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申请/专利权人：深圳市景阳信息技术有限公司

摘要：本申请属于图像识别技术领域，尤其涉及一种车牌的识别方法、装置、终端及可读存储介质。其中，所述方法包括：获取待识别车牌的车牌图像，其中，所述待识别车牌为一行或多行车牌；将所述车牌图像输入预设卷积神经网络，得到由所述预设卷积神经网络输出的待识别车牌各部分对应的字符概率分布；根据所述车牌各部分对应的字符概率分布，确定所述待识别车牌的车牌内容，实现了通过预设卷积神经网络对一行车牌和多行车牌内容的一次性识别，提高了车牌识别效率，有利于满足如今对车牌快速识别的需求。

主权项：1.一种车牌的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别车牌的车牌图像，其中，所述待识别车牌的车牌类型包括一行车牌内容的车牌和多行车牌内容的车牌；将所述车牌图像输入预设卷积神经网络，得到由所述预设卷积神经网络输出的待识别车牌各部分对应的字符概率分布；所述预设卷积神经网络包括用于上下文关系特征提取的上下文卷积模块和用于对车牌各部分分别进行特征提取，进而得到车牌各部分对应的字符概率分布的分支预测卷积模块；其中，车牌各部分对应的字符概率分布指的是车牌各部分中每一部分的字符内容的预测结果，表现为车牌各部分中每一部分中的每个预测位对应的字符的概率分布，预测位的个数为序列长度；根据所述车牌各部分对应的字符概率分布，确定所述待识别车牌的车牌内容，包括：基于所述车牌各个部分的字符概率分布，根据第一预设规则，确定车牌各部分对应的字符预测结果；所述第一预设规则为最大概率原则，即将字符概率分布中最大概率对应的字符作为预测字符，进而得到字符预测结果；按照第二预设规则对所述车牌各部分对应的字符预测结果进行解码，确定所述待识别车牌的车牌内容；其中，所述第二预设规则为先将连续重复的字符确定为单个字符，然后把空去掉；在得到预设卷积神经网络输出的车牌各部分对应的字符概率分布后，对该车牌各个部分的字符概率分布进行相应转置操作；预设卷积神经网络输出的车牌各部分对应的字符概率分布为N,T,C，为了便于译码，将其转置成T,N,C；其中，N为输入的待识别车牌的车牌图像数；T为输出的序列长度，其与车牌字符个数m有关；将T设为车牌T≥2m+1；C为字符类别总数，为车牌字符的类别总数加上空字符，即C＝车牌字符的类别总数+1。

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