技术摘要：
本发明提供一种双行车牌识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取待识别双行车牌的车牌图像；采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征矩阵；对所述车牌特征矩阵进行特征重组，得到目标车牌特征；将所述目标车牌特征输入至预设深度双向  全部
背景技术：
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛，如无人看 管的停车场、禁区安全管制、交通执法、拥堵定价、自动收费等。根据我国的交通法规，车牌 包括单行车牌和多行车牌，其中，单行车牌用于个人汽车、警车、军车、大使馆车、卡车、公共 汽车等，而双行车牌用于公共汽车、乘用车、卡车、武装警车、摩托车等。 目前，大多数车牌识别方法都只关注于单行车牌识别任务，只有少数方法考虑双 行车牌。而这些方法通常需要把双行车牌分割成两部分，分别作为输入，具体来说，他们要 求车牌每个字符都应该分割且正确识别，因此每个字符分割和识别精度会影响最终识别结 果的准确性。因此，现有的双行车牌识别方法，识别过程的任务量较大，流程较为繁琐，且识 别结果的准确性低。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种双行车牌识别方法、装置、设备及计算机可读存 储介质，旨在提高双行车牌识别结果的识别效率和准确性。 为实现上述目的，本发明提供一种双行车牌识别方法，所述双行车牌识别方法包 括： 获取待识别双行车牌的车牌图像； 采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征矩阵； 对所述车牌特征矩阵进行特征重组，得到目标车牌特征； 将所述目标车牌特征输入至预设深度双向递归神经网络中，得到所述待识别双行 车牌的车牌识别结果。 可选地，所述预设特征提取模型包括输入层、卷积层、池化层和归一化层；其中， 所述输入层用于接收所述待识别双行车牌的车牌图像； 所述卷积层用于根据卷积核提取所述车牌图像的图像特征矩阵； 所述池化层用于对所述卷积层的输出进行池化处理； 所述归一化层用于对所述卷积层的输出进行归一化处理。 可选地，所述对所述车牌特征矩阵进行特征重组，得到目标车牌特征的步骤包括： 按所述车牌特征矩阵的高度对所述车牌特征矩阵进行拆分，得到第一特征矩阵和 第二特征矩阵； 将所述第一特征矩阵与所述第二特征矩阵进行组合拼接，得到目标车牌特征。 可选地，所述将所述目标车牌特征输入至预设深度双向递归神经网络中，得到所 述待识别双行车牌的车牌识别结果的步骤之后，还包括： 4 CN 111582272 A 说　明　书 2/10 页 通过联接时间分类CTC算法对所述车牌识别结果进行处理，得到所述待识别双行 车牌的的车牌信息。 可选地，所述采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特 征矩阵的步骤之前，还包括： 对所述车牌图像进行颜色统计，根据统计结果确定车牌号颜色； 根据所述车牌号颜色确定车牌号像素坐标，并根据所述车牌号像素坐标确定车牌 号有效区域； 根据所述车牌号有效区域对所述车牌图像进行裁剪，得到车牌号图像； 所述采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征矩阵的 步骤包括： 采用预设特征提取模型对所述车牌号图像进行特征提取，得到车牌特征矩阵。 可选地，所述采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特 征矩阵的步骤之前，还包括： 对所述车牌图像进行图像校正处理，得到校正后的车牌图像； 所述采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征矩阵的 步骤包括： 采用预设特征提取模型对所述校正后的车牌图像进行特征提取，得到车牌特征矩 阵。 可选地，所述对所述车牌图像进行图像校正处理，得到校正后的车牌图像的步骤 包括： 通过非线性指数对车牌图像进行非线性灰度变换，得到变换后的车牌图像； 通过预设边缘检测算法对所述变换后的车牌图像进行边缘检测，得到车牌字符外 接框； 通过直线拟合建立所述车牌字符外接框对应的方程，并根据所述方程得到字符倾 斜角度； 基于所述字符倾斜角度对所述车牌图像进行旋转校正，得到校正后的车牌图像。 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种双行车牌识别装置，所述双行车牌识别 装置包括： 图像获取模块，用于获取待识别双行车牌的车牌图像； 特征提取模块，用于采用预设特征提取模型对所述车牌图像进行特征提取，得到 车牌特征矩阵； 特征重组模块，用于对所述车牌特征矩阵进行特征重组，得到目标车牌特征； 车牌识别模块，用于将所述目标车牌特征输入至预设深度双向递归神经网络中， 得到所述待识别双行车牌的车牌识别结果。 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种双行车牌识别设备，所述双行车牌识别 设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的双行车牌识别 程序，其中所述双行车牌识别程序被所述处理器执行时，实现如上所述的双行车牌识别方 法的步骤。 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读 5 CN 111582272 A 说　明　书 3/10 页 存储介质上存储有双行车牌识别程序，其中所述双行车牌识别程序被处理器执行时，实现 如上所述的双行车牌识别方法的步骤。 本发明提供一种双行车牌识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过获取 待识别双行车牌的车牌图像，采用预设特征提取模型对车牌图像进行特征提取，得到车牌 特征矩阵；然后，对车牌特征矩阵进行特征重组，得到目标车牌特征；进而将目标车牌特征 输入至预设深度双向递归神经网络中，得到待识别双行车牌的车牌识别结果。本中，可直接 将待识别双行车牌的车牌图像作为一个整体进行输入，无需对车牌的每个字符进行分割、 识别，相比于现有技术中对各个车牌字符进行单独识别，可节约工作量，提高识别效率。同 时，本发明中可避免因单个字符分割错误而导致整个车牌识别错误，因此，本发明可提高双 行车牌识别结果的准确性。 附图说明 图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图； 图2为本发明双行车牌识别方法第一实施例的流程示意图； 图3为本发明双行车牌识别装置第一实施例的功能模块示意图。 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。