测，筛选出车辆区域图像；s202.对车辆区域图像进行检测，筛选出大号车牌区域图像；s203.基于大号车牌区域图像，筛选出组成车牌号的多个字符的字符图像。
36.本技术实施例中，在获取到车辆识别图像时，由于车辆识别是随机抓取的，干扰因素有其他车辆、环境等，为了减少因素的影响，本技术实施例中，对获取的车牌识别图像进行检测，筛选出车辆区域图像，得出车辆区域图像后，同样的，车辆区域图像也会有干扰因素，而最终需要获取字符图像，因此，再对车辆区域图像进行检测，筛选出放大号车牌的车牌区域图像，得出车牌区域图像后，就可以对字符图像进行识别了，最终可以得到多个组成车牌号的字符图像，通过多次筛选，提高了字符图像的获取精度。
37.前述方案提到了，在获取到车辆识别图像后，筛选出字符图像，对字符图像进行组合，从而得出放大号车牌图像，但是获取到的字符可能会有重复，因此，基于上述问题，所述的放大号车牌批量生成方法，参阅图3，为所述步骤s3的流程图，其中，基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像的方法包括：s301.对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像；s302.对多个待定的放大号车牌图像进行字符规范检测，筛选出符合规范的放大号车牌图像；s303.对符合规范的多个待定的放大号车牌图像进行车牌号查重，去除相同车牌号的放大号车牌图像，得到多个车牌号不重复的放大号车牌图像。
38.本技术实施例中，在获取当前的字符图像后，可以对字符图像进行随机组合，从而得到多个放大号车牌图像，此时，由于并非是最终存储的放大号车牌识别图像，因此待定，前述方案提到了，车牌的构造，第一个字符为汉字，固定不动，第二个字符，各个省或直辖市不同，字符的数量也会不同，而后面的字符为数字或字母，在随机组合时，就可能会出现第二个字母被数字替代，或者是第二个字母被后面的字母替换后，超出省或直辖市的字母范围，此时生成的放大号车牌为错误车牌，应该去除掉，因此，本技术实施例中，在生成待定的放大号车牌图像后，会对字符进行规范检测，筛选出符合规范的放大号车牌图像，同样的，此时的放大号车牌图像也不全会进行保存，例如，字符中包含多个相同的数字或字母，在仅仅是相同的字母或数字彼此替换时，替换后的放大号车牌与替换前的放大号车牌的车牌号一致，因此，此次随机组合生成的放大号车牌与在前车牌重复，因此本技术实施例中，会对放大号车牌图像进查重，去除相同车牌号的放大号车牌图像，保证数据库中的放大号车牌图像的放大号车牌的唯一性。
39.前述方案提到了，在获取到车牌识别图像后，可以对车牌的字符图像进行组合，从而生成多个不同的放大号车牌图像，这是单个车牌图像中的字符图像的组合，为了进一步的增加样本数量，还可以将不同的车牌的字符图像进行组合，具体的，本技术实施例中，所述的放大号车牌批量生成方法，其中，对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像的步骤还包括：在数据库中，获取与当前的放大号车牌图像不同的车牌号的车牌号图像中的字符图像。
40.本技术实施例中，除了能够对一个车牌图像的字符图像进行组合，还可以将当前获取的车牌图像的字符图像与数据库中的其他字符图像进行组合，在进行组合时，为了保证一致性，优选数据库中的字符图像与当前获取的字符图像的字符格式以及背景参数相匹配，字符格式包括字体样式、字体大小等，背景参数包括背景颜色等，在不同的车牌号的车牌图像的字符图像随机组合时，同样会去除最后生成的重复的放大号车牌图像，保证最终的放大号车牌图像的生成准确度。
41.本技术实施例，在具体的车牌识别时，在获取车辆识别图像后，基于整幅图像，采用yolov3的方法检测车辆，因为放大号的车牌只会出现在车辆的尾部，然后在车辆的框中，再次利用yolov3的方法检测放大号的车牌字符。通过两次筛选，得到最终的车牌字符，提高了识别效率。
42.利用人工标注，或者算法打标，可以获得放大号的车牌在原图中的坐标，以及每个
字符在其中的坐标。根据字符的坐标，进行字符的替换或者拼接，生成更多的车牌号。
43.例如可在单张车牌内部，进行字符的颠倒，重新组合为新的车牌，在第一个汉字字符的位置不变的情况下，剩下6个字符，随意的进行位置的变化，理论上最多可以生成6的阶乘，也就是6*5*4*3*2*1=720种不同的可能。
44.除了在单张车牌之间进行字符变换外，还可以在不同的车牌之间，进行字符的拼接或者替换，同时考虑到生成的车牌的颜色一致性，在寻找字符替换的过程中，会在数据库中，寻找字符背景的颜色相近的字符，进行替换，保持生成放大号车牌的整体一致性。若数据库中，存在几千张放大号的车牌，按照该种方式，理论上可生成上上百万的车牌号。
45.利用上述字符拼接或替换的方式，在车牌内或车牌间做变换，可以生成不同的车牌，然后采用数据扩增的策略，比如，高斯模糊，左右翻转，裁剪，调整对比度，亮度，饱和度的方法扩增数据，以保证车牌识别的训练过程中，有海量的数据供给训练。通过本技术上述方案，能够给车牌识别系统提供海量的训练基础以及数据库，可以在后续的车辆识别时，识别放大号车牌，提高放大号车牌的识别效率。
46.本技术实施例中，车牌的识别采用的是全卷积网络和ctc的损失函数，通过全卷积网络以及ctc损失函数，对嵌入式端友好，易于部署，速度快。
47.本技术另一方面，还公开了一种放大号车牌批量生成系统，参阅图4，为所述系统的结构框图，其中，包括：图像获取模块100，用于获取车牌识别图像；字符图像筛选模块200，用于基于车牌识别图像，获取构成放大号车牌的字符图像；字符图像重组模块300，基于获取的字符图像，对字符图像进行组合，生成多个放大号车牌图像；模糊处理模块400，用于基于生成的放大号车牌图像，对放大号车牌图像进行模糊处理，得到模糊处理后的车牌图像，并保存至数据库中。
48.本技术实施例中，上述各个模块的作用以及具体实施，在方法步骤中已经对应的详细描述了，故不在此赘述。
49.进一步的，所述的放大号车牌批量生成系统，其中，参阅图5，为所述字符图像筛选模块200的结构框图，具体包括：车辆区域图像筛选单元201，用于对车牌识别图像进行检测，筛选出车辆区域图像；车牌区域图像筛选单元202，用于对车辆区域图像进行检测，筛选出大号车牌区域图像；字符图像筛选单元203，用于基于大号车牌区域图像，筛选出组成车牌号的多个字符的字符图像。
50.进一步的，所述的放大号车牌批量生成系统，其中，参阅图6，为所述字符图像重组模块300的结构框图，具体包括：组合单元301，用于对多个字符图像进行随机组合，得到多个待定的放大号车牌图像；规范筛选单元302，用于对多个待定的放大号车牌图像进行字符规范检测，筛选出
符合规范的放大号车牌图像；去重单元303，用于对符合规范的多个待定的放大号车牌图像进行车牌号查重，去除相同车牌号的放大号车图像牌，得到多个车牌号不重复的放大号车牌图像；所述组合单元中还包括，在数据库中，获取与当前的放大号车牌图像不同的车牌号的车牌号图像中的字符图像。
51.本技术另一方面，还公开了一种存储介质，其中，存储有能够被处理器加载并执行如前述方案所述的放大号车牌批量生成方法的计算机程序。
52.本技术另一方面，还公开了一种放大号车牌批量生成设备，其中，所述设备安装有如前述方案所述的放大号车牌批量生成系统。
53.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
54.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
55.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd
‑
rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
56.本具体实施方式的实施例均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。