專(zhuān)利名稱(chēng)：一種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置。
背景技術(shù)：
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，車(chē)輛的 數(shù)量不斷増加，因此通過(guò)計(jì)算機(jī)信息化、智能化的方案管理車(chē)輛成為必然?，F(xiàn)有技術(shù)中車(chē)牌識(shí)別在智能交通領(lǐng)域扮演者重要的角色，其在交通流量監(jiān)測(cè)、高速公路卡ロ收費(fèi)、闖紅燈違章車(chē)輛監(jiān)控及社區(qū)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用。但現(xiàn)有常用的車(chē)輛牌照類(lèi)型比較多，從底色上分為藍(lán)底白字車(chē)牌，黃底黑字車(chē)牌、黑底白字車(chē)牌和白底黑字車(chē)牌；從類(lèi)型上又可以分為普通藍(lán)牌、普通單層黃牌、雙層黃牌、教練用牌、臨時(shí)掛牌、黒色牌照、白色警牌、白色軍牌和白色武警車(chē)牌等。即對(duì)白底黒字的車(chē)牌有白色警牌、白色軍牌和白色武警車(chē)牌?，F(xiàn)有技術(shù)中白底黒字的車(chē)牌在進(jìn)行識(shí)別時(shí)，一般采用的方法包括利用車(chē)牌的顏色定位出白色車(chē)牌，之后根據(jù)白底黑字車(chē)牌對(duì)應(yīng)的三種車(chē)牌類(lèi)型，對(duì)定位出的白色車(chē)牌進(jìn)行字符分割，最后通過(guò)識(shí)別，選擇置信度最大的作為最后的識(shí)別結(jié)果。在上述車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別過(guò)程中，只根據(jù)置信度確定車(chē)牌類(lèi)型，判斷的標(biāo)準(zhǔn)較単一，不能有效的對(duì)車(chē)牌類(lèi)型進(jìn)行區(qū)分，因此現(xiàn)有技術(shù)中的白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法精度低，準(zhǔn)確性差。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)白色車(chē)牌的類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別時(shí)精度低，準(zhǔn)確性差的問(wèn)題。本發(fā)明提供ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法，所述方法包括在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，在定位的車(chē)牌區(qū)域中識(shí)別出白色車(chē)牌區(qū)域；對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割;根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列；將每個(gè)字符序列，與該字符序列對(duì)應(yīng)車(chē)牌類(lèi)型的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)平均匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。本發(fā)明提供ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別裝置，所述裝置包括識(shí)別模塊，用于在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，在定位的車(chē)牌區(qū)域中識(shí)別出白色車(chē)牌區(qū)域；預(yù)處理分割模塊，用于對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割；字符序列選擇模塊，用于根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列；匹配模塊，用于將每個(gè)字符序列，與該字符序列對(duì)應(yīng)車(chē)牌類(lèi)型的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)平均匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。本發(fā)明提供了ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置，該方法在進(jìn)行白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別時(shí)，對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行了字符分割，根據(jù)分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列，根據(jù)與每種白色車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的匹配距離，確定該白色車(chē)牌的車(chē)牌類(lèi)型。由于在本發(fā)明中根據(jù)字符序列之間的距離，確定滿足每種類(lèi)型的車(chē)牌序列，之后又根據(jù)該類(lèi)型車(chē)牌對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的距離最終確定該車(chē)牌的類(lèi)型，因此在兩次識(shí)別的情況下，可以保證識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性及精確度。


此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)ー步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中圖I為本發(fā)明提供的該白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別過(guò)程示意圖；圖2為本發(fā)明提供的對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正的過(guò)程示意圖；圖3為本發(fā)明提供的對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行去除上下邊界處理的過(guò)程示意圖；圖4為本發(fā)明提供的通過(guò)距離識(shí)別白色車(chē)牌類(lèi)型的過(guò)程示意圖；圖5為本發(fā)明提供的該白色車(chē)牌類(lèi)型的詳細(xì)識(shí)別過(guò)程示意圖；圖6為本發(fā)明提供的該白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明實(shí)施例為了提高對(duì)白色車(chē)牌的類(lèi)型的識(shí)別精度及準(zhǔn)確性，提供了ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置。下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。圖I為本發(fā)明提供的該白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別過(guò)程示意圖，該識(shí)別過(guò)程包括以下步驟SlOl :在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，在定位的車(chē)牌區(qū)域中識(shí)別出白色車(chē)牌區(qū)域。由于該白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法，可以應(yīng)用在交通流量監(jiān)測(cè)、高速公路卡ロ收費(fèi)、闖紅燈違章車(chē)輛監(jiān)控及社區(qū)自動(dòng)收費(fèi)等多個(gè)系統(tǒng)中，具體的在本發(fā)明中通過(guò)白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別裝置對(duì)白色車(chē)牌類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別。當(dāng)將包含車(chē)牌信息的車(chē)輛的圖像輸入到該裝置中后，該裝置在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，具體的在進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位時(shí)可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的多種方法，例如可以采用邊緣檢測(cè)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)等算法在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌定位，具體的例如可以進(jìn)行sobel邊緣檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，將邊緣密度比較大的區(qū)域作為車(chē)牌所在區(qū)域。由于在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位、識(shí)別白色車(chē)牌區(qū)域，為本領(lǐng)域的常用方法，在本發(fā)明中就不對(duì)該內(nèi)容進(jìn)行贅述。S102:對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割。具體的在對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，可以采用多種預(yù)處理方法，例如可以直接對(duì)車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理。為了進(jìn)一步提高白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性，在本發(fā)明中對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理包括采用以下至少ー種預(yù)處理方法對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，水平矯正預(yù)處理方法和去除上下邊界預(yù)處理方法。水平矯正預(yù)處理方法和去除上下邊界預(yù)處理方法應(yīng)組合使用，并且先進(jìn)行水平傾斜校正，然后再進(jìn)行去除邊界 處理。由于預(yù)處理的過(guò)程對(duì)白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行了水平矯正，并且去除了對(duì)車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別中的上下邊界的干擾，因此可以在該預(yù)處理后的車(chē)牌白色區(qū)域中進(jìn)行字符分割了。具體的在進(jìn)行字符分割時(shí)，即在白色車(chē)牌所在的區(qū)域中，確定每個(gè)字符的邊界，從而確定每個(gè)字符的位置。S103:根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列。對(duì)白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割后，可以確定每個(gè)字符所在的位置，根據(jù)每個(gè)字符所在的位置，可以確定任意兩個(gè)相鄰字符之間的距離。在本發(fā)明中由于任意兩個(gè)字符之間的距離可以確定，而每種類(lèi)型的白色車(chē)牌，其一定數(shù)目的字符序列之間的距離存在一定的關(guān)系，例如對(duì)于白色警牌，在其7個(gè)字符序列之間，前兩個(gè)字符之間的距離大于其他任意兩個(gè)字符之間的距離，而對(duì)于白色軍牌，其7個(gè)字符序列之間，第二個(gè)字符和第三個(gè)字符之間的距離大于其他任意兩個(gè)字符之間的距離，而對(duì)于白色武警牌，其5個(gè)字符序列中，任意兩個(gè)字符之間的距離基本相同。因此根據(jù)上述每種類(lèi)型的白色車(chē)牌的字符之間的距離特征，可以針對(duì)每個(gè)白色車(chē)牌區(qū)域，識(shí)別出滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列。S104:將每個(gè)字符序列，與該字符序列對(duì)應(yīng)車(chē)牌類(lèi)型的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)平均匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。由于在本發(fā)明中是從白色車(chē)牌區(qū)域包含的每個(gè)字符中，選擇滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列，而針對(duì)同一白色車(chē)牌區(qū)域中包含的字符，其不同的字符序列可能滿足不同的白色車(chē)牌類(lèi)型。因此在進(jìn)行后續(xù)識(shí)別時(shí)，針對(duì)同一白色車(chē)牌區(qū)域中包含的字符，其不同的字符序列滿足的白色車(chē)牌類(lèi)型，選擇與該類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板，對(duì)該模板與該字符序列進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。例如，對(duì)于某一白色車(chē)牌區(qū)域包含的字符，其3個(gè)字符序列分別為第一字符序列、第二字符序列和第三字符序列，其中第一字符序列為滿足白色軍牌的字符序列，第二字符序列為滿足白色警牌的字符序列，第三字符序列為滿足白色武警牌的字符序列，則采用白色軍牌對(duì)應(yīng)的第一模板與第一字符序列所在的區(qū)域進(jìn)行匹配，采用白色警牌對(duì)應(yīng)的第二模板與第二字符序列所在的區(qū)域進(jìn)行匹配，采用白色武警牌對(duì)應(yīng)的第三模板與第三字符序列所在的區(qū)域進(jìn)行匹配，當(dāng)?shù)诙０迮c第二字符序列所在的區(qū)域匹配距離最短吋，確定該白色車(chē)牌為白色警牌。本發(fā)明在進(jìn)行白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別時(shí)，對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行了字符分害わ根據(jù)分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列，根據(jù)與每種白色車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的匹配距離，確定該白色車(chē)牌的車(chē)牌類(lèi)型。由于在本發(fā)明中根據(jù)字符序列之間的距離，確定滿足每種類(lèi)型的車(chē)牌序列，之后又根據(jù)該類(lèi)型車(chē)牌對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的距離最終確定該車(chē)牌的類(lèi)型，因此在兩次識(shí)別的情況下，可以保證識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性及精確度。下面通過(guò)具體的實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。在本發(fā)明中當(dāng)在輸入的圖像中，一般為灰度圖像，進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位后，可以確定該圖像中車(chē)牌所在的區(qū)域，并通過(guò)相應(yīng)的方法，將這些車(chē)牌中的白色車(chē)牌識(shí)別處理。針對(duì)識(shí)別出的每個(gè)白色車(chē)牌所在的區(qū)域，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，具體的預(yù)處理過(guò)程包括水平矯正和/或去除上下邊界。當(dāng) 該預(yù)處理過(guò)程包括水平矯正和去除上下邊界吋，識(shí)別的效果更好。圖2為本發(fā)明提供的對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正的過(guò)程示意圖，該過(guò)程包括以下步驟S201 :對(duì)識(shí)別出的所述白色車(chē)牌區(qū)域采用相應(yīng)的方法進(jìn)行ニ值化處理。S202:根據(jù)識(shí)別出的ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中像素值的跳變，在水平邊緣信息圖中與該跳變時(shí)白色像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的位置賦值為1，其他像素點(diǎn)的位置賦值為O0S203 :以設(shè)定的步長(zhǎng)旋轉(zhuǎn)水平邊緣信息圖，針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，在設(shè)定的角度范圍內(nèi)確定姆行在水平方向上包含白色像素點(diǎn)的數(shù)目。S204:針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，選擇白色像素點(diǎn)的數(shù)目較多的設(shè)定行數(shù)，統(tǒng)計(jì)該設(shè)定行數(shù)的白色像素點(diǎn)的數(shù)目和。S205:根據(jù)白色像素點(diǎn)的數(shù)目和的最大值對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的矯正角度，對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正。具體的在對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正時(shí)，針對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行相應(yīng)的ニ值化處理，例如可以采用Otsu ニ值化算法。ニ值化處理后，字符為黑色，背景為白色。為了識(shí)別出該ニ值化處理后該白色車(chē)牌區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的狀態(tài)，在本發(fā)明中采用了水平邊緣信息圖。按照一定的順序，捜索該ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)該像素點(diǎn)與捜索到的與其相鄰的下一個(gè)像素點(diǎn)的像素值相同時(shí)，在該水平邊緣信息圖中與該像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的位置賦值為O ;當(dāng)該像素點(diǎn)與捜索到的與其相鄰的下一個(gè)像素點(diǎn)的像素值不同時(shí)，即像素點(diǎn)的像素值出現(xiàn)跳變時(shí)，即像素點(diǎn)的像素值由O跳變?yōu)镮,或者由I跳變?yōu)镺時(shí),在該水平邊緣信息圖中，與該白色像素點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)位置賦值為1，將與黒色像素點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的位置賦值為O。通過(guò)上述對(duì)ニ值化的白色車(chē)牌區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的捜索，最終確定水平邊緣信息圖中每個(gè)像素點(diǎn)的賦值。針對(duì)最終確定的水平邊緣信息圖，以該水平邊緣信息圖的左上角的像素點(diǎn)為圓心，并確定水平軸，在本發(fā)明中設(shè)定的步長(zhǎng)可以為I度，即以I度為步長(zhǎng)旋轉(zhuǎn)該水平邊緣信息圖，旋轉(zhuǎn)后在水平軸正負(fù)20度的范圍內(nèi)，確定水平邊緣信息圖中每行在水平方向的投影值，即確定該水平邊緣信息圖中姆行像素值為I的像素點(diǎn)，在該水平軸的正負(fù)20度的范圍內(nèi)的數(shù)目。根據(jù)旋轉(zhuǎn)每個(gè)度數(shù)后，水平邊緣信息圖中每行在水平方向的投影值，即確定水平邊緣信息圖中姆行在該角度范圍內(nèi)包含的白色像素點(diǎn)的數(shù)目，選擇白色像素點(diǎn)數(shù)目較多的η行，較佳地，在本發(fā)明中該η值為4，即在旋轉(zhuǎn)該度數(shù)后，選擇投影值最大的4行。針對(duì)該角度，統(tǒng)計(jì)該4行在水平方向的投影值的和，即選擇該4行在該角度范圍內(nèi)包含的白色像素點(diǎn)的數(shù)目和。根據(jù)旋轉(zhuǎn)的每個(gè)角度，投影值較大的4行，在該角度范圍內(nèi)包含的白色像素點(diǎn)的數(shù)目和，確定該數(shù)目和的最大值。當(dāng)確定了該數(shù)目和的最大值后，該最大值對(duì)應(yīng)的角度也可以確定，根據(jù)該角度即可對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正。具體的在對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正吋，當(dāng)該角度為A時(shí)，利用雙線性插值進(jìn)行水平傾斜矯正。在本發(fā)明中為了提高白 色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性，在對(duì)定位后得到的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正后，可以再對(duì)該水平矯正后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行去除上下邊界的處理。圖3為本發(fā)明提供的對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行去除上下邊界處理的過(guò)程示意圖，該過(guò)程包括以下步驟S301 :對(duì)所述水平矯正后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理。S302:在ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中，識(shí)別每行像素值的跳變次數(shù)，并確定每行包含的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度。S303:根據(jù)所述跳變次數(shù)、最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度中的至少ー個(gè)，與設(shè)定的對(duì)應(yīng)距離閾值，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的上、下邊界。具體的在對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行去除上下邊界處理時(shí)，首先在進(jìn)行了水平矯正的白色車(chē)牌區(qū)域，采用Otsu ニ值化算法，對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理。對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理后，從該白色車(chē)牌區(qū)域的中間行位置開(kāi)始，分別向上、下搜索每一行。每搜索到一行，對(duì)該行進(jìn)行下述處理步驟識(shí)別該行的跳變值，即該行中兩個(gè)相鄰的像素點(diǎn)的像素值由I變?yōu)?，及由O變?yōu)镮的次數(shù)，將該次數(shù)作為該行的跳變值SumLineJump。另外，在對(duì)該行進(jìn)行搜索時(shí)，還要識(shí)別出該行中包含的每條黑線和白線的長(zhǎng)度，即識(shí)別出每條黑線和白線包含的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，并從中確定出該行包含的最長(zhǎng)白線的長(zhǎng)度LineWhiteLength，和最長(zhǎng)黑線的長(zhǎng)度LmeBlackLength0由于在車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)字符粘連的情況，此時(shí)在進(jìn)行白線長(zhǎng)度的判讀時(shí)就會(huì)出現(xiàn)誤差，在本發(fā)明中為了進(jìn)一步的提高白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性，在識(shí)別白色車(chē)牌區(qū)域中的白線時(shí)，首先需要判斷該白線是否為真正的白線，因?yàn)榭赡苁莾蓚€(gè)字符之間粘連形成的白線，而不是真正的字符代表的白線，當(dāng)判斷為真正的白線時(shí)，將該白線加入到最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度的選擇集合中。具體的在判斷是否為真正的白線時(shí)，首先確定該行中構(gòu)成該白線的范圍，即該行中起始像素點(diǎn)到終止像素點(diǎn)的范圍。在該行構(gòu)成該白線的范圍內(nèi)，從該白線的起始點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)開(kāi)始，判斷與該像素點(diǎn)相鄰的，位于同一列的上下兩行中的像素點(diǎn)中是否存在黑色像素點(diǎn)，當(dāng)存在一個(gè)黑色像素點(diǎn)時(shí)，將初始化為O的識(shí)別參數(shù)iSumBlack加I,當(dāng)檢測(cè)到另ー個(gè)像素點(diǎn)也為黑色像素點(diǎn)時(shí)，將該識(shí)別參數(shù)再加I ;之后，針對(duì)該白線中的第二個(gè)像素點(diǎn)，判斷與該像素點(diǎn)相鄰的，位于同一列的上下兩行中的像素點(diǎn)中是否存在黒色像素點(diǎn)，將該識(shí)別參數(shù)再加1，循環(huán)進(jìn)行上述過(guò)程，直到對(duì)該白線中的每個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行了上述判斷。根據(jù)判斷完成后該識(shí)別參數(shù)的數(shù)值，該白線的長(zhǎng)度iWhiteLineLen，以及設(shè)置的第一比例閾值α，確定該白線是否為真正的白線，具體在進(jìn)行判斷時(shí)，判斷該參數(shù)是否大于該第一比例閾值α與該白線長(zhǎng)度的積，即判斷是否iSumBlack〉α X iWhiteLineLen,當(dāng)該識(shí)別參數(shù)大于第一比例閾值ct與該白線長(zhǎng)度iWhiteLineLen的積時(shí),確定該白線為真正的白線，將該白線加入到最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度的選擇集合中，否則，確定為干擾，不作為白線處理，其中第一比例閾值α —般在O. 5到O. 8的范圍內(nèi)取值?；蛘?，在判斷識(shí)別出的每條白線是否為真正的白線時(shí)，也可以根據(jù)該白線的長(zhǎng)度iWhiteLineLen、設(shè)置的第二比例閾值β及車(chē)牌的寬度W來(lái)確定，具體的為判斷該白線的長(zhǎng)度是否大于第二比例閾值β與該車(chē) 牌寬度W的積，即判斷是否iWhiteLineLen〉β XW，當(dāng)白線的長(zhǎng)度iWhiteLineLen大于第二比例閾值β與該車(chē)牌寬度W的積時(shí)，確定該白線為真正的白線，將該白線加入到最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度的選擇集合中，否則，確定為干擾，不作為白線處理，其中第二比例閾值β —般在O. 3到O. 5的范圍內(nèi)取值。當(dāng)確定了姆行的跳變值SumLineJump,以及姆行的最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度LineBlackLength和最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度LineWhiteLength后，即可判斷該行是否為邊界，具體在進(jìn)行判斷吋可以判斷該行的跳變值SumLineJump是否小于設(shè)定的跳變閾值Thr I，即判斷是否SumLineJump<ThrI,當(dāng)該行的跳變值SumLineJump小于設(shè)置的跳變閾值Thrl時(shí),認(rèn)為該行為上邊界或下邊界；或者，也可以判斷該行的最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度LineBlackLength是否大于設(shè)置的黑線長(zhǎng)度閾值Thr2,即判斷是否LineBlackLength>Thr2,當(dāng)該行的最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度LineBlackLength大于設(shè)置的黑線長(zhǎng)度閾值Thr2時(shí)，認(rèn)為該行為上邊界或下邊界；或者，也可以判斷該行的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度LineWhiteLength是否大于設(shè)置的白線長(zhǎng)度閾值Thr3，其中Thrl、Thr2和Thr3的取值一般取車(chē)牌寬度的四分之一。即判斷是否LineffhiteLength>Thr3,當(dāng)該行的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度LineWhiteLength大于設(shè)置的白線長(zhǎng)度閾值Thr3時(shí),認(rèn)為該行為上邊界或下邊界。確定了白色車(chē)牌區(qū)域的上邊界和下邊界后，即可將超過(guò)上、下邊界的區(qū)域去除，從而減少在后續(xù)白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別時(shí)，邊界區(qū)域?qū)ψR(shí)別過(guò)程的干擾。對(duì)白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理后，在該白色車(chē)牌區(qū)域中即包括字符區(qū)域和背景區(qū)域，即可在該白色車(chē)牌區(qū)域中進(jìn)行字符的分割了。具體的在該白色車(chē)牌區(qū)域中進(jìn)行字符分割時(shí)，將該預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理后，再進(jìn)行反色吹，使該白色車(chē)牌區(qū)域中字符部分為白色，背景部分為黑色。在該ニ值化并反色處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中，進(jìn)行垂直方向的投影計(jì)算，即計(jì)算每列白色像素點(diǎn)的數(shù)目之和，具體的在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，可以依據(jù)下式
iHeightSumi =〉WhiiePia(c(j, )
產(chǎn)I其中，Sumi為ニ值化并反色處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中第i列的白色像素點(diǎn)的數(shù)目之和，WhitePlate (j, i)白色像素點(diǎn)數(shù)組,代表第j行第i列的白色像素點(diǎn)，，iHeight為該白色車(chē)牌區(qū)域的寬度，即包含的行數(shù)，在進(jìn)行反色處理后，該白色車(chē)牌區(qū)域中每個(gè)白色像素點(diǎn)的像素值為1，黑色像素點(diǎn)的像素值為O。根據(jù)確定的每列在垂直方向的投影，確定字符區(qū)域。確定在確定字符所在區(qū)域時(shí)，依照設(shè)定的順序，一般為從左到右的順序，查找每列在垂直方向的投影值，當(dāng)?shù)趇列在垂直方向的投影值Sumi大于了零時(shí)，則確定該第i列為字符的左邊界，之后繼續(xù)查找下一列，當(dāng)?shù)趍列的投影值Summ等于O吋，則確定該第m列為字符的右邊界，則左邊界和右邊界之間的區(qū)域即為字符所在區(qū)域。依據(jù)上述方法，按照一定的順序，可以在白色車(chē)牌區(qū)域中確定每個(gè)字符所在的位置，從而實(shí)現(xiàn)字符的分割。由于在白色車(chē)牌區(qū)域中對(duì)字符進(jìn)行了分割，確定了每個(gè)字符所在的位置，因此每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離即可確定，在本發(fā)明中每個(gè)字符所在的區(qū)域?yàn)榫匦螀^(qū)域，通過(guò)矩形的中心即可確定字符之間的距離。白色車(chē)牌的三種不同類(lèi)型的牌照其結(jié)構(gòu)式不同的，因此可以根據(jù)每種車(chē)牌類(lèi)型的結(jié)構(gòu)，識(shí)別車(chē)牌類(lèi)型。例如對(duì)于警牌，7個(gè)連續(xù)的字符序列中，第一個(gè)個(gè)和第二字符之間的距離大于其余任何兩個(gè)相鄰字符之間的距離 ，即d12^rnax (d23> d34, d45, d56, d67)其中d12，d23，d34，d45，d56，d67，分別為該7個(gè)連續(xù)的字符序列中，任意兩個(gè)相鄰字符之間的距離。對(duì)于軍牌，7個(gè)連續(xù)的字符序列中，第二個(gè)和第三個(gè)字符之間的距離大于其余任何兩個(gè)相鄰字符之間的距離，即 d23^rnax (d12, d34, d45, d56, d67)而對(duì)于武警車(chē)牌，5個(gè)連續(xù)的字符序列中，每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離相等，在本發(fā)明中當(dāng)每個(gè)相鄰字符的間距小于3個(gè)像素值時(shí)，可以認(rèn)為兩個(gè)字符之間的距離相等。根據(jù)上述每種車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的字符序列的距離特征，在本發(fā)明中當(dāng)對(duì)每個(gè)白色為車(chē)牌區(qū)域的字符進(jìn)行分割后，識(shí)別相應(yīng)的字符序列，判斷每個(gè)字符序列是否滿足相應(yīng)的距離條件。圖4為本發(fā)明提供的通過(guò)距離識(shí)別白色車(chē)牌類(lèi)型的過(guò)程示意圖，該過(guò)程包括以下步驟S401 :根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，判斷設(shè)定數(shù)量的相鄰字符序列之間的距離，是否滿足設(shè)定的第一距離條件、第二距離條件或第三距離條件。S402 :根據(jù)該字符序列滿足的距離條件，確定該字符序列歸屬的車(chē)牌類(lèi)型。S403 :采用該車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板，確定該模板與該字符序列之間的距離，選擇與模板距離最小的序列作為車(chē)牌，該模板對(duì)應(yīng)的類(lèi)型為該車(chē)牌類(lèi)型。具體的在根據(jù)白色車(chē)牌中的字符之間的距離，確定車(chē)牌類(lèi)型時(shí)，針對(duì)每個(gè)車(chē)牌，取出該車(chē)牌中任意7個(gè)連續(xù)的字符序列和5個(gè)連續(xù)的字符序列，可能在每個(gè)白色車(chē)牌區(qū)域中有多個(gè)滿足上述條件的字符序列，針對(duì)取出的每個(gè)字符序列，根據(jù)該字符序列的長(zhǎng)度，選擇相應(yīng)的距離條件，判斷該字符序列是否滿足該相應(yīng)的距離條件，即例如該字符序列為5字符的字符序列吋，則其具距離條件為每?jī)蓚€(gè)的相鄰的字符之間的距離是否相等，當(dāng)該字符序列為7字符的字符序列吋，則判斷該7字符的字符序列中前兩個(gè)字符之間的距離是否大于其余任何兩個(gè)相鄰字符之間的距離，或者判斷第二個(gè)和第三個(gè)字符之間的距離是否大于其余任何兩個(gè)相鄰字符之間的距離。將滿足上述距離條件的字符序列取出，并記錄每個(gè)字符序列對(duì)應(yīng)的距離條件。根據(jù)選擇出的每個(gè)滿足上述距離條件的字符序列，采用該距離條件對(duì)應(yīng)的模板，與該字符序列進(jìn)行匹配，確定該字符序列與該模板的距離。根據(jù)從該白色車(chē)牌序列中取出的每個(gè)字符序列與其模板之間的平均匹配距離，選擇平均距離最小值的模板對(duì)應(yīng)的車(chē)牌類(lèi)型為該白色車(chē)牌的類(lèi)型。即采用下述公式
權(quán)利要求
1.ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括 在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，在定位的車(chē)牌區(qū)域中識(shí)別出白色車(chē)牌區(qū)域；對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割；根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列； 將每個(gè)字符序列，與該字符序列對(duì)應(yīng)車(chē)牌類(lèi)型的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)平均匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。
2.如權(quán)利要求I所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述以下至少ー種預(yù)處理方法對(duì)對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理 水平矯正和去除上下邊界； 采用所述水平矯正預(yù)處理方法，對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理包括 對(duì)識(shí)別出的所述白色車(chē)牌區(qū)域采用相應(yīng)的方法進(jìn)行ニ值化處理； 根據(jù)識(shí)別出的ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中像素值的跳變，在水平邊緣信息圖中與該跳變時(shí)白色像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的位置賦值為1，其他像素點(diǎn)的位置賦值為O ; 以設(shè)定的步長(zhǎng)旋轉(zhuǎn)水平邊緣信息圖，針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，在設(shè)定的角度范圍內(nèi)確定姆行在水平方向上包含白色像素點(diǎn)的數(shù)目； 針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，選擇白色像素點(diǎn)的數(shù)目較多的設(shè)定行數(shù)，統(tǒng)計(jì)該設(shè)定行數(shù)的白色像素點(diǎn)的數(shù)目和； 根據(jù)白色像素點(diǎn)的數(shù)目和的最大值對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的矯正角度，對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正； 采用所述取出邊界預(yù)處理方法，對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理包括 對(duì)所述白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理； 在ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中，識(shí)別每行像素值的跳變次數(shù)，并確定每行包含的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度； 根據(jù)所述跳變次數(shù)、最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度中的至少ー個(gè)，與設(shè)定的對(duì)應(yīng)距離閾值，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的上、下邊界。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述在確定每行包含的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度之前，所述方法還包括 將該白線包含的像素點(diǎn)的數(shù)目作為該白線的長(zhǎng)度，根據(jù)該白線的長(zhǎng)度是否大于設(shè)定的第二比例閾值與設(shè)置的車(chē)牌寬度的積，判斷該白線是否為真正的白線；或 針對(duì)每行的白線，根據(jù)該白線包含的像素點(diǎn)的數(shù)目，以及該白線中像素點(diǎn)同列的相鄰像素點(diǎn)是否為黒色像素點(diǎn)，確定識(shí)別參數(shù)的取值； 根據(jù)識(shí)別參數(shù)的取值是否大于第一比例閾值與白線的長(zhǎng)度的積，判斷該白線是否為真正的白線； 當(dāng)確定該白線為真正的白線時(shí)，將該白線加入到最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度的選擇集合中。
4.如權(quán)利要求I或2所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割包括 對(duì)所述預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理，并進(jìn)行反色處理； 統(tǒng)計(jì)每列白色像素點(diǎn)的數(shù)目和；根據(jù)每列白色像素點(diǎn)的數(shù)目和，判斷每列是否為字符的左、右邊界。
5.如權(quán)利要求I所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述識(shí)別出滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列包括 根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，判斷設(shè)定數(shù)量的相鄰字符序列之間的距離，是否滿足設(shè)定的第一距離條件、第二距離條件或第三距離條件； 根據(jù)該字符序列滿足的距離條件，確定該字符序列歸屬的車(chē)牌類(lèi)型； 采用該車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板，確定該模板與該字符序列之間的匹配距離，選擇平均匹配距離最小的序列作為車(chē)牌，該模板對(duì)應(yīng)的類(lèi)型為該車(chē)牌類(lèi)型。
6.ー種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括 識(shí)別模塊，用于在輸入的圖像中進(jìn)行車(chē)牌區(qū)域定位，在定位的車(chē)牌區(qū)域中識(shí)別出白色車(chē)牌區(qū)域； 預(yù)處理分割模塊，用于對(duì)識(shí)別出的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割； 字符序列選擇模塊，用于根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列； 匹配模塊，用于將每個(gè)字符序列，與該字符序列對(duì)應(yīng)車(chē)牌類(lèi)型的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)平均匹配距離確定每個(gè)白色車(chē)牌的類(lèi)型。
7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理分割模塊，具體用于對(duì)識(shí)別出的所述白色車(chē)牌區(qū)域采用相應(yīng)的方法進(jìn)行ニ值化處理；根據(jù)識(shí)別出的ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中像素值的跳變，在水平邊緣信息圖中與該跳變時(shí)白色像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的位置賦值為1，其他像素點(diǎn)的位置賦值為O ;以設(shè)定的步長(zhǎng)旋轉(zhuǎn)水平邊緣信息圖，針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，在設(shè)定的角度范圍內(nèi)確定每行在水平方向上包含白色像素點(diǎn)的數(shù)目；針對(duì)旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)角度，選擇白色像素點(diǎn)的數(shù)目較多的設(shè)定行數(shù)，統(tǒng)計(jì)該設(shè)定行數(shù)的白色像素點(diǎn)的數(shù)目和；根據(jù)白色像素點(diǎn)的數(shù)目和的最大值對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的矯正角度，對(duì)該白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行水平矯正；對(duì)所述白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理；在ニ值化處理后的白色車(chē)牌區(qū)域中，識(shí)別每行像素值的跳變次數(shù)，并確定每行包含的最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度；根據(jù)所述跳變次數(shù)、最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度和最長(zhǎng)黑線長(zhǎng)度中的至少ー個(gè)，與設(shè)定的對(duì)應(yīng)距離閾值，確定該白色車(chē)牌區(qū)域的上、下邊界。
8.如權(quán)利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理分割模塊，具體用于將該白線包含的像素點(diǎn)的數(shù)目作為該白線的長(zhǎng)度，根據(jù)該白線的長(zhǎng)度是否大于設(shè)定的第二比例閾值與設(shè)置的車(chē)牌寬度的積，判斷該白線是否為真正的白線；或 針對(duì)每行的白線，根據(jù)該白線包含的像素點(diǎn)的數(shù)目，以及該白線中像素點(diǎn)同列的相鄰像素點(diǎn)是否為黒色像素點(diǎn)，確定識(shí)別參數(shù)的取值；根據(jù)識(shí)別參數(shù)的取值是否大于第一比例閾值與白線的長(zhǎng)度的積，判斷該白線是否為真正的白線； 當(dāng)確定該白線為真正的白線時(shí)，將該白線加入到最長(zhǎng)白線長(zhǎng)度的選擇集合中。
9.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理分割模塊，對(duì)所述預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行ニ值化處理，并進(jìn)行反色處理；統(tǒng)計(jì)每列白色像素點(diǎn)的數(shù)目和；根據(jù)每列白色像素點(diǎn)的數(shù)目和，判斷每列是否為字符的左、右邊界。
10.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在干，所述匹配模塊，具體用于根據(jù)字符分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，判斷設(shè)定數(shù)量的相鄰字符序列之間的距離，是否滿足設(shè)定的第一距離條件、第二距離條件或第三距離條件；根據(jù)該字符序列滿足的距離條件，確定該字符序列歸屬的車(chē)牌類(lèi)型；采用該車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板，確定該模板與該字符序列之間的匹配距離，選擇平均匹配距離 最小的序列作為車(chē)牌，該模板對(duì)應(yīng)的類(lèi)型為該車(chē)牌類(lèi)型。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種白色車(chē)牌類(lèi)型的識(shí)別方法及裝置，解決現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)白色車(chē)牌的類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別時(shí)精度低，準(zhǔn)確性差的問(wèn)題，該方法在進(jìn)行白色車(chē)牌類(lèi)型識(shí)別時(shí)，對(duì)預(yù)處理后的白色車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行了字符分割，根據(jù)分割后每?jī)蓚€(gè)字符之間的距離，識(shí)別出該白色車(chē)牌中滿足每種白色車(chē)牌類(lèi)型的字符序列，根據(jù)與每種白色車(chē)牌類(lèi)型對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的匹配距離，確定該白色車(chē)牌的車(chē)牌類(lèi)型。由于在本發(fā)明中根據(jù)字符序列之間的距離，確定滿足每種類(lèi)型的車(chē)牌序列，之后又根據(jù)該類(lèi)型車(chē)牌對(duì)應(yīng)的模板與該字符序列的距離最終確定該車(chē)牌的類(lèi)型，因此在兩次識(shí)別的情況下，可以保證識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性及精確度。
文檔編號(hào)G06K9/64GK102693431SQ201210177788
公開(kāi)日2012年9月26日 申請(qǐng)日期2012年5月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月31日
發(fā)明者王海峰 申請(qǐng)人:信幀電子技術(shù)(北京)有限公司