[發明專利]車輛號牌實時精確識別方法

有效

• 申請號: 200810225448.8
• 申請日: 2008-10-31
• 公開（公告）號: CN101383003A
• 公開（公告）日: 2009-03-11
• 發明（設計）人: 黃錚;李衛江;蔣雅輝;文勇
• 申請（專利權）人: 江西贛粵高速公路股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G08G1/017
• 代理公司: 北京華進專利事務所
• 代理人: 謝 亮

技術領域

本發明屬于交通管理領域，主要涉及圖像識別技術。

背景技術

車輛號牌是車輛的身份，準確識別車輛號牌在交通管理中起著重要的作用，只有準確識別號牌，才能對車輛進行監督、約束、處理。汽車是一種危險程度較高的交通工具，尤其在車輛高速行駛的時候，需要更嚴格的監督。但高速行駛車輛的號牌不容易看清楚，攝像機、相機也很難將號牌拍攝清楚，若用計算機進行識別，更是很難正確識別。另外，車輛號牌根據地域、用途、車輛類型等有很多版本、樣式。

隨著計算機技術和傳感器技術的快速發展，視頻檢測已經成為智能交通系統領域一個重要的感知環境手段，視頻檢測是以交通視頻圖像處理為基礎的，交通視頻圖像的處理和分析所研究的主要內容包括交通場景分析和交通事件檢測。前者主要研究的是車輛的分割、車輛跟蹤等各種基本問題，其中研究的核心和重點問題在于動態車輛的檢測和跟蹤；后者則在前者研究的基礎上進一步進行交通語義分析，取得車牌、車流量、車速、車型、時間占有率、車流密度等交通流數據信息以及違章超速、違章逆行、違章越線、違章轉彎等交通違章行為信息，完成各種交通事件的檢測，其中各種交通違章行為的檢測是以車輛號牌的快速有效識別為基礎。

目前車輛號牌的識別主要靠人工識別：攝像機記錄下違規、肇事車輛，人工在后期通過察看錄像來識別車輛號牌，實時性很差，無法實現實時處罰。車輛號牌的自動識別主要是通過計算機對圖像進行字符識別(OCR)，OCR的方法有很多，如：基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。但這些算法是以圖像的清晰度為條件的，對于模糊的圖像識別的誤識率會增高，所以，在識別之前應該對圖像進行處理。

圖像中號牌區域的確定(號牌定位)是號牌識別的關鍵步驟。90％左右的號牌可以由定向反射圖像定位，定向反射圖像中號牌區域非常突出，所以利用普遍采用的水平垂直直接投影刪的方法就可以獲得很好的效果，但約有10％的車輛號牌反光表面嚴重損傷或沒有反光特性，這樣的車輛屬于自然光圖像號牌定位，由于自然光圖像中包含大量的背景目標，所以目前自然光圖像號牌定位的問題還沒有很好地解決。

發明內容

本發明提供一種車輛號牌實時識別方法，利用局部區域的最大梯度差(Maximum?Gradient?Difference—MGD)描述車牌字符筆畫的紋理特征，來實現車牌的粗定位，從而解決自然光圖像號牌定位的問題。

本發明的解決方案是：車輛號牌實時精確識別方法，該方法利用觸發機構控制抓拍相機，計算機將抓拍相機拍攝的車輛號牌進行特征提取、號牌定位、號牌分割，然后進行字符識別，得到號牌字符，其特征在于：其中的號牌定位首先采用局部區域的最大梯度差(Maximum?Gradient?Difference—MGD)技術實現車牌的粗定位，然后在粗定位的基礎上通過計算文字像素點和背景像素點的灰度統計實現局部閾值的二值化，再根據車牌字符的連通域特征提取車牌字符，最后結合車牌字符的結構實現車牌的精確定位。

所述的號牌分割采用標準模板匹配的方法號牌字符分割的模板匹配，該過程為：

①利用垂直投影方法獲得字符的初始位置；

②通過標準模板的伸縮和位置偏移去尋找和字符初始分割位置“最接近”的一個模板；

③再通過垂直投影信息作進一步的細微調整；

④給出字符的水平位置信息和垂直位置信息。

所述的字符識別采用基于模板匹配算法或基于人工神經網絡算法的字符識別技術。

所述的觸發機構采用線陣CCD相機掃描路面情況，通過二值算法，判斷是否有車輛出現。

本發明的有益效果是：采用上述方法后，可以對抓拍相機抓拍的車輛號牌進行實時識別；并且，解決了自然光圖像號牌定位的問題；實現號牌精確定位；可以識別各種特殊號牌。

附圖說明

附圖是車牌識別流程圖。

圖中，1、線陣CCD相機，2、抓拍相機。

具體實施方式

觸發機構通過龍門架架設在前邊路面的上方，觸發機構采用線陣CCD相機，鏡頭垂直路面向下，可掃描下面路面，掃描信息通過計算機進行二值化處理，判斷是否有車輛出現；抓拍相機組通過龍門架架設在后邊路面的上方，可拍攝前邊路面的情況，抓拍相機在安裝前要事先調好焦距。