远距离车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质与流程

本发明涉及车牌识别，尤其涉及一种远距离车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质。

背景技术：

1、现目前，对于轻度智能化(ai算力在0.5top左右)的网络监控摄像头，车牌识别功能是在摄像头端完成的。在识别过程中，摄像头会将拍摄到的图像使用vpu硬件进行压缩，以适应深度学习神经网络进行车牌位置检测。经过图像校正后，这些图像会被用于图像识别。

2、在同一个场景下，对于远距离的车牌识别，如用一款400万的摄像机来识别30米开外的车牌识别，摄像头拍摄的原始图像中的车辆信息经过压缩后会变得模糊导致车牌无法识别。针对该问题，可以考虑更换镜头或者使用动态变焦相机等方法来解决，但这些方法都会显著增加硬件成本，并且视场角局限性也较高，对于同一张图像中较偏远的车牌依旧无法识别。因此，需要提供一种方法在不改变摄像头的前提下完成更远距离的车牌识别。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种远距离车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质，解决了现有摄像头在进行远距离的车牌识别时，拍摄的原始图像中的车辆信息经过压缩后会变得模糊导致车牌无法识别的问题。

2、为达到上述目的，第一方面，本发明提供一种远距离车牌识别方法，包括：

3、对摄像头拍摄的原始图像进行压缩得到压缩图像；

4、将所述压缩图像输入训练好的深度学习检测网络中，获取车辆在所述压缩图像中的第一位置信息；

5、通过位置映射的方式得到所述车辆在所述原始图像中的第二位置信息；

6、根据所述第二位置信息在所述原始图像中截取车辆图像；

7、将所述截取到的车辆图像进行压缩并送入所述深度学习检测网络，获取所述车辆的车牌信息。

8、可选的，所述第一位置信息及所述第二位置信息包括所述车辆所处的位置信息以及所述车辆的宽度和高度。

9、可选的，所述原始图像与所述车辆图像的数据帧同步。

10、可选的，将所述截取到的车辆图像进行压缩并送入所述深度学习检测网络之后，所述远距离车牌识别方法还包括：

11、获取所述车辆的车牌位置；

12、根据所述车牌位置对车牌进行矫正与识别，以获取所述车牌信息。

13、基于同一技术构思，第二方面，本发明还提供了一种远距离车牌识别系统，包括：

14、压缩模块，被配置为对摄像头拍摄的原始图像进行压缩得到压缩图像；

15、深度学习检测网络，被配置为接收所述压缩图像，并获取车辆在所述压缩图像中的第一位置信息；

16、位置映射模块，被配置为通过位置映射的方式得到所述车辆在所述原始图像中的第二位置信息；

17、截取模块，被配置为根据所述第二位置信息在所述原始图像中截取车辆图像；

18、所述压缩模块还被配置为将所述截取到的车辆图像进行压缩并送入所述深度学习检测网络，以获取所述车辆的车牌信息。

19、可选的，所述第一位置信息及所述第二位置信息包括所述车辆所处的位置信息以及所述车辆的宽度和高度。

20、可选的，所述原始图像与所述车辆图像的数据帧同步。

21、可选的，所述深度学习检测网络还被配置为获取所述车辆的车牌位置，所述远距离车牌识别系统还包括：

22、矫正与识别模块，被配置为根据所述车牌位置对车牌进行矫正与识别，以获取所述车牌信息。

23、基于同一技术构思，第三方面，本发明还提供了一种摄像头，所述摄像头内置有如上所述的远距离车牌识别系统，所述摄像头在离线状态下获取所述车辆的车牌信息。

24、基于同一技术构思，第四方面，本发明还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时能实现如上所述的远距离车牌识别方法。

25、在本发明提供的一种远距离车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质中，通过将压缩图像送入深度学习检测网络来获取车辆位置，然后利用原始图像和压缩图像的位置映射来获取车辆在原始图像中的位置并截取出车辆图像，然后再将车辆图像送入深度学习检测网络以获取车辆的车牌信息，进而在不改变摄像头硬件的情况下，提升了摄像头远距离的车牌识别性能。

技术特征：

1.一种远距离车牌识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的远距离车牌识别方法，其特征在于，所述第一位置信息及所述第二位置信息包括所述车辆所处的位置信息以及所述车辆的宽度和高度。

3.根据权利要求1所述的远距离车牌识别方法，其特征在于，所述原始图像与所述车辆图像的数据帧同步。

4.根据权利要求1所述的远距离车牌识别方法，其特征在于，将所述截取到的车辆图像进行压缩并送入所述深度学习检测网络之后，所述远距离车牌识别方法还包括：

5.一种远距离车牌识别系统，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的远距离车牌识别系统，其特征在于，所述第一位置信息及所述第二位置信息包括所述车辆所处的位置信息以及所述车辆的宽度和高度。

7.根据权利要求5所述的远距离车牌识别系统，其特征在于，所述原始图像与所述车辆图像的数据帧同步。

8.根据权利要求5所述的远距离车牌识别系统，其特征在于，所述深度学习检测网络还被配置为获取所述车辆的车牌位置，所述远距离车牌识别系统还包括：

9.一种摄像头，其特征在于，所述摄像头内置有根据权利要求5-8中任一项所述的远距离车牌识别系统，所述摄像头在离线状态下获取所述车辆的车牌信息。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时能实现根据权利要求1-4中任一项所述的远距离车牌识别方法。

技术总结
本发明涉及车牌识别技术领域，尤其涉及一种远距离车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质，方法包括：对摄像头拍摄的原始图像进行压缩得到压缩图像；将压缩图像输入训练好的深度学习检测网络中，获取车辆在压缩图像中的第一位置信息；通过位置映射的方式得到车辆在原始图像中的第二位置信息；根据第二位置信息在原始图像中截取车辆图像；将截取到的车辆图像进行压缩并送入深度学习检测网络，获取车辆的车牌信息。本发明利用原始图像和压缩图像的位置映射来获取车辆在原始图像中的位置并截取出车辆图像，然后再将车辆图像送入深度学习检测网络以获取车辆的车牌信息，进而在不改变摄像头硬件的情况下，提升了摄像头远距离的车牌识别性能。

技术研发人员：余伟,王怡刚,周霜,冯剑锋
受保护的技术使用者：上海富瀚微电子股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15