(19)中华 人民共和国 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 202111661445.0 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 郑州信大 先进技术研究院 地址 450000 河南省郑州市高新 技术产业 开发区莲 花街55号 (72)发明人 李亚飞　王坤　高毫林　李鹏飞　 黄晶晶　张路路　 (74)专利代理 机构 郑州德勤知识产权代理有限 公司 41128 代理人 张微微 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于语义分割的车牌检测及矫 正方法 (57)摘要 本发明提供一种基于语义分割的车牌检测 及矫正方法， 包括以下步骤： 步骤1， 基于预设的 Unet语义分割网络对车辆图像进行车牌语义分 割处理， 获得车牌掩码图； 所述预设的Unet语义 分割网络包括三个掩码通道， 每个掩码通道对应 一种车牌颜色； 每个掩码通道包括两个具有3*3 卷积核的卷积层、 四个下采样模块、 四个上采样 模块以及一个具有3*3卷积核的卷积层， 所述下 采样模块包括一个上采样层和两个卷积层， 所述 上采样模块包括一个池化层和两个卷积层； 步骤 2， 使用车牌定位算法定位在车牌掩码图中定位 车牌的四个顶点； 步骤3， 根据车牌的四个顶点对 车牌掩码图中的车牌区域使用透视变换进行对 齐， 完成车牌 矫正。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114299487 A 2022.04.08 CN 114299487 A 1.一种基于语义分割的车牌检测及矫 正方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 基于预设的Unet语义分割网络对车辆图像进行车牌语义分割处理， 获得车牌掩 码图； 所述预设的Unet语义分割网络包括三个掩码通道， 每个掩码通道对应一种车牌颜色； 每个掩码通道包括两个具有3*3卷积核的卷积层、 四个下采样模块、 四个上采样模块以及一 个具有3*3卷积核的卷积层， 所述下采样模块包括一个上采样层和两个卷积层， 所述上采样 模块包括 一个池化层和两个卷积层； 步骤2， 使用车牌定位 算法定位在车牌掩码图中定位车牌的四个顶点； 步骤3， 根据车牌的四个顶点对车牌掩码图中的车牌区域使用透视变换进行对齐， 完成 车牌矫正。 2.根据权利要求1所述的基于语义分割的车牌检测及矫正方法， 其特征在于， 步骤1中， 基于预设的车牌分割网络对车辆图像进行车牌语义分割处理 时， 不同掩码通道得到的车牌 掩码图中车牌区域的灰度值 不同。 3.根据权利要求1所述的基于语义分割的车牌检测及矫正方法， 其特征在于， 步骤2具 体为： 步骤201， 对车牌掩码图的车牌区域进行边缘检测， 获取车牌区域的边缘轮廓和最小外 接矩形； 步骤202， 计算边缘轮廓上任一点到最小外接矩形四个顶点的距离以及到最小外接矩 阵上下两条直线的距离； 步骤203， 计算最小外接矩形的旋转角度， 并根据旋转角度对步骤202中获得的距离添 加不同的权 重， 计算距离和 ； 其中， Angle为旋转角度， 和 为权重； 为点 （x， y） 到 最小外接矩形上直线的距 离， 为点 （x， y） 到最小外接矩形下直线的距离； 、 、 以及 分别为 点 （x， y） 到最小外 接矩形四个顶点的距离； 步骤204， 重复步骤202 ‑203， 遍历边缘轮廓上的所有点， 获得每一个点的距离和权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114299487 A 2； 步骤205， 比较所有点的距离和 选出最小值 ， 比较所有点的距离和 选出最小值 ， 比较所有点的距离和 选出最小值 ， 比较所有点的距离和 选出最小值 ， 最小 值 对应的四个点， 即为车牌的四个顶点。 4.根据权利要求2所述的基于语义分割的车牌检测及矫正方法， 其特征在于： 训练Unet 语义分割网络时， 用交叉熵损失函数来计算损失。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114299487 A 3