技术摘要：
本申请公开了一种非机动车的车牌识别方法和车牌识别装置，所述车牌识别方法包括：从待识别车辆图像中获得车牌区域图像以及所述车牌区域图像对应的车牌类型；将所述车牌区域图像中的尺寸小于阈值的无效字符进行模糊化处理；将模糊化处理后的所述车牌区域图像输入至与其  全部
背景技术：
车牌是非机动车的身份证，是区别于其他非机动车的一个重要信息。非机动车的 车牌格式一般由所在地、数字、字母等组成，且数字、字母的长度各不相同。各地非机动车的 车牌格式严重不统一，且在车牌的顶部或侧部或底部还设置有一些无效字符，例如“电动自 行车”、“防盗登记牌”等。针对格式各异的非机动车牌，如何提高目标检测的准确率，正确识 别出车牌字符，过滤掉无效字符，是非机动车车牌识别面临的巨大挑战。
技术实现要素：
本申请主要解决的技术问题是提供一种非机动车的车牌识别方法和车牌识别装 置，能够过滤掉无效字符，针对不同的车牌类型选择对应的识别模型，提高车牌字符识别的 准确率和效率。 为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种非机动车的车牌 识别方法，包括：从待识别车辆图像中获得车牌区域图像以及所述车牌区域图像对应的车 牌类型；将所述车牌区域图像中的尺寸小于阈值的无效字符进行模糊化处理；将模糊化处 理后的所述车牌区域图像输入至与其车牌类型对应的识别模型中进行识别，以获得车牌字 符识别结果。 其中，所述从待识别车辆图像中获得车牌区域图像以及所述车牌区域图像对应的 车牌类型，包括：利用包含特征图金字塔网络FPN结构的YOLOV3模型从所述待识别车辆图像 中检测出所述车牌区域图像以及所述车牌类型，其中，所述车牌类型包括单层车牌和双层 车牌。 其中，所述将模糊化处理后的所述车牌区域图像输入至与其车牌类型对应的识别 模型中进行识别，以获得车牌字符识别结果，包括：响应于所述车牌类型为所述单层车牌， 将模糊化处理后的所述车牌区域图像输入至单层识别模型中进行识别，以获得车牌字符识 别结果；响应于所述车牌类型为所述双层车牌，将模糊化处理后的所述车牌区域图像输入 至双层识别模型中进行识别，以获得车牌字符识别结果。 其中，所述响应于所述车牌类型为所述单层车牌，将模糊化处理后的所述车牌区 域图像输入至单层识别模型中进行识别，以获得车牌字符识别结果，包括：将所述车牌区域 图像依次经过多个卷积层处理以获得第一卷积图像；将所述第一卷积图像输入至长短期记 忆网络LSTM中以获得字符序列；将所述字符序列输入至连接时序分类损失CTCloss函数中 以获得收敛后的字符序列；利用所述收敛后的字符序列和字符字典获得所述车牌字符识别 结果。 其中，所述响应于所述车牌类型为所述双层车牌，将模糊化处理后的所述车牌区 4 CN 111582261 A 说　明　书 2/7 页 域图像输入至双层识别模型中进行识别，以获得车牌字符识别结果，包括：将所述车牌区域 图像依次经过多个卷积层处理以获得第二卷积图像；将所述第二卷积图像张量在1/2高度 上裁剪，并进行首尾拼接以获得第三卷积图像；将所述第三卷积图像输入至长短期记忆网 络LSTM中以获得字符序列；将所述字符序列输入至连接时序分类损失CTCloss函数中以获 得收敛后的字符序列；利用所述收敛后的字符序列和字符字典获得所述车牌字符识别结 果。 其中，所述单层车牌包括单层绿牌，所述双层车牌包括双层绿牌、双层黄牌、双层 白牌、双层蓝牌；所述获得车牌字符识别结果之后，还包括：将所述车牌类型和所述车牌字 符识别结果输出。 其中，所述将所述车牌类型和所述车牌字符识别结果输出之前，还包括：根据所述 车牌字符识别结果中的汉字将所述车牌类型进一步划分为与所述汉字相关的车牌类型；或 者，根据所述车牌字符识别结果中的字符规则将所述车牌类型进一步划分为与所述字符规 则相关的车牌类型。 其中，所述将所述车牌区域图像中的尺寸小于阈值的无效字符进行模糊化处理， 包括：利用双线性内插法将所述车牌区域图像中尺寸小于阈值的无效字符进行模糊化处 理。 其中，所述从待识别车辆图像中获得车牌区域图像以及所述车牌区域图像对应的 车牌类型之前，包括：建立基础数据库，所述基础数据库中包含各个省市非机动车辆图像； 对所述基础数据库中的车辆图像进行标记，以标记出所述车辆图像中的车牌区域以及车牌 内的有效字符；利用标记后的所述车辆图像训练所述YOLOV3模型。 为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种非机动车的车 牌识别装置，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器 用于执行所述程序指令以实现上述任一实施例所述的车牌识别方法。 本申请的有益效果是：本申请所提供的非机动车的车牌识别方法中在识别之前会 预先将车牌区域图像中尺寸小于阈值的无效字符进行模糊化处理，以过滤掉无效字符，以 使得后续在识别过程中不会对该无效字符进行识别，提高车牌字符识别的准确率和效率； 且在车牌识别过程中，会采用与车牌类型对应的识别模型进行识别，即不同的车牌类型采 用不同的识别模型，以进一步提高车牌字符识别的准确率和效率。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。其中： 图1为本申请非机动车的车牌识别方法一实施方式的流程示意图； 图2为图1中步骤S103对应的一实施方式的流程示意图； 图3为图2中步骤S201对应的一实施方式的流程示意图； 图4为图2中步骤S202对应的一实施方式的流程示意图； 图5a为非机动车的车辆图像一实施方式的结构示意图； 5 CN 111582261 A 说　明　书 3/7 页 图5b为非机动车的车辆图像另一实施方式的结构示意图； 图5c为非机动车的车辆图像另一实施方式的结构示意图； 图5d为非机动车的车辆图像另一实施方式的结构示意图； 图6为本申请非机动车的车牌识别装置一实施方式的结构示意图； 图7为本申请非机动车的车牌识别装置一实施方式的结构示意图； 图8为本申请存储装置一实施方式的结构示意图。