本发明涉及数据处理，特别是涉及一种车牌校正方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、众所周知，车辆的车牌号码是车辆的标识。车牌识别技术可以在车辆不作任何改动的情况下实现汽车的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合中。而在目前智慧城市的建设中，车牌识别更成为了建设的重中之重。传统的车牌识别是通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，从而起到识别车辆牌号和颜色等信息的目的。然而，车牌识别的识别率至今也不敢说有百分百完美识别，其原因就在于其识别率受多种因素影响：比如图像采集设备的拍摄角度、行车速度、外界环境光、遮挡、车牌污损等，从而造成车牌识别错误的状况，显然现今车牌识别系统仍有较多的提升空间。
技术实现思路
1、本发明主要解决的技术问题是提供一种车牌校正方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中车牌校正准确度低的问题。
2、为解决上述技术问题，本发明采用的第一个技术方案是：提供一种车牌校正方法，车牌校正方法包括：
3、获取目标车辆在预设区域和预设时段内的运行轨迹；目标车辆具有对应的车牌检测信息和车辆检测信息；
4、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌；
5、响应于目标车辆的车牌检测信息为异常车牌，则对目标车辆的车牌检测信息进行校正。
6、其中，获取目标车辆在预设区域和预设时段内的运行轨迹，包括：
7、获取预设区域和预设时段对应的所有检测车辆分别对应的运行轨迹，各检测车辆具有对应的车牌检测信息、车辆检测信息；
8、将所有检测车辆中的每个检测车辆依次作为目标车辆。
9、其中，基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
10、采用异常车牌检测模型基于目标车辆对应的运行轨迹、车牌检测信息以及车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息的车牌检测结果；车牌检测结果为异常车牌或正常车牌；
11、其中，异常车牌检测模型包括多个检测模块，
12、采用异常车牌检测模型基于目标车辆对应的运行轨迹、车牌检测信息以及车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
13、基于各检测模块分别基于目标车辆对应的运行轨迹、车牌检测信息以及车辆检测信息进行异常车牌检测，得到各检测模块分别对应的初始检测结果；
14、将各检测模块对应的初始检测结果进行加权求和，得到目标车辆的车牌检测信息对应的车牌检测结果。
15、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码；
16、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
17、将目标车辆的检测车牌号码与数据库中的各预设车牌号的字符串正则规则进行比对；
18、响应于检测车牌号码与数据库中的各预设车牌号的字符串正则规则均不匹配，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
19、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型；
20、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
21、判断目标车辆对应的检测车牌号码与检测车牌类型是否匹配；
22、响应于目标车辆对应的检测车牌号码与检测车牌类型不匹配，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
23、其中，运行轨迹包含目标车辆先后实经的轨迹点；
24、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
25、基于目标车辆的运行轨迹中各轨迹点的时空信息，确定目标车辆的检测运行速度和/或检测时间差；
26、响应于目标车辆对应的检测运行速度和/或检测时间差不符合对应预设要求，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
27、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码；
28、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
29、通过第一设备和第二设备分别对目标车辆的车牌号码进行识别，得到目标车辆对应的两个检测车牌号码；
30、响应于第一设备和第二设备分别检测得到的目标车辆的检测车牌号码不一致，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
31、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和/或检测车牌类型；
32、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
33、判断目标车辆是否具有对应的检测车牌号码和检测车牌类型；
34、响应于目标车辆不具有对应的检测车牌号码或检测车牌类型，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
35、其中，运行轨迹包含目标车辆先后实经的轨迹点；
36、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
37、基于目标车辆的运行轨迹，统计得到预设子时段内目标车辆在各轨迹点出现的次数；预设子时段包含于预设时段；
38、响应于预设子时段内目标车辆在轨迹点出现的次数不符合预设次数，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
39、其中，基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
40、将目标车辆的车牌检测信息与数据库中的各预设车牌信息进行比对；
41、响应于目标车辆的车牌检测信息与数据库中的各预设车牌信息均不相同，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
42、其中，基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
43、响应于目标车辆的车牌检测信息与数据库中的一预设车牌信息相同，则将目标车辆的车辆检测信息与预设车牌信息对应的预设车辆信息进行比对；
44、响应于目标车辆的车辆检测信息与预设车牌信息对应的预设车辆信息不同，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
45、其中，目标车辆具有对应的车辆关联对象；
46、基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
47、基于目标车辆对应的车辆关联对象、车牌检测信息以及车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌。
48、其中，基于目标车辆对应的车辆关联对象、车牌检测信息以及车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
49、判断目标车辆对应的车辆关联对象与预设区域和预设时段对应的除目标车辆的其他检测车辆对应的车辆关联对象是否一致；
50、响应于目标车辆的车辆关联对象与至少一个检测车辆的车辆关联对象一致，则基于目标车辆和检测车辆分别对应的车牌检测信息、车辆检测信息确定同一车辆关联对象对应的目标车辆与检测车辆之间的车辆相似度；
51、响应于车辆相似度大于第一阈值，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
52、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码；
53、基于目标车辆对应的车辆关联对象、车牌检测信息以及车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，包括：
54、基于目标车辆的车辆关联对象，在数据库中查找与车辆关联对象对应的预设车牌号码；
55、响应于目标车辆的车辆关联对象对应的检测车牌号码与预设车牌号码不一致，则基于目标车辆对应的车牌检测信息、车辆检测信息与预设车牌号码对应的车辆登记信息确定检测车牌号码与预设车牌号码之间对应的车辆相似度；
56、响应于车辆相似度大于第二阈值，则确定目标车辆的车牌检测信息为异常车牌。
57、其中，响应于目标车辆的车牌检测信息为异常车牌，则对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
58、响应于目标车辆的车牌检测信息为异常车牌，采用车牌校正模型对目标车辆的车牌检测信息进行校正，得到目标车辆的车牌校正结果；
59、其中，车牌校正模型包括多个车牌校正模块，
60、采用车牌校正模型对目标车辆的车牌检测信息进行校正，得到目标车辆的车牌校正结果，包括：
61、基于各车牌校正模块分别对目标车辆的车牌检测信息进行校正，得到各车牌校正模块分别输出的车牌校正信息；
62、将各车牌校正模块分别输出的车牌校正信息进行加权求和，得到目标车辆的车牌校正结果。
63、其中，车牌校正方法包括：
64、将预设区域和预设时段对应的所有检测车辆中异常车牌对应的检测车辆进行滤除，得到预设区域和预设时段对应的正常车牌数据集；正常车牌数据集包括正常车牌对应的检测车辆。
65、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
66、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
67、基于正常车牌数据集中各检测车辆对应的检测车牌号码与检测车牌类型，得到车牌号码与车牌类型之间对应的第一关系表；
68、将目标车辆的检测车牌号码与第一关系表中的各车牌号码进行比对；
69、基于与检测车牌号码同种类的车牌号码对应的车牌类型，对目标车辆的检测车牌类型进行校正。
70、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，目标车辆和检测车辆均具有对应的车辆关联对象；
71、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
72、基于正常车牌数据集中各检测车辆对应的车牌检测信息与车辆关联对象，得到车牌信息与关联对象之间对应的第二关系表；
73、将目标车辆的车辆关联对象与第二关系表中的各关联对象进行比对；
74、基于与目标车辆的车辆关联对象相同的关联对象对应的车牌信息，对目标车辆对应的检测车牌号码和/或检测车牌类型进行校正。
75、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
76、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
77、将目标车辆的检测车牌号码与第三关系表中的预设车牌号码进行比对；第三关系表是预先构建的预设车牌号码与预设车牌类型之间的对应关系表；
78、基于与目标车辆的检测车牌号码同种类的预设车牌号码对应的预设车牌类型，对目标车辆的检测车牌类型进行校正。
79、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
80、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
81、基于目标车辆对应的车牌检测信息以及车辆检测信息与数据库中的各登记车辆对应的车牌信息以及车辆信息，确定目标车辆与登记车辆之间的车辆相似度；
82、响应于车辆相似度达到第三阈值，则基于车辆相似度对应的登记车辆的车牌信息对目标车辆对应的检测车牌号码和/或检测车牌类型进行校正。
83、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
84、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
85、基于预设区域和预设时段的近邻时空对应的检测车辆与目标车辆分别对应的车牌检测信息以及车辆检测信息，确定检测车辆与目标车辆之间对应的车辆相似度；
86、响应于车辆相似度达到第四阈值，则基于车辆相似度对应的检测车辆的车牌检测信息对目标车辆对应的检测车牌号码和/或检测车牌类型进行校正。
87、其中，车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
88、对目标车辆的车牌检测信息进行校正，包括：
89、基于目标车辆的运行轨迹在预设地图中查找，确定目标车辆的必经轨迹点；
90、基于必经轨迹点采集的各检测车辆与目标车辆分别对应的车牌检测信息以及车辆检测信息，确定检测车辆与目标车辆之间的车辆相似度；
91、响应于车辆相似度达到第五阈值，则基于车辆相似度对应的检测车辆的车牌检测信息对目标车辆对应的检测车牌号码和/或检测车牌类型进行校正。
92、为解决上述技术问题，本发明采用的第三个技术方案是：提供一种车牌校正装置，车牌校正装置包括：
93、获取模块，用于获取目标车辆在预设区域和预设时段内的运行轨迹；目标车辆具有对应的车牌检测信息和车辆检测信息；
94、分析模块，用于基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌；
95、校正模块，用于响应于目标车辆的车牌检测信息为异常车牌，则对目标车辆的车牌检测信息进行校正。
96、为解决上述技术问题，本发明采用的第三个技术方案是：提供一种终端，终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现上述的车牌校正方法中的步骤。
97、为解决上述技术问题，本发明采用的第四个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的车牌校正方法中的步骤。
98、本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种车牌校正方法、装置、终端及计算机可读存储介质，车牌校正方法中通过获取目标车辆在预设区域和预设时段内的运行轨迹；目标车辆具有对应的车牌检测信息和车辆检测信息；基于目标车辆对应的运行轨迹和/或车牌检测信息、车辆检测信息，确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌；响应于目标车辆的车牌检测信息为异常车牌，则对目标车辆的车牌检测信息进行校正。本技术中通过目标车辆的运行轨迹、车牌检测信息以及车辆检测信息确定目标车辆的车牌检测信息是否为异常车牌，再对异常车牌对应的车牌检测信息进行校正，提高车辆车牌信息的准确率。
1.一种车牌校正方法，其特征在于，所述车牌校正方法包括：
2.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，所述车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型；所述运行轨迹包含所述目标车辆先后实经的轨迹点；所述目标车辆具有对应的车辆关联对象；
5.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的车牌校正方法，其特征在于，
7.根据权利要求2所述的车牌校正方法，其特征在于，所述目标车辆具有对应的车辆关联对象；
8.根据权利要求7所述的车牌校正方法，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的车牌校正方法，其特征在于，所述车牌检测信息包括检测车牌号码；
10.根据权利要求1所述的车牌校正方法，其特征在于，
11.根据权利要求2所述的车牌校正方法，其特征在于，所述车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，所述目标车辆和所述检测车辆均具有对应的车辆关联对象；
12.根据权利要求2所述的车牌校正方法，其特征在于，所述车牌检测信息包括检测车牌号码和检测车牌类型，
13.一种车牌校正装置，其特征在于，所述车牌校正装置包括：
14.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行程序数据以实现如权利要求1~12任一项所述的车牌校正方法中的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~12任一项所述的车牌校正方法中的步骤。
