具体实施方式

本申请提供了一种临时车牌识别方法、系统、装置及存储介质，用于识别临时车牌，并提高临时车牌识别的鲁棒性。

需要说明的是，本申请提供的临时车牌识别方法，应用于停车场系统中。为方便阐述，本申请中以系统为执行主体进行举例说明。

请参阅图1，图1为本申请提供的临时车牌识别方法的一个实施例，该方法包括：

101、当检测到目标车辆进入预设区域时，获取该目标车辆的待检测图像；

在停车场系统中，一般使用图像采集设备获取驶入或驶出车场的车辆的图像，再通过车牌识别技术识别该车辆的车牌号，从而根据该车牌号执行后续的车场业务。车牌识别技术能够稳定提取和识别出正常车牌的文本字符，但临时车牌是张贴在车窗内部，由于光线折射等其他原因，对于临时车牌的提取和识别具有不稳定性，经常出现识别失败的情况，从而导致临时车牌车辆可能无法正常驶入或驶出停车场，造成堵车风险。

在本申请中，当系统检测到有目标车辆驶入图像采集设备的识别范围内，即本申请中的预设区域时，则通过图像采集设备实时获取该目标车辆的待检测图像。

102、将该待检测图像输入至目标检测模型中，得到目标检测结果，该目标检测模型用于对输入图像中的车牌与车头进行检测和分类并输出检测分类结果，该检测分类结果包括第一预测框和第二预测框，该第一预测框为对该输入图像中车牌的检测分类结果，该第二预测框为对该输入图像中车头的检测分类结果；

目标检测和分类的定义是输入一张图像，通过算法检测到图片中目标对象的具体位置以及具体类别。通过目标检测和分类算法，可以提取图像中的指定的特征对象并进行分类。基于卷积神经网络的目标检测算法利用大数据和GPU集群的优势，利用大量现实场景的样本通过神经网络自动学习，具有高辨别力和强鲁棒性的特征。

本申请通过训练得到的目标检测模型，能够对输入模型中的图像内的车牌特征和车头特征进行检测和分类，具体的，该目标检测模型通过第一预测框输出对车牌的检测分类结果，通过第二预测框输出对车头的检测分类结果。

系统将获取到的目标车辆的待检测图像输入该目标检测模型中，并得到目标检测结果，需要说明的是，目标检测结果中可能仅包含第一预测框或第二预测框(即待检测图像中仅存在车牌特征或仅存在车头特征)，也可能同时包含第一预测框和第二预测框(即待检测图像中同时存在车牌特征和车头特征)。

103、判断该目标检测结果中是否仅包含该第一预测框，若否，则执行步骤104；

系统判断目标检测结果中是否仅包含第一预测框，即待检测图像中是否仅存在车牌特征，若不仅存在车牌特征，即同时存在车牌特征与车头特征，此时执行步骤104以进行进一步的判断。

104、判断该第一预测框是否位于该第二预测框内，若否，则执行步骤105；

当系统确定目标检测结果中同时存在第一预测框和第二预测框时，则判断第一预测框是否位于第二预测框内，即当系统确定待检测图像中同时存在车牌特征与车头特征时，则进一步判断所提取的车牌的特征范围是否位于车头的特征范围内，若不位于，则执行步骤105。

105、确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

当系统确定目标检测结果中第一预测框不位于第二预测框内时，即当系统确定待检测图像中的车牌特征范围不位于车头特征范围内时，则确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

根据相关规定，未悬挂正常车牌的车辆(例如，新购买的车辆等)若要上路行驶需要粘贴临时车牌。临时车牌是指准予机动车临时上道路行驶的纸质机动车号牌，也称临时行驶车号牌。通常，临时车牌需要粘贴在车辆的前车窗上，例如，可以将临时车牌粘贴在前车窗的左下角或右下角等不影响驾驶人视线的位置。因此，通过对目标检测结果中第一预测框(车牌特征)和第二预测框(车头特征)的相对位置进行判断，即可判断车牌是否为临时车牌。具体的，当目标检测结果中同时存在第一预测框和第二预测框时，且第一预测框不位于第二预测框内时，即可确定该车牌为临时车牌。

在本实施例中，通过对目标车辆拍摄图像，并将图像输入至经过训练的目标检测模型，来检测和分类图像中的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)，再结合所检测出的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)的相对位置来判断该车牌是否为临时车牌，使得现场对临时车牌的判断更加鲁棒，能够较准确地判断现场是否出现临时车牌的车辆，使车场能够针对临时车牌的车辆进行特殊处理，从而降低堵车风险，提升车主停车体验。

下面对本申请中的临时车牌识别方法进行详细说明，请参阅图2，图2为本申请提供的临时车牌识别方法的另一个实施例，该方法包括：

201、当检测到目标车辆进入预设区域时，获取该目标车辆的待检测图像；

202、将该待检测图像输入至目标检测模型中，得到目标检测结果，该目标检测模型用于对输入图像中的车牌与车头进行检测和分类并输出检测分类结果，该检测分类结果包括第一预测框和第二预测框，该第一预测框为对该输入图像中车牌的检测分类结果，该第二预测框为对该输入图像中车头的检测分类结果；

本实施例中，步骤201至步骤202与前述实施例步骤101至步骤102类似，此处不再赘述。

203、判断该目标检测结果中是否仅包含该第一预测框，若否，则执行步骤204，若是，则直接执行步骤206；

系统判断目标检测结果中是否仅包含第一预测框，即待检测图像中是否仅存在车牌特征，若不仅存在车牌特征，即同时存在车牌特征与车头特征，此时执行步骤204以进行进一步的判断。若目标检测结果中仅包含第一预测框，即待检测图像中仅存在车牌特征不存在车头特征，则直接执行步骤206以确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

204、判断该第一预测框是否位于该第二预测框内，若否，则直接执行步骤206，若是，则执行步骤205；

当系统确定目标检测结果中同时存在第一预测框和第二预测框时，则判断第一预测框是否位于第二预测框内，即当系统确定待检测图像中同时存在车牌特征与车头特征时，则进一步判断所提取的车牌特征范围是否位于车头特征范围内，若不位于，则直接执行步骤206。

若目标检测结果中第一预测框位于第二预测框内，则说明车牌特征范围位于车头特征范围内，此时执行步骤205以进行进一步的判断。

205、将该第一预测框内的图像内容输入至车牌分类模型，得到车牌分类结果；

若目标检测结果中第一预测框位于第二预测框内，则说明车牌特征位于车头特征上，此时可能是正常车牌，也可能是车主将临时车牌张贴在了车头位置，因此需要进行进一步的判断：系统将第一预测框内的图像内容，即车牌特征输入至车牌分类模型，并获得车牌分类结果。车牌分类结果包含正常车牌和临时车牌，当车牌分类结果为临时车牌时，则执行步骤206，当车牌分类结果为正常车牌时，测执行步骤207。

需要说明的是，该车牌分类模型是指经过训练的能够对正常车牌和临时车牌进行分类的模型，该车牌分类模型用于判断输入模型中的车牌图像是正常车牌或是临时车牌。

206、确定该目标车辆的车牌为临时车牌，并触发禁止通行事件；

当系统确定目标检测结果中仅包含第一预测框时，则确定该目标车辆的车牌为临时车牌；

当系统确定目标检测结果中同时包含第一预测框和第二预测框时，并确定第一预测框不位于第二预测框内时，则确定该目标车辆的车牌为临时车牌；

当系统确定目标检测结果中同时包含第一预测框和第二预测框时，并确定第一预测框位于第二预测框内时，则将第一预测框内的车牌图像输入车牌分类模型，当车牌分类模型输出的车牌分类结果为临时车牌时，确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

而当系统确定该目标车辆的车牌为临时车牌后，则不自动放行该目标车辆，并上报相应的信息，以及提示车主通过取卡或扫码及其它可能的方式入场。

207、确定该目标车辆的车牌为正常车牌，并触发允许通行事件。

当系统确定目标检测结果中同时包含第一预测框和第二预测框时，并确定第一预测框位于第二预测框内时，则将第一预测框内的车牌图像输入车牌分类模型，当车牌分类模型输出的车牌分类结果为正常车牌时，确定该目标车辆的车牌为正常车牌。

当系统确定该目标车辆的车牌为正常车牌，则按照常规车场业务逻辑放行该目标车辆。

在本实施例中，通过对目标车辆拍摄图像，并将图像输入至经过训练的目标检测模型，来检测和分类图像中的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)，再结合所检测出的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)的相对位置来判断该车牌是否为临时车牌，使得现场对临时车牌的判断更加鲁棒，能够较准确地判断现场是否出现临时车牌的车辆，若出现临时车牌车辆，则不自动放行该车辆，而是上报相关信息或提醒车主采用其他方式入场，从而降低堵车风险，提升车主停车体验。

请参阅图3，图3为本申请提供的临时车牌识别系统一个实施例，该系统包括：

获取单元301，用于当检测到目标车辆进入预设区域时，获取该目标车辆的待检测图像；

检测分类单元302，用于将该待检测图像输入至目标检测模型中，得到目标检测结果，该目标检测模型用于对输入图像中的车牌与车头进行检测和分类并输出检测分类结果，该检测分类结果包括第一预测框和第二预测框，该第一预测框为对该输入图像中车牌的检测分类结果，该第二预测框为对该输入图像中车头的检测分类结果；

第一判断单元303，用于判断该目标检测结果中是否仅包含该第一预测框；

第二判断单元304，用于当该第一判断单元303确定该目标检测结果中不仅包含该第一预测框时，则判断该第一预测框是否位于该第二预测框内；

第一确定单元305，用于当该第二判断单元304确定该第一预测框位于该第二预测框外，则确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

在本实施例中，通过对目标车辆拍摄图像，并将图像输入至经过训练的目标检测模型，来检测和分类图像中的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)，再结合所检测出的车牌(第一预测框)和车头(第二预测框)的相对位置来判断该车牌是否为临时车牌，使得现场对临时车牌的判断更加鲁棒，能够较准确地判断现场是否出现临时车牌的车辆，使车场能够针对临时车牌的车辆进行特殊处理，从而降低堵车风险，提升车主停车体验。

下面对本申请提供的临时车牌识别系统进行详细说明，请参阅图4，图4为本申请提供的临时车牌识别系统另一个实施例，该系统包括：

获取单元401，用于当检测到目标车辆进入预设区域时，获取该目标车辆的待检测图像；

检测分类单元402，用于将该待检测图像输入至目标检测模型中，得到目标检测结果，该目标检测模型用于对输入图像中的车牌与车头进行检测和分类并输出检测分类结果，该检测分类结果包括第一预测框和第二预测框，该第一预测框为对该输入图像中车牌的检测分类结果，该第二预测框为对该输入图像中车头的检测分类结果；

第一判断单元403，用于判断该目标检测结果中是否仅包含该第一预测框；

第二判断单元404，用于当该第一判断单元403确定该目标检测结果中不仅包含该第一预测框时，则判断该第一预测框是否位于该第二预测框内；

第一确定单元405，用于当该第二判断单元404确定该第一预测框位于该第二预测框外，则确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

进一步的，该第一确定单元405还用于：

当该第一判断单元403确定该目标检测结果中仅包含该第一预测框时，确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

进一步的，该系统还包括：

输入单元406，用于当该第二判断单元404确定该第一预测框位于第二预测框内时，则将该第一预测框内的图像内容输入至车牌分类模型，得到车牌分类结果，该车牌分类结果包括正常车牌和临时车牌；

该第一确定单元405还用于：

当该车牌分类结果为临时车牌时，确定该目标车辆的车牌为临时车牌。

进一步的，该系统还包括：

第二确定单元407，用于当该车牌分类结果为正常车牌时，确定该目标车辆的车牌为正常车牌。

进一步的，该系统还包括：

第一触发单元408，用于当该第一确定单元确定该目标车辆的车牌为临时车牌时，触发禁止通行事件。

进一步的，该系统还包括：

第二触发单元409，用于当该第二确定单元确定该目标车辆的车牌为正常车牌时，触发允许通行事件。

本实施例系统中，各单元的功能与前述图2所示方法实施例中的步骤对应，此处不再赘述。

本申请还提供了一种临时车牌识别装置，请参阅图5，图5为本申请提供的临时车牌识别装置一个实施例，该装置包括：

处理器501、存储器502、输入输出单元503、总线504；

处理器501与存储器502、输入输出单元503以及总线504相连；

存储器502保存有程序，处理器501调用程序以执行如上任一临时车牌识别方法。

本申请还涉及一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上保存有程序，其特征在于，当程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上任一临时车牌识别方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，read-onlymemory)、随机存取存储器(RAM，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。