專利名稱：一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其涉及一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法及
裝置
背景技術(shù)：
汽車牌照字符識(shí)別簡稱車牌識(shí)別，車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于治安卡ロ、交通流量檢測、電子警察和車牌查詢系統(tǒng)中，是現(xiàn)代智能交通重要領(lǐng)域之一。一個(gè)實(shí)時(shí)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，尤其是基于高清視頻流的車牌識(shí)別系統(tǒng)，必須具備以下兩點(diǎn)(1)識(shí)別速度快；(2)識(shí)別準(zhǔn)確率高。然而，現(xiàn)有的車牌識(shí)別算法難以同時(shí)滿足以上兩個(gè)要求。研究表明，影響算法速度的主要因素之ー是定位問題，因?yàn)槿绻ㄎ患夹g(shù)不好，則要處理大量的非車牌區(qū)域，這種情況我們稱之為誤檢，從而要花費(fèi)大量的時(shí)間在對誤檢的處理上。因此，如何快速有效的消除誤檢，是車牌識(shí)別需要解決的問題?，F(xiàn)有技術(shù)在解決該問題時(shí)ー種是基于自適應(yīng)能量濾波的車牌定位，用能量的思想對車牌進(jìn)行粗定位，然后再進(jìn)行分割和識(shí)別。另ー種是基于邊緣顏色對的車牌定位，利用顔色信息對車牌進(jìn)行定位。兩者利用了固定的車牌位置信息來進(jìn)行輔助定位，該種方式對車牌在圖像中同一位置時(shí)會(huì)有好的效果，一般應(yīng)用于對單幀圖像的處理，但是如圖I所示，車輛在行使過程中，基于視頻流的車牌檢測，車牌在圖像中的位置是不同的，導(dǎo)致車牌的寬高信息在檢測區(qū)域中是變化的，如果用ー個(gè)固定的車牌寬高來約束的話，會(huì)對消除誤檢產(chǎn)生不利影響，甚至?xí)?dǎo)致車牌漏檢。而利用標(biāo)定信息來獲取圖像中車牌的寬高是常用的手段之一，但由于在單目視覺中獲取高度方向的信息較困難，并且在標(biāo)定過程中選取的參照物為地面，所以在世界坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系相互轉(zhuǎn)換的過程中，獲取到的車牌寬高信息并非真實(shí)。因此，如何根據(jù)車牌在圖像中的位置，合理的選擇車牌寬高信息，將對檢測算法的性能和速度起到關(guān)鍵作用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例的目的是針對現(xiàn)有的車牌識(shí)別技術(shù)存在的不能準(zhǔn)確獲取車牌在圖像中的寬高信息和不能對初始的標(biāo)定進(jìn)行修正，從而不能對車牌進(jìn)行準(zhǔn)確的定位和識(shí)別的問題，而提出一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法及裝置，即利用初始的標(biāo)定信息，在車牌檢測過程中對定位進(jìn)行輔助分析，不斷的對初始標(biāo)定信息進(jìn)行修正和驗(yàn)證，最終準(zhǔn)確的獲取車牌在圖像中每個(gè)位置的寬高，給車牌定位和消除誤檢帶來極大的方便。為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例提出的ー種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的—種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法，所述方法包括S101.根據(jù)采集到的圖像，利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息；S102.記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息；S103.當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。
進(jìn)ー步優(yōu)選地，所述方法還包括利用自學(xué)習(xí)車牌寬高信息進(jìn)行車牌定位檢測后，若發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)步驟SlOl S103的自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。進(jìn)ー步優(yōu)選地，所述對車牌進(jìn)行初始定位檢測具體包括利用人工給定的車牌標(biāo)定信息進(jìn)行初始定位檢測。進(jìn)ー步優(yōu)選地,所述步驟S102還包括在計(jì)算車牌自學(xué)習(xí)寬高信息的同時(shí)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來排除誤檢車牌的干擾。為了實(shí)現(xiàn)前述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例還提出了一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，所述裝置是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，所述裝置包括圖像采集模塊，用來采集包含車牌的圖像信息；標(biāo)定模塊，用來對車牌進(jìn)行初始標(biāo)定；車牌定位檢測模塊，用來利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息，并記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息；自學(xué)習(xí)模塊，用來當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。進(jìn)ー步優(yōu)選地，所述自學(xué)習(xí)模塊還用來當(dāng)發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法及裝置，能夠準(zhǔn)確的得到車牌在圖像檢測區(qū)域內(nèi)每ー個(gè)位置的寬高信息，利用該信息可以排除大量的干擾，不僅定位的準(zhǔn)確度和精度提高了，而且定位算法的速度得到很大提升，處通甸秒25巾貞的聞清圖像，可以達(dá)到大于99%的摘獲率，算法的定位時(shí)間僅需8ms左右，實(shí)驗(yàn)表明，基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)系統(tǒng)完全可以滿足實(shí)時(shí)車輛檢測與識(shí)別系統(tǒng)的需要。


通過下面結(jié)合附圖對其示例性實(shí)施例進(jìn)行的描述，本發(fā)明上述特征和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更加清楚和容易理解。圖I為車輛行駛過程中車牌的寬高不斷變化的示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例I 一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法流程圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例2另ー種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法流程圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例3初始標(biāo)定信息獲得的車牌在圖像中不同位置的寬高信息；圖5為本發(fā)明實(shí)施例4自學(xué)習(xí)系統(tǒng)成功后的車牌在圖像中不同位置的寬高信息；圖6為本發(fā)明實(shí)施例5 —種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置組成示意圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)ー步詳細(xì)說明。如圖2所示，為本發(fā)明實(shí)施例I 一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法的流程圖，所述方法包括S101.根據(jù)采集到的圖像，利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息；其中，車牌檢測算法利用現(xiàn)有的車牌檢測算法，主要包括初定位、精確定位、字符切分、字符識(shí)別等，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、
寬、高信息。S102.記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息；在S102中，首先將車牌檢測區(qū)域網(wǎng)格化，平均分成若干個(gè)網(wǎng)格，根據(jù)SlOl檢測出來的車牌位置分別映射到各自的網(wǎng)格中，當(dāng)網(wǎng)格中的車牌數(shù)量滿足一定的數(shù)目后，對每個(gè)網(wǎng)格中車牌的寬、高進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出這些車牌寬和高的均值，作為此網(wǎng)格中車牌的寬和聞。S103.當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息以供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。如圖3所示,進(jìn)ー步優(yōu)選地,本發(fā)明實(shí)施例2所述方法還包括利用自學(xué)習(xí)車牌寬高信息進(jìn)行車牌定位檢測后，若發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)步驟SlOl S103的自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。以上步驟流程如圖3所示。進(jìn)ー步優(yōu)選地，所述對車牌進(jìn)行初始定位檢測具體包括利用人工給定的車牌標(biāo)定信息進(jìn)行初始定位檢測。進(jìn)ー步優(yōu)選地,所述步驟S102還包括在計(jì)算車牌自學(xué)習(xí)寬高信息的同時(shí)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來排除誤檢車牌的干擾。如圖4和圖5所示，圖4、5中的框?yàn)檐嚺圃谕粋€(gè)位置的寬和高，從實(shí)際的測量發(fā)現(xiàn)，此位置車牌的寬和高分別為91和21個(gè)像素，與學(xué)習(xí)后此位置車牌的寬和高吻合。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法，能夠準(zhǔn)確的得到車牌在圖像檢測區(qū)域內(nèi)每ー個(gè)位置的寬高信息，由于誤檢、干擾的車牌寬和高，與通過學(xué)習(xí)得到的車牌寬和高，在同一個(gè)位置上是匹配不上的，因此，利用該信息可以排除大量的干擾，不僅定位的準(zhǔn)確度和精度提高了，而且定位算法的速度得到很大提升，處理每秒25幀的高清圖像，可以達(dá)到大于99%的捕獲率，算法的定位時(shí)間僅需8ms左右，實(shí)驗(yàn)表明，基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)系統(tǒng)完全可以滿足實(shí)時(shí)車輛檢測與識(shí)別系統(tǒng)的需要。如圖6所示，為了實(shí)現(xiàn)前述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例5還提出了ー種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，所述裝置是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，所述裝置包括圖像采集模塊，用來采集包含車牌的圖像信息；
標(biāo)定模塊，用來對道路進(jìn)行標(biāo)定；其中，標(biāo)定模塊在圖像的不同區(qū)域選取兩幅車牌，利用線性關(guān)系，計(jì)算出車牌在不同位置的寬和高。
車牌定位檢測模塊，用來利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息，并記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息；自學(xué)習(xí)模塊，用來當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息以供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。進(jìn)ー步優(yōu)選地，所述自學(xué)習(xí)模塊還用來當(dāng)發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提出的一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，能夠準(zhǔn)確的得到車牌在圖像檢測區(qū)域內(nèi)每ー個(gè)位置的寬高信息，利用該信息可以排除大量的干擾，不僅定位的準(zhǔn)確度和精度提高了，而且定位算法的速度得到很大提升，處理每秒25巾貞的聞清圖像，可以達(dá)到大于99 %的摘獲率，算法的定位時(shí)間僅需8ms左右，實(shí)驗(yàn)表明，基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)系統(tǒng)完全可以滿足實(shí)時(shí)車輛檢測與識(shí)別系統(tǒng)的需要。本發(fā)明所屬領(lǐng)域的一般技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明以上實(shí)施例僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例之一，為篇幅限制，這里不能逐一列舉所有實(shí)施方式，任何可以體現(xiàn)本發(fā)明權(quán)利要求技術(shù)方案的實(shí)施，都在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。需要注意的是，以上內(nèi)容是結(jié)合具體的實(shí)施方式對本發(fā)明所作的進(jìn)ー步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施方式
僅限于此，在本發(fā)明的上述指導(dǎo)下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上進(jìn)行各種改進(jìn)和變形，而這些改進(jìn)或者變形落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括 5101.根據(jù)采集到的圖像，利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息； 5102.記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息； 5103.當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信 息供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述方法還包括 利用自學(xué)習(xí)車牌寬高信息進(jìn)行車牌定位檢測后，若發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)步驟SlOl S103的自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述對車牌進(jìn)行初始定位檢測具體包括 利用人工給定的車牌標(biāo)定信息進(jìn)行初始定位檢測。
4.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述步驟S102還包括 在計(jì)算車牌自學(xué)習(xí)寬高信息的同時(shí)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來排除誤檢車牌的干擾。
5.一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括 圖像采集模塊，用來采集包含車牌的圖像信息； 標(biāo)定模塊，用來對道路進(jìn)行標(biāo)定； 車牌定位檢測模塊，用來利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息，并記錄不同位置的車牌寬高信息，井根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息； 自學(xué)習(xí)模塊，用來當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。
6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在干，所述自學(xué)習(xí)模塊還用來當(dāng)發(fā)現(xiàn)自學(xué)習(xí)車牌寬高信息不準(zhǔn)確，則自動(dòng)丟棄所述自學(xué)習(xí)車牌寬高信息，重復(fù)自學(xué)習(xí)過程直到自學(xué)習(xí)成功。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別方法，用于智能交通領(lǐng)域，所述方法包括S101.根據(jù)采集到的圖像，利用車牌檢測算法，對車牌進(jìn)行初始定位檢測，并且記錄初始定位的車牌在圖像中的位置、寬、高信息；S102.記錄不同位置的車牌寬高信息，并根據(jù)記錄的不同位置車牌寬高信息按統(tǒng)計(jì)法計(jì)算在某位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息；S103.當(dāng)判定該位置的車牌自學(xué)習(xí)寬高信息準(zhǔn)確時(shí)將該信息存儲(chǔ)，所述自學(xué)習(xí)寬高信息供下一次直接讀取以輔助后續(xù)的車牌定位檢測。本發(fā)明還提供了一種基于視頻檢測的車牌自學(xué)習(xí)識(shí)別裝置，能夠準(zhǔn)確的得到車牌在圖像檢測區(qū)域內(nèi)每一個(gè)位置的寬高信息，不僅定位的準(zhǔn)確度和精度提高了，而且定位算法的速度得到很大提升，完全可以滿足實(shí)時(shí)車輛檢測與識(shí)別系統(tǒng)的需要。
文檔編號(hào)G08G1/017GK102622888SQ20121008946
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月30日
發(fā)明者張如高, 張安發(fā), 虞正華, 賀岳平 申請人:上海博康智能信息技術(shù)有限公司