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申请/专利权人：西安交通大学;陕西四维衡器科技有限公司

摘要：本发明提供一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读存储介质，属于人工智能领域，方法包括车辆检测、车牌检测和字符识别；车辆检测，车牌检测两步完成车牌检测任务，车辆检测可以有效地降低直接对自然图像检测车牌方法的误识别率，同时提升了对无牌车的识别率；车牌检测从车辆检测获取的车辆图片进行检测，能够大幅度减小自然背景带来的扰动，有效提高车牌检测率。字符识别能够精准识别车牌图像中车牌字符并进行统计。本发明通过深度学习去完成车辆检测、车牌检测和字符识别，对单行车牌、多行车牌和无车牌都能正确识别，可以实现对一行车牌和多行车牌内容的一次性识别，提高车牌识别效率，满足目前高速公路收费站的车牌识别需求。

主权项：1.一种多行车牌识别方法，其特征在于，包括以下过程，预先收集的包含车辆的图片作为车辆图像集，利用预训练模型对车辆图像集进行标注，获得车辆标签集，所述车辆图像集和车辆标签集共同构成车辆数据集；利用所述车辆数据集对目标框检测模型进行训练，获得车辆检测模型；从车辆数据集截取车辆图片并调整大小作为车牌图像集，利用预训练模型对车牌图像集进行标注，划分单行车牌和多行车牌，获得车牌标签集，所述车牌图像集和车牌标签集共同构成车牌数据集；利用所述车辆数据集对目标框检测模型进行训练，获得车牌检测模型；从车牌数据集截取车牌图片并调整大小作为字符图像集，利用预训练模型对字符图像集进行标注，获得字符标签集，所述字符图像集和字符标签集共同构成字符数据集，利用所述字符数据集对光学字符识别模型进行训练，获得字符识别模型；车辆检测模块对输入图像进行预处理，获得待识别车辆图像以及车辆进出状态；车牌检测模块对所述待识别车辆图像进行预处理，获得待识别车牌图像，以及所述车牌图像的车牌类型；在所述待识别车牌图像的车牌类型为“多行”的情况下，对所述待识别车牌图像进行分割合并，得到单行车牌类型的车牌图像；字符统计模块对所述单行车牌类型的车牌图像进行识别，放入字典；在所述车辆进出状态为“出”时，根据字典统计出正确的车牌号码。

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