一种车辆识别方法及系统与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种车辆识别方法及系统。


背景技术：

2.现在小区物业安保管理逐渐完善，其中车辆管理尤为重要，需要对进入小区的车辆进行监控与记录，实时掌握车辆情况，保障业主财产安全。目前主要是靠人工进行监管判断、记录，监管小区车辆出入情况，耗费了大量的人力物力，管理效果低下，管理也不方便。虽然，现在也存在应用智能识别技术对车辆进行识别管理，但是现有的车辆识别技术仅仅是基于视觉图像进行简单单一的车牌信息识别，识别精度不高；且需要通过多个设备进行配合，才可实现有效的车辆管理，成本高。


技术实现要素：

3.为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种车辆识别方法及系统，结合小区车辆特点构建针对性的车辆识别架构，进行多重全面精准的车辆识别，提高车辆识别效果及车辆管理效率。
4.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
5.第一方面，本发明提供一种车辆识别方法，包括以下步骤：
6.采集并根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构；
7.采集车辆特征数据，构建车辆特征数据库，并构建车辆识别模型；
8.当车辆出入小区时，采集并对出入车辆视频进行预处理；
9.提取并对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车辆识别结果确定初始车辆信息识别结果；
10.采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案，并根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；
11.对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。
12.本方法针对小区车辆基础情况及不同车辆的特征构建针对性的车辆管理架构和车辆识别模型，以便后续进行精准高效的车辆识别以及车辆管理，大大提高车辆识别精度和管理效率。当有车辆进出小区时，通过视频采集设备采集出入车辆视频，并对采集的视频数据进行预处理，以得到更为清晰更优的视频，然后对视频中的每一帧车辆图像进行初始的文字识别，以得到初步的车辆信息识别结果，根据初步的车辆信息识别结果；然后结合车辆识别模型确定针对性的识别方案，进行进一步的更为精准的车辆识别，以得到更为精准全面的车辆识别结果。为了提高车辆管理效率及效果，将车辆识别结果导入至车辆管理架构中进行存储管理，以便后续小区管理人员调取查看；为了节约存储空间，将出入车辆数据进行压缩后，存储到车辆管理架构中进行存储管理。
13.基于第一方面，进一步地，上述根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构的方法
包括以下步骤：
14.提取并根据小区车辆基础信息中的车辆数量设定管理节点；
15.提取并根据小区车辆基础信息中的车辆特征设定特征类别子节点；
16.基于管理节点和特征类别子节点构建车辆管理架构。
17.基于第一方面，进一步地，上述构建车辆识别模型的方法包括以下步骤：
18.对车辆特征数据库中的数据进行分类处理，确定多个车辆特征类别；
19.根据多个车辆特征类别构建初始车辆识别框架；
20.根据多个车辆特征类别设定多种识别方案，并将各个识别方案与初始车辆识别框架相关联，以构建车辆识别模型。
21.基于第一方面，进一步地，上述采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案的方法包括以下步骤：
22.将初始车辆信息识别结果导入车辆识别模型中，提取并根据车辆特征数据匹配对应的识别方案，该识别方案包括识别范围、识别对象及识别算法。
23.基于第一方面，进一步地，上述根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果的方法包括以下步骤：
24.根据识别方案中的识别范围提取出入车辆视频中对应的目标辆图像；
25.根据识别方案中的识别对象及识别算法对对应的目标车辆图像进行识别，以得到对应的识别结果；
26.对识别结果进行聚类处理，以确定最终的车辆识别结果，该车辆识别结果包括车牌信息、车辆标识及车身状况信息。
27.基于第一方面，进一步地，上述对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别的方法包括以下步骤：
28.利用多边缘检测相互校验方法对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行检测，以得到并根据多个检测结果筛选得到优质车辆图像；
29.利用多种ocr识别模型分别对优质车辆图像进行识别，以得到并根据多个识别结果确定最终的初始车辆信息识别结果。
30.基于第一方面，进一步地，上述对出入车辆视频进行预处理的方法包括以下步骤：
31.利用中值滤波、均值滤波、高斯滤波多种滤波方法中的其中任意一种滤波方法对出入车辆视频中的每一帧图像进行滤波；
32.针对滤波后的图像进行细节优化，以得到更优图像。
33.第二方面，本发明提供一种车辆识别系统，包括管理架构构建模块、识别模型构建模块、视频采集模块、初始识别模块、目标识别模块以及车辆信息管理模块，其中：
34.管理架构构建模块，用于采集并根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构；
35.识别模型构建模块，用于采集车辆特征数据，构建车辆特征数据库，并构建车辆识别模型；
36.视频采集模块，用于当车辆出入小区时，采集并对出入车辆视频进行预处理；
37.初始识别模块，用于提取并对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车辆识别结果确定初始车辆信息识别结果；
38.目标识别模块，用于采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方
案，并根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；
39.车辆信息管理模块，用于对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。
40.本系统通过管理架构构建模块、识别模型构建模块、视频采集模块、初始识别模块、目标识别模块以及车辆信息管理模块等多个模块的配合，针对小区车辆基础情况及不同车辆的特征构建针对性的车辆管理架构和车辆识别模型，以便后续进行精准高效的车辆识别以及车辆管理，大大提高车辆识别精度和管理效率。当有车辆进出小区时，通过视频采集设备采集出入车辆视频，并对采集的视频数据进行预处理，以得到更为清晰更优的视频，然后对视频中的每一帧车辆图像进行初始的文字识别，以得到初步的车辆信息识别结果，根据初步的车辆信息识别结果；然后结合车辆识别模型确定针对性的识别方案，进行进一步的更为精准的车辆识别，以得到更为精准全面的车辆识别结果。为了提高车辆管理效率及效果，将车辆识别结果导入至车辆管理架构中进行存储管理，以便后续小区管理人员调取查看；为了节约存储空间，将出入车辆数据进行压缩后，存储到车辆管理架构中进行存储管理。
41.第三方面，本技术提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的方法。
42.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。
43.本发明至少具有如下优点或有益效果：
44.1、针对小区车辆基础情况及不同车辆的特征构建针对性的车辆管理架构和车辆识别模型，以便后续进行精准高效的车辆识别以及车辆管理，大大提高车辆识别精度和管理效率；针对小区车辆数量确定数据处理流量，设定合理的管理节点，然后根据车辆特征设定多个特征类别子节点，分类进行管理，结合管理节点和特征类别子节点构建一个车辆管理架构，后续对小区车辆针对性管理，大大提高管理效率，同时，也方便后续管理人员直观清晰地进行查看；
45.2、将出入车辆数据进行压缩后，存储到车辆管理架构中进行存储管理，大大节约了存储空间；
46.3、结合不同的车辆特征设定对应的识别方案，构建针对性的车辆识别模型，以保证后续的识别效率和精度；
47.4、结合车辆识别模型确定针对性的识别方案，进行进一步的更为精准的车辆识别，以得到更为精准全面的车辆识别结果；
48.5、对采集的出入车辆视频进行预处理，针对图像分别进行优化，以得到更优质的视频，提高后续识别的精准高效性，避免无效识别；
49.6、利用多边缘检测相互校验方法对车辆图像进行检测，进而筛除掉部分质量不高，图像不清晰的车辆图像，以得到更为清晰的部分优质车辆图像；
50.7、对出入车辆视频进行压缩，并根据车辆识别结果将对应的压缩数据和车辆识别结果导入到车辆管理架构中对应的子节点中进行分类存储管理，进一步提高对小区车辆的管理效果，同时节约存储空间。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
52.图1为本发明实施例一种车辆识别方法的流程图；
53.图2为本发明实施例一种车辆识别方法中构建车辆管理架构的流程图；
54.图3为本发明实施例一种车辆识别方法中构建车辆识别模型的流程图；
55.图4为本发明实施例一种车辆识别系统的原理框图；
56.图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
57.附图标记说明：100、管理架构构建模块；200、识别模型构建模块；300、视频采集模块；400、初始识别模块；500、目标识别模块；600、车辆信息管理模块；101、存储器；102、处理器；103、通信接口。
具体实施方式
58.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
59.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
60.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
61.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
62.在本发明实施例的描述中，“多个”代表至少2个。
63.实施例：
64.如图1-图3所示，第一方面，本发明实施例提供一种车辆识别方法，包括以下步骤：
65.s1、采集并根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构；该小区车辆基础信息包括车辆数量、车辆归属、车辆类型特征等。
66.进一步地，如图2所示，包括：
67.s11、提取并根据小区车辆基础信息中的车辆数量设定管理节点；
68.s12、提取并根据小区车辆基础信息中的车辆特征设定特征类别子节点；
69.s13、基于管理节点和特征类别子节点构建车辆管理架构。
70.在本发明的一些实施例中，为了进一步提高车辆管理效率，针对小区车辆数量确定数据处理流量，设定合理的管理节点，然后根据车辆特征设定多个特征类别子节点，分类进行管理，结合管理节点和特征类别子节点构建一个车辆管理架构，后续对小区车辆针对性管理，大大提高管理效率，同时，也方便后续管理人员直观清晰地进行查看。上述车辆管理架构包括多个管理节点，各个管理节点下关联多个特征类别子节点，后续进行相关类别车辆信息的存储管理。
71.s2、采集车辆特征数据，构建车辆特征数据库，并构建车辆识别模型；上述车辆特征数据包括车辆类型、车辆标识、车身形状结构等。
72.进一步地，如图3所示，包括：
73.s21、对车辆特征数据库中的数据进行分类处理，确定多个车辆特征类别；
74.s22、根据多个车辆特征类别构建初始车辆识别框架；
75.s23、根据多个车辆特征类别设定多种识别方案，并将各个识别方案与初始车辆识别框架相关联，以构建车辆识别模型。
76.在本发明的一些实施例中，为了保证车辆识别效率，结合不同的车辆特征设定对应的识别方案，构建针对性的车辆识别模型，后续根据不同的车辆特征进行不同的车辆信息识别，保证车辆识别的精准高效性。
77.s3、当车辆出入小区时，采集并对出入车辆视频进行预处理；
78.进一步地，包括：利用中值滤波、均值滤波、高斯滤波多种滤波方法中的其中任意一种滤波方法对出入车辆视频中的每一帧图像进行滤波；针对滤波后的图像进行细节优化，以得到更优图像。
79.在本发明的一些实施例中，为了提高后续识别的精准高效性，避免无效识别，对采集的出入车辆视频进行预处理，针对图像进行优化，以得到更优质的视频，为后续提供更为有效的视频数据。
80.上述对出入车辆视频中的每一帧图像进行过滤去噪具体包括：利用中值滤波、均值滤波、高斯滤波等多种滤波方法中的其中任意一种方法对图像进行滤波；针对滤波后的图像进行细节优化，得到更为清晰的图像。还可以基于多种滤波方法的滤波结果进行结合，进而得到滤波效果更好的滤波图像。
81.s4、提取并对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车辆识别结果确定初始车辆信息识别结果；
82.进一步地，包括：利用多边缘检测相互校验方法对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行检测，以得到并根据多个检测结果筛选得到优质车辆图像；利用多种ocr识别模型分别对优质车辆图像进行识别，以得到并根据多个识别结果确定最终的初始车辆信息识别结果。
83.在本发明的一些实施例中，为了进一步保证识别效果，提高识别效率，首先，利用多边缘检测相互校验方法对车辆图像进行检测，进而筛除掉部分质量不高，图像不清晰的车辆图像，以得到更为清晰的部分优质车辆图像；然后利用多种不同的ocr识别模型分别对各幅优质车辆图像进行识别，以得到各幅图像对应的多个车辆信息识别结果，然后根据所
有的车辆信息识别结果得到一个最终的初始车辆信息识别结果，该初始车辆信息识别结果包括车辆车牌信息、车辆标识特征等。
84.上述利用多边缘检测相互校验方法对车辆图像进行检测具体包括：利用canny算子对车辆图像边缘进行检测，得到检测结果；利用laplacian算子对车辆图像边缘进行检测，得到检测结果；利用sobel算子对车辆图像边缘进行检测，得到检测结果；将上述三个检测结果进行相互校验，若校验结果显示两两间差异性均低于预置的差异性阈值，则认定该车辆图像为优质车辆图像；反之，则认定该车辆图像质量不高，剔除该帧车辆图像。
85.s5、采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案，并根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；
86.进一步地，包括：将初始车辆信息识别结果导入车辆识别模型中，提取并根据车辆特征数据匹配对应的识别方案，该识别方案包括识别范围、识别对象及识别算法。
87.进一步地，根据识别方案中的识别范围提取出入车辆视频中对应的目标辆图像；根据识别方案中的识别对象及识别算法对对应的目标车辆图像进行识别，以得到对应的识别结果；对识别结果进行聚类处理，以确定最终的车辆识别结果，该车辆识别结果包括车牌信息、车辆标识及车身状况信息。
88.在本发明的一些实施例中，为了进一步提高车辆识别效果，针对不同的车辆特征构建不同的识别方案，通过车辆识别模型结合初始车辆信息识别结果中的车辆特征调取对应的识别方案，针对性的进行车牌信息、车辆标识或车身状况信息识别；结合不同的车辆可以分别进行一种或多种信息识别，提高识别效率，更好的满足识别需求。
89.s6、对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。
90.在本发明的一些实施例中，为了进一步提高对小区车辆的管理效果，同时节约存储空间，对出入车辆视频进行压缩，并根据车辆识别结果将对应的压缩数据和车辆识别结果导入到车辆管理架构中对应的子节点中进行分类存储管理。
91.本方法针对小区车辆基础情况及不同车辆的特征构建针对性的车辆管理架构和车辆识别模型，以便后续进行精准高效的车辆识别以及车辆管理，大大提高车辆识别精度和管理效率。当有车辆进出小区时，通过视频采集设备采集出入车辆视频，并对采集的视频数据进行预处理，以得到更为清晰更优的视频，然后对视频中的每一帧车辆图像进行初始的文字识别，以得到初步的车辆信息识别结果，根据初步的车辆信息识别结果；然后结合车辆识别模型确定针对性的识别方案，进行进一步的更为精准的车辆识别，以得到更为精准全面的车辆识别结果。为了提高车辆管理效率及效果，将车辆识别结果导入至车辆管理架构中进行存储管理，以便后续小区管理人员调取查看；为了节约存储空间，将出入车辆数据进行压缩后，存储到车辆管理架构中进行存储管理。
92.在本发明的一些实施例中，为了进一步提高车辆识别效果，还可以结合车辆的语音特征进行匹配分析，基于预置的车辆基础音频音色参考数据库，结合不同车辆的音色特征，对采集的车辆视频中的音频进行匹配对比，进而识别出对应出入车辆的相关信息。为了更好的提高音频比对效果，对出入车辆视频中的语音信号进行去噪优化，利用最小二乘法自适应滤波器对语音信号进行去噪，得到初始去噪信号，然后利用傅里叶变换对初始去噪信号进行空间上的语音信号优化，在进行逆变换得到最终的语音去噪信号，然后进行精准
processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
105.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法及系统，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法及系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的方法及系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
106.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
107.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器102执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。所述功能如果以软件功能模块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，本技术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)执行本技术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-only memory)、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。
108.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
109.对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

技术特征：
1.一种车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集并根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构；采集车辆特征数据，构建车辆特征数据库，并构建车辆识别模型；当车辆出入小区时，采集并对出入车辆视频进行预处理；提取并对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车辆识别结果确定初始车辆信息识别结果；采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案，并根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。2.根据权利要求1所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构的方法包括以下步骤：提取并根据小区车辆基础信息中的车辆数量设定管理节点；提取并根据小区车辆基础信息中的车辆特征设定特征类别子节点；基于管理节点和特征类别子节点构建车辆管理架构。3.根据权利要求1所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述构建车辆识别模型的方法包括以下步骤：对车辆特征数据库中的数据进行分类处理，确定多个车辆特征类别；根据多个车辆特征类别构建初始车辆识别框架；根据多个车辆特征类别设定多种识别方案，并将各个识别方案与初始车辆识别框架相关联，以构建车辆识别模型。4.根据权利要求3所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案的方法包括以下步骤：将初始车辆信息识别结果导入车辆识别模型中，提取并根据车辆特征数据匹配对应的识别方案，该识别方案包括识别范围、识别对象及识别算法。5.根据权利要求4所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果的方法包括以下步骤：根据识别方案中的识别范围提取出入车辆视频中对应的目标辆图像；根据识别方案中的识别对象及识别算法对对应的目标车辆图像进行识别，以得到对应的识别结果；对识别结果进行聚类处理，以确定最终的车辆识别结果，该车辆识别结果包括车牌信息、车辆标识及车身状况信息。6.根据权利要求1所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别的方法包括以下步骤：利用多边缘检测相互校验方法对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行检测，以得到并根据多个检测结果筛选得到优质车辆图像；利用多种ocr识别模型分别对优质车辆图像进行识别，以得到并根据多个识别结果确定最终的初始车辆信息识别结果。7.根据权利要求1所述的一种车辆识别方法，其特征在于，所述对出入车辆视频进行预
处理的方法包括以下步骤：利用中值滤波、均值滤波、高斯滤波多种滤波方法中的其中任意一种滤波方法对出入车辆视频中的每一帧图像进行滤波；针对滤波后的图像进行细节优化，以得到更优图像。8.一种车辆识别系统，其特征在于，包括管理架构构建模块、识别模型构建模块、视频采集模块、初始识别模块、目标识别模块以及车辆信息管理模块，其中：管理架构构建模块，用于采集并根据小区车辆基础信息构建车辆管理架构；识别模型构建模块，用于采集车辆特征数据，构建车辆特征数据库，并构建车辆识别模型；视频采集模块，用于当车辆出入小区时，采集并对出入车辆视频进行预处理；初始识别模块，用于提取并对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车辆识别结果确定初始车辆信息识别结果；目标识别模块，用于采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案，并根据识别方案对出入车辆视频中的车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；车辆信息管理模块，用于对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆识别方法及系统，涉及图像识别技术领域。该方法包括：构建车辆管理架构；构建车辆识别模型；采集并对出入车辆视频进行预处理；提取并对出入车辆视频中的包含车牌的车辆图像进行文字识别，以得到并根据多个车牌识别结果确定初始车辆信息识别结果；采用车辆识别模型根据初始车辆信息识别结果确定识别方案，并根据识别方案对出入车辆视频中的每一帧车辆图像进行识别，以得到车辆识别结果；对出入车辆视频进行压缩，以得到压缩数据，将压缩数据和车辆识别结果导入至车辆管理架构进行存储管理。本发明结合小区车辆特点构建针对性的车辆管理架构和识别模型，进行多重全面精准的车辆识别，提高车辆识别效果及车辆管理效率。管理效率。管理效率。


技术研发人员：单冉
受保护的技术使用者：北京索腾科技有限公司
技术研发日：2023.07.26
技术公布日：2023/10/15