(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 202210320886.2 (22)申请日 2022.03.29 (71)申请人 北京精英路通科技有限公司 地址 100196 北京市通州区环科中路17号 17幢2层101室 (72)发明人 刘逸文　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 钞朝燕　刘芳 (51)Int.Cl. G06V 10/20(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 20/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 识别模型训练方法及 装置、 车牌识别方法及 装置 (57)摘要 本公开提供了一种识别模型训练方法及装 置、 车牌识别方法及装置， 涉及图像处理领域， 尤 其涉及计算机视觉、 智慧停车以及智能交通领 域。 具体实现方案为： 根据 样本车辆图像， 获取待 识别的第一样本车牌图像。 对第一样本车牌图像 进行退化处理， 得到退化后的第二样本车牌图 像， 其中， 退化处理用于对第一样本车牌图像添 加图像退化效果。 根据识别模型对第一样本车牌 图像和第二样本车牌图像进行处理， 得到第一样 本车牌图像对应的识别车牌号， 以及第二样本车 牌图像对应的增强样本车牌图像。 根据识别车牌 号、 增强样本车牌图像、 样本车辆图像对应的样 本车牌号、 第一样本车牌图像， 更新识别模型的 模型参数。 本公开的技术方案可以有效提升车牌 识别的准确性。 权利要求书4页 说明书15页 附图9页 CN 114782666 A 2022.07.22 CN 114782666 A 1.一种识别模型训练方法， 包括： 根据样本车辆图像， 获取待识别的第一样本车牌图像； 对所述第 一样本车牌图像进行退化处理， 得到退化后的第 二样本车牌图像， 其中， 所述 退化处理用于对所述第一样本车牌图像添加图像退化效果； 根据识别模型对所述第 一样本车牌图像和所述第 二样本车牌图像进行处理， 得到所述 第一样本车牌图像对应的识别车牌号， 以及所述第二样本车牌图像对应的增强样本车牌图 像； 根据所述识别车牌号、 所述增强样本车牌图像、 所述样本车辆图像对应的样本车牌号、 以及所述第一样本车牌图像， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 根据 所述识别车牌号、 所述增强样本车牌图像、 所 述样本车辆图像对应的样本车牌号、 以及所述第一样本车牌图像， 对所述识别模型 的模型 参数进行 更新， 包括： 根据所述识别车牌 号以及所述样本车辆图像对应的样本车牌 号， 确定第一损失； 根据所述增强样本车牌图像以及所述第一样本车牌图像， 确定第二损失； 根据所述第一损失和所述第二损失， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 根据所述第一损 失和所述第二损 失， 对所述识别 模型的模型参数进行 更新， 包括： 获取所述第一损失对应的第一权 重， 以及获取 所述第二损失对应的第二权 重； 根据所述第一权重和所述第二权重， 对所述第一损 失和所述第二损 失进行加权处理， 得到目标损失； 根据所述目标损失， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其中， 根据识别模型对所述第 一样本车牌图像 和所述第二样本车牌图像进行处理， 得到所述第一样本车牌图像对应的识别车牌号， 以及 所述第二样本车牌图像对应的增强样本车牌图像， 包括： 根据所述识别模型中的第一子单元， 对所述第一样本车牌图像进行识别处理， 得到所 述第一样本车牌图像对应的识别车牌 号； 根据所述识别模型中的第二子单元， 对所述第二样本车牌图像进行增强处理， 得到所 述第二样本车牌图像对应的增强样本车牌图像。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法， 其中， 根据样本车辆图像， 获取待识别的第一 样本车牌图像， 包括： 对所述样本车辆图像进行 车牌检测， 以在所述样本车辆图像中确定初始车牌图像； 在所述初始车牌图像中， 确定车牌的多个角点； 根据所述车牌的多个角点以及所述初始车牌图像， 获取待识别的第一样本车牌图像。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 根据所述车牌的多个角点以及所述初始车牌图 像， 获取待识别的第一样本车牌图像， 包括: 根据所述多个角点， 在所述初始车牌图像中对车牌进行透视变换， 得到正视的车牌图 像； 将所述正视的车牌图像确定为待识别的第一样本车牌图像。 7.一种车牌识别方法， 包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114782666 A 2获取待识别的车牌图像； 根据识别模型对所述车牌图像进行处 理， 得到所述车牌图像对应的车牌 号， 其中， 所述识别模型中包括用于对车辆 图像进行增强处理的图像增强单元， 以及用于 对车牌号进行识别处理的车牌识别单元， 所述识别模型为根据权利要求1 ‑6任一项所述的 方法确定得到的。 8.根据权利要求7所述的方法， 其中， 根据识别模型对所述车牌图像进行处理， 得到所 述车牌图像对应的车牌 号， 包括： 根据所述识别模型的图像增强单元， 对所述车牌图像进行增强处理， 得到增强后的车 牌图像； 根据所述识别模型的车牌识别单元， 对所述增强后的车牌图像进行识别处理， 得到所 述车牌图像对应的车牌 号。 9.根据权利要求7 所述的方法， 其中， 获取待识别的车牌图像， 包括： 对车辆图像进行 车牌检测， 以在所述车辆图像中确定初始车牌图像； 在所述初始车牌图像中， 确定车牌的多个角点； 根据所述车牌的多个角点以及所述初始车牌图像， 获取待识别的车牌图像。 10.根据权利要求9所述的方法， 其中， 根据所述车牌的多个角点以及所述初始车牌图 像， 获取待识别的车牌图像， 包括: 根据所述多个角点， 在所述初始车牌图像中对车牌进行透视变换， 得到正视的车牌图 像； 将所述正视的车牌图像确定为待识别的车牌图像。 11.一种识别模型训练装置， 包括： 获取模块， 用于根据样本车辆图像， 获取待识别的第一样本车牌图像； 第一处理模块， 用于对所述第一样本车牌图像进行退化处理， 得到退化后的第二样本 车牌图像， 其中， 所述退化处 理用于对所述第一样本车牌图像添加图像退化效果； 第二处理模块， 用于根据识别模型对所述第 一样本车牌图像和所述第 二样本车牌图像 进行处理， 得到所述第一样本车牌图像对应的识别车牌号， 以及所述第二样本车牌图像对 应的增强样本车牌图像； 更新模块， 用于根据 所述识别车牌号、 所述增强样本车牌图像、 所述样本车辆图像对应 的样本车牌 号、 以及所述第一样本车牌图像， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 12.根据权利要求1 1所述的装置， 其中， 所述更新模块具体用于： 根据所述识别车牌 号以及所述样本车辆图像对应的样本车牌 号， 确定第一损失； 根据所述增强样本车牌图像以及所述第一样本车牌图像， 确定第二损失； 根据所述第一损失和所述第二损失， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 13.根据权利要求12所述的装置， 其中， 所述更新模块具体用于： 获取所述第一损失对应的第一权 重， 以及获取 所述第二损失对应的第二权 重； 根据所述第一权重和所述第二权重， 对所述第一损 失和所述第二损 失进行加权处理， 得到目标损失； 根据所述目标损失， 对所述识别模型的模型参数进行 更新。 14.根据权利要求1 1‑13任一项所述的装置， 其中， 所述第二处 理模块具体用于：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114782666 A 3