專利名稱：一種車牌識別方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車牌識別方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
車牌識別是以數(shù)字圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，是道路監(jiān)控必不可少的技術(shù)手段，其應(yīng)用也得到大面積普及推廣。目前，在車牌識別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中，攝像機(jī)首先得到一張清晰的可識別的車牌的圖像，攝像機(jī)的安裝位置對道路寬度、行車道長度以及車輛行駛的角度都有嚴(yán)格要求，否則拍攝出的圖片，車牌會產(chǎn)生很大的旋轉(zhuǎn)角度，甚至發(fā)生嚴(yán)重畸變，影響車牌的識別率。在圖片拍攝比較清晰、車牌旋轉(zhuǎn)角度不大、車牌畸變不嚴(yán)重的情況下，車牌識別目前的識別率還是比較高的，但是由于許多實(shí)際應(yīng)用場合，單臺攝像機(jī)拍照識別的時候，不可避免出現(xiàn)車牌旋轉(zhuǎn)角度大，車牌畸變的問題。圖1是車牌識別示意圖，如圖1所示，理想的行車方向是B車的行駛方向，但是現(xiàn)實(shí)環(huán)境實(shí)際應(yīng)用中并不能保證入口通道的深度，有極大可能發(fā)生A車和C車斜向拐彎駛?cè)氲那闆r，如果攝像機(jī)安裝在左側(cè)，則對A車駛?cè)敕较虻能囕v，攝像機(jī)抓拍的圖片車牌旋轉(zhuǎn)角度和畸變就會比較大，如果攝像機(jī)安裝在右側(cè)，則對于C車駛?cè)敕较虻能囕v，攝像機(jī)拍攝車牌旋轉(zhuǎn)角度和畸變就會比較大。目前人們通過調(diào)整攝像機(jī)的安裝位置，人為限制行車道寬度，增加引導(dǎo)車道使車按設(shè)定的方向行駛，等等這些措施，在一定程度上都能起到作用，但是，又增加了施工難度和成本，所以是一些可行但不是最優(yōu)的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種通過多臺攝像機(jī)進(jìn)行車牌識別的方法及其系統(tǒng)，能夠提高車牌的識別率和適應(yīng)性，能減少車牌識別的限制條件。為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案—種車牌識別方法，包括在監(jiān)控場安裝至少兩臺攝像機(jī)，指定其中一臺攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，所述主機(jī)與各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接；當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，所述主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像并依據(jù)所述車牌的圖像獲取拍攝信息，各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)將獲取的拍攝信息發(fā)送給所述主機(jī)；所述主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果。進(jìn)一步地，所述拍攝信息包括車牌號和車牌圖像的參數(shù)，其中所述車牌圖像的參數(shù)包括車牌圖像的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)角度、畸變程度和/或所述車牌號的置信度。
進(jìn)一步地，所述主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁具體包括從車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時開始計(jì)時；當(dāng)計(jì)時小于預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述主機(jī)自身獲取拍攝信息或接收到從機(jī)發(fā)送的拍攝信息，則用所述拍攝信息中的車牌號與車牌庫中的車牌號進(jìn)行匹配，當(dāng)所述車牌號與車牌庫中某車牌號的匹配率不小于預(yù)設(shè)的匹配率閾值時，記錄所述匹配信息形成匹配記錄，其中所述匹配記錄包括所述匹配率；當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若有匹配記錄，則輸出所述匹配記錄中匹配率最大的匹配記錄，結(jié)束。否則當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第二時間閾值時，若有拍攝信息，則按照預(yù)設(shè)算法對所述拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果，結(jié)束，否則提示進(jìn)行人工干預(yù)。進(jìn)一步地，所述第一時間閾值為300ms、所述第二時間閾值為2S和/或所述預(yù)設(shè)的匹配率閾值為5/6。進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)算法為=Lottery算法和隨機(jī)爭用仲裁方法。根據(jù)本發(fā)明的同一構(gòu)思，本發(fā)明還提供了一種車牌識別系統(tǒng)，包括裝置配置模塊，用于在監(jiān)控場安裝至少兩臺攝像機(jī)，指定其中一臺攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，所述主機(jī)與各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接；拍攝信息獲取模塊，用于當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，所述主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像并依據(jù)所述車牌的圖像獲取拍攝信息，各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)將獲取的拍攝信息發(fā)送給所述主機(jī)；仲裁模塊，用于所述主機(jī)對拍攝信息獲取模塊獲取的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果。進(jìn)一步地，所述拍攝信息獲取模塊中所述拍攝信息包括車牌號和車牌圖像的參數(shù)，其中所述車牌圖像的參數(shù)包括車牌圖像的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)角度、畸變程度和/或所述車牌號
的置信度。進(jìn)一步地，所述仲裁模塊具體包括計(jì)時單元，用于從車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時開始計(jì)時；匹配識別單元，用于當(dāng)所述計(jì)時單元計(jì)時小于預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述拍攝信息獲取模塊自身獲取拍攝信息或接收到從機(jī)發(fā)送的拍攝信息，則用所述拍攝信息中的車牌號與車牌庫中的車牌號進(jìn)行匹配，當(dāng)所述車牌號與車牌庫中某車牌號的匹配率不小于預(yù)設(shè)的匹配率閾值時，記錄所述匹配記錄，其中所述匹配記錄包括所述匹配率；仲裁判定單元，用于當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述匹配識別單元有匹配記錄，則輸出所述匹配記錄中匹配率最大的匹配記錄，結(jié)束；否則當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第二時間閾值時，若所述拍攝信息獲取模塊有拍攝信息，則按照預(yù)設(shè)算法對所述拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果，結(jié)束，否則提示進(jìn)行人工干預(yù)。進(jìn)一步地，所述仲裁判定單元中所述第一時間閾值為300ms、所述第二時間閾值為2S和/或所述預(yù)設(shè)的匹配率閾值為5/6。進(jìn)一步地，所述仲裁判定單元中所述預(yù)設(shè)算法為=Lottery算法和隨機(jī)爭用仲裁方法。
本發(fā)明利用安裝在多個角度的攝像機(jī)，多個攝像機(jī)工作在主從模式且只有一個主機(jī)，同時抓拍同一時刻的同一個車牌，行駛車輛從各種角度、方向進(jìn)入，都能夠保證有攝像機(jī)能抓拍到清晰的可識別車牌圖片，主攝像機(jī)采取智能仲裁算法，對各個攝像機(jī)的圖片質(zhì)量和識別結(jié)果做分析，在實(shí)際應(yīng)用中，基本上可以解決車牌旋轉(zhuǎn)角度大和車牌畸變嚴(yán)重而不能識別的情況，雖然也會增加成本和施工，但是增加有限，而且，對使用的限制會更少，相關(guān)產(chǎn)品的實(shí)用性隨之會得到很大提升。解決了單個攝像機(jī)識別，某些大角度情況下，完全無法識別的情況，同時也減小了對行車道寬度、車輛行駛擺正距離、車輛行駛角度的要求，提高了產(chǎn)品的適應(yīng)性和實(shí)用性?？偠灾?，本發(fā)明避免了使用單個攝像機(jī)進(jìn)行車牌識別時出現(xiàn)的車牌旋轉(zhuǎn)角度過大和車牌畸變等問題，能提高車牌的識別率和適應(yīng)性，能減少車牌識別的限制條件。


圖1是背景技術(shù)中車牌識別示意圖；圖2是本發(fā)明具體實(shí)施例二所述的車牌識別方法流程圖；圖3是本發(fā)明一主一從攝像機(jī)安裝示意圖；圖4是本發(fā)明具體實(shí)施例四所述的車牌識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖并通過具體實(shí)施方式
來進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。實(shí)施例一本實(shí)施例所述的方法，利用安裝在多個角度的攝像機(jī)，多個攝像機(jī)工作在主從模式且只有一個主機(jī)，通多個攝相機(jī)抓拍同一個車牌，實(shí)現(xiàn)立體車牌識別。行駛車輛從各種角度、方向進(jìn)入，都能夠保證有攝像機(jī)能抓拍到清晰的可識別車牌圖片，主攝像機(jī)采取智能仲裁算法，對各個攝像機(jī)的圖片質(zhì)量和識別結(jié)果做分析。方法包括在監(jiān)控場安裝至少兩臺攝像機(jī)，指定其中一臺攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，主機(jī)與各從機(jī)可直接連接，也可通過網(wǎng)絡(luò)連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像，將圖像發(fā)送到主機(jī)；或者對圖片進(jìn)行車牌識別后將車牌號發(fā)送給主機(jī)；或者對拍攝到的車牌圖像進(jìn)行評價，例如，對車牌圖像的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)角度、畸變程度和/或所述車牌號的置信度進(jìn)行評價，將評價的結(jié)果發(fā)送給主機(jī)。其中，主機(jī)和各從機(jī)從不同角度對車輛的車牌進(jìn)行拍攝時，可是同步操作也可異步操作，可以每攝像機(jī)拍攝一張車牌圖像，也可各攝像機(jī)均進(jìn)行多次拍攝，再從所有車牌圖像里面選擇質(zhì)量最高的車牌圖像。對于同一汽車的車牌，主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果，并按拍攝目的作出進(jìn)一步的后續(xù)處理。當(dāng)主機(jī)中有超過一份拍攝信息時，則可采用預(yù)設(shè)的某種仲裁算法進(jìn)行仲裁，選出質(zhì)量比較優(yōu)的拍攝結(jié)果。仲裁方法有多種，例如，可采用Lottery算法和隨機(jī)爭用仲裁，來確定多個攝像機(jī)的識別輸出結(jié)果。
Lottery算法是一種基于抽樣概率事件的仲裁算法，假設(shè)系統(tǒng)中有識別攝像機(jī)Q、C2、……Cn，給定每個攝像機(jī)擁有的票數(shù)為h、t2、……、\。在某一次控制過程中，是否采
用此攝像機(jī)的識別結(jié)果用二進(jìn)制變量A (i=l、2、.......η表示)，當(dāng)!Ti=I時表示采用，否
貝U，P=O ;此攝像機(jī)的識別結(jié)果被用作控制輸出的概率是
權(quán)利要求
1.一種車牌識別方法，其特征在于，包括 在監(jiān)控場安裝至少兩臺攝像機(jī)，指定其中一臺攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，所述主機(jī)與各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接； 當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，所述主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像并依據(jù)所述車牌的圖像獲取拍攝信息，各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)將獲取的拍攝信息發(fā)送給所述主機(jī)； 所述主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的車牌識別方法，其特征在于，所述拍攝信息包括車牌號和車牌圖像的參數(shù)，其中所述車牌圖像的參數(shù)包括車牌圖像的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)角度、畸變程度和/或所述車牌號的置信度。
3.如權(quán)利要求2所述的車牌識別方法，其特征在于，所述主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁具體包括 從車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時開始計(jì)時； 當(dāng)計(jì)時小于預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述主機(jī)自身獲取拍攝信息或接收到從機(jī)發(fā)送的拍攝信息，則用所述拍攝信息中的車牌號與車牌庫中的車牌號進(jìn)行匹配，當(dāng)所述車牌號與車牌庫中某車牌號的匹配率不小于預(yù)設(shè)的匹配率閾值時，記錄所述匹配記錄，其中所述匹配記錄包括所述匹配率； 當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若有匹配記錄，則輸出所述匹配記錄中匹配率最大的匹配記錄，結(jié)束； 否則當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第二時間閾值時，若有拍攝信息，則按照預(yù)設(shè)算法對所述拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果，結(jié)束，否則提示進(jìn)行人工干預(yù)。
4.如權(quán)利要求3所述的車牌識別方法，其特征在于，所述第一時間閾值為300ms、所述第二時間閾值為2S和/或所述預(yù)設(shè)的匹配率閾值為5/6。
5.如權(quán)利要求3所述的車牌識別方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)算法為=Lottery算法和隨機(jī)爭用仲裁方法。
6.一種車牌識別系統(tǒng)，其特征在于，包括 裝置配置模塊，用于在監(jiān)控場安裝至少兩臺攝像機(jī)，指定其中一臺攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，所述主機(jī)與各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接； 拍攝信息獲取模塊，用于當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，所述主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像并依據(jù)所述車牌的圖像獲取拍攝信息，各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)將獲取的拍攝信息發(fā)送給所述主機(jī)； 仲裁模塊，用于所述主機(jī)對拍攝信息獲取模塊獲取的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果。
7.如權(quán)利要求6所述的車牌識別系統(tǒng)，其特征在于，所述拍攝信息獲取模塊中所述拍攝信息包括車牌號和車牌圖像的參數(shù)，其中所述車牌圖像的參數(shù)包括車牌圖像的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)角度、畸變程度和/或所述車牌號的置信度。
8.如權(quán)利要求7所述的車牌識別系統(tǒng)，其特征在于，所述仲裁模塊具體包括 計(jì)時單元，用于從車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時開始計(jì)時；匹配識別單元，用于當(dāng)所述計(jì)時單元計(jì)時小于預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述拍攝信息獲取模塊自身獲取拍攝信息或接收到從機(jī)發(fā)送的拍攝信息，則用所述拍攝信息中的車牌號與車牌庫中的車牌號進(jìn)行匹配，當(dāng)所述車牌號與車牌庫中某車牌號的匹配率不小于預(yù)設(shè)的匹配率閾值時，記錄所述匹配記錄，其中所述匹配記錄包括所述匹配率； 仲裁判定單元，用于當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第一時間閾值時，若所述匹配識別單元有匹配記錄，則輸出所述匹配記錄中匹配率最大的匹配記錄，結(jié)束；否則當(dāng)計(jì)時達(dá)到預(yù)設(shè)第二時間閾值時，若所述拍攝信息獲取模塊有拍攝信息，則按照預(yù)設(shè)算法對所述拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果，結(jié)束，否則提示進(jìn)行人工干預(yù)。
9.如權(quán)利要求8所述的車牌識別系統(tǒng)，其特征在于，所述仲裁判定單元中所述第一時間閾值為300ms、所述第二時間閾值為2S和/或所述預(yù)設(shè)的匹配率閾值為5/6。
10.如權(quán)利要求8所述的車牌識別系統(tǒng)，其特征在于，所述仲裁判定單元中所述預(yù)設(shè)算法為Lottery算法和隨機(jī)爭用仲裁方法。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車牌識別方法及其系統(tǒng)，方法包括在監(jiān)控場安裝至少兩個攝像機(jī)，指定其中一個攝像機(jī)為主機(jī)，其他攝像機(jī)為從機(jī)，所述主機(jī)與各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接，當(dāng)監(jiān)控到有車輛駛?cè)胨霰O(jiān)控場時，所述主機(jī)和各從機(jī)從不同角度拍攝所述車輛的車牌的圖像，并依據(jù)所述車牌的圖像獲取拍攝信息，各從機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)將獲取的拍攝信息發(fā)送給所述主機(jī)，所述主機(jī)對自身獲取的拍攝信息和接收到的從機(jī)發(fā)送的拍攝信息進(jìn)行仲裁，輸出仲裁結(jié)果。本發(fā)明避免了使用單個攝像機(jī)進(jìn)行車牌識別時出現(xiàn)的車牌旋轉(zhuǎn)角度過大和車牌畸變等問題，能提高車牌的識別率和適應(yīng)性，能減少車牌識別的限制條件。
文檔編號G08G1/017GK103035125SQ20121053519
公開日2013年4月10日 申請日期2012年12月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月12日
發(fā)明者周璇, 張向明 申請人:北京藍(lán)卡軟件技術(shù)有限公司