(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210326473.5 (22)申请日 2022.03.30 (71)申请人 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙华区观湖街 道鹭湖社区观盛二路5号捷顺科技中 心 (72)发明人 吴喆　 (74)专利代理 机构 深圳市深佳知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44285 专利代理师 张晓 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 车牌识别方法、 图像处理设备以及计算机可 读存储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种车牌识别方法、 图 像处理设备以及计算机可读存储介质， 用于识别 伪车牌和真车牌。 本申请实施例方法包括： 获取 图像采集设备对闸门现场连续采集的多帧待识 别图像， 分别从各帧待识别图像中提取同一待识 别车牌的图像区域， 得到多个待识别车牌区域及 待识别车牌区域在待识别图像中的位置， 获得针 对闸门现场生成的目标图像识别区域， 其中目标 图像识别区域用于表示运动通过闸门现场的车 辆的车牌可能出现的图像区域， 根据多个待识别 车牌区域的位置， 判断位于目标图像识别区域的 待识别车牌区域的个数是否满足预设条件， 得到 判断结果， 根据判断结果， 确定待识别车牌为伪 车牌还是真车牌。 权利要求书3页 说明书14页 附图9页 CN 114639094 A 2022.06.17 CN 114639094 A 1.一种车牌识别方法， 其特征在于， 应用于图像处理设备， 所述图像处理设备与设置在 闸门现场的图像采集设备通信连接， 所述方法包括： 获取所述图像采集设备对所述闸门现场连续采集的多帧待识别图像； 分别从各帧所述待识别图像中提取同一待识别车牌的图像区域， 得到多个待识别车牌 区域及所述待识别车牌区域在待识别图像中的位置； 获得针对所述 闸门现场 生成的目标图像识别区域， 其中所述目标图像识别区域用于表 示运动通过 所述闸门现场的车辆的车牌可能出现的图像区域； 根据所述多个待识别车牌区域的位置， 判断位于所述目标图像识别区域的待识别车牌 区域的个数 是否满足预设条件， 得到判断结果； 根据所述判断结果， 确定所述待识别车牌 为伪车牌还是真车牌。 2.根据权利要求1所述的车牌识别方法， 其特征在于， 所述获得针对所述 闸门现场 生成 的目标图像识别区域， 包括： 获取所述图像采集设备对通过闸门现场的多个车辆连续采集的车辆图像， 其中每个车 辆对应多帧车辆图像； 针对每个车辆对应的多帧车辆图像， 分别在所述多帧车辆图像中提取所述车辆的车牌 图像区域， 得到每个车辆的车牌区域及所述每个车辆的车牌区域的位置， 其中， 每个车辆的 车牌区域 为多个； 根据多个车辆的多个所述车牌区域， 获得目标图像识别区域。 3.根据权利要求2所述的车牌识别方法， 其特征在于， 所述根据多个车辆的多个所述车 牌区域， 获得目标图像识别区域， 包括： 根据每个所述车牌区域在所述车辆图像中的位置， 确定每个所述车牌 区域的第 一坐标 点及第二坐标点， 其中， 所述第一坐标点位于车牌区域的左上区域， 所述第二坐标点位于车 牌区域的右下区域； 根据多个车辆的多个车牌区域的第一坐标点， 在所述多个车辆中确定目标第一车辆， 以及根据多个车辆的多个车牌区域的第二 坐标点， 在所述多个车辆中确定目标第二车辆； 根据所述目标第一车辆的多个车牌区域的第一坐标点， 拟合上边界线， 以及根据所述 目标第二车辆的多个车牌区域的第二 坐标点， 拟合下边界线； 将所述上边界线和所述下边界线之间的图像区域确定为目标图像识别区域。 4.根据权利要求3所述的车牌识别方法， 其特征在于， 所述根据多个车辆的多个车牌 区 域的第一坐标点， 在所述多个车辆中确定目标第一车辆， 以及根据多个车辆的多个车牌区 域的第二 坐标点， 在所述多个车辆中确定目标第二车辆， 包括： 针对同一车辆， 根据 所述车辆的多个车牌 区域的第 一坐标点确定所述车辆的第 一平均 坐标值， 并根据多个车辆的第一平均坐标值， 在所述多个车辆中确定目标第一车辆； 针对同一车辆， 根据 所述车辆的多个车牌 区域的第 二坐标点确定所述车辆的第 二平均 坐标值， 并根据多个车辆的第二平均坐标值， 在所述多个车辆中确定目标第二车辆 。 5.根据权利要求4所述的车牌识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述车辆的多个车牌 区 域的第一坐标点确定所述车辆的第一平均坐标值， 并根据多个车辆的第一平均坐标值， 在 所述多个车辆中确定目标第一车辆， 包括： 根据所述车辆的多个车牌区域的左上角点的纵坐标值， 确定所述车辆的第 一平均纵坐权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114639094 A 2标值； 根据多个车辆的第 一平均纵坐标值， 将最小的第 一平均纵坐标值对应的车辆确定为目 标第一车辆； 所述根据 所述车辆的多个车牌 区域的第 二坐标点确定所述车辆的第 二平均坐标值， 并 根据多个车辆的第二平均坐标值， 在所述多个车辆中确定目标第二车辆， 包括： 根据所述车辆的多个车牌区域的右下角点的纵坐标值， 确定所述车辆的第 二平均纵坐 标值； 根据多个车辆的第 二平均纵坐标值， 将最大的第 二平均纵坐标值对应的车辆确定为目 标第二车辆 。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述根据所述判断 结果， 确定所述待识别车牌 为伪车牌还是真车牌， 包括： 若所述判断结果为位于所述目标图像识别区域的待识别车牌区域的个数小于预设数 值， 则确定所述待识别车牌 为伪车牌； 若所述判断结果为位于所述目标图像识别区域的待识别车牌区域的个数大于等于预 设数值， 则确定所述待识别车牌 为真车牌。 7.根据权利要求2所述的车牌识别方法， 其特征在于， 所述根据多个车辆的多个所述车 牌区域， 获得目标图像识别区域， 包括： 提取每个车辆的车牌区域的图像特 征； 根据所述每个车辆的车牌区域的图像特征， 将多个所述车牌区域划分为多个车牌区域 集合； 针对每个车牌区域集合， 根据 所述车牌区域集合中每个车牌区域在所述车辆图像 中的 位置确定边界框； 将每个所述车牌区域 集合对应的边界框包 含的图像区域作为目标图像识别区域。 8.根据权利要求7 所述的车牌识别方法， 其特 征在于， 所述图像特 征为像素； 所述根据 所述每个车辆的车牌 区域的图像特征， 将多个所述车牌 区域划分为多个车牌 区域集合， 包括： 根据所述每 个车辆的车牌区域的像素， 确定最大像素及最小像素； 将由所述最大像素及所述最小像素组成的像素范围进行等距划分， 得到多个像素范围 区间； 根据所述车牌区域的像素， 从多个所述车牌 区域中分别获得每个所述像素范围区间对 应的车牌区域， 得到多个车牌区域 集合。 9.根据权利要求7所述的车牌识别方法， 其特征在于， 每个所述车牌区域包括左边界 线、 右边界、 上边界和下边界， 所述根据 所述车牌区域集合中每个车牌区域在所述车辆图像中的位置确定边界框， 包 括： 确定车牌 区域集合中左边界线最靠左的目标第 一车牌区域、 右边界线最靠右的目标第 二车牌区域、 上边界线最靠上的目标第三车牌区域和下边界线最靠下的目标第四车牌区 域； 根据所述目标第一车牌区域的左边界线、 所述目标第二车牌区域的右边界线、 所述目权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114639094 A 3