[發(fā)明專利]一種實時路況下的車牌照識別系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210204876.9
• 申請日: 2012-06-20
• 公開（公告）號: CN102750525A
• 公開（公告）日: 2012-10-24
• 發(fā)明（設計）人: 蘇淳
• 申請（專利權(quán)）人: 太倉博天網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/54
• 代理公司: 江蘇致邦律師事務所 32230
• 代理人: 樊文紅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及模式識別，更具體地講，涉及一種實時路況下的車牌照識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來，圖像處理領(lǐng)域?qū)嚺谱R別關(guān)鍵技術(shù)的研究有了較大進展，車牌識別系統(tǒng)也得到了廣泛的應用。國內(nèi)外有多家科研院所及公司開發(fā)了車牌識別系統(tǒng)，整車識別率均達到95%以上，但是這些系統(tǒng)多適用于車速較慢的停車場及閘口等環(huán)境，對入鏡待識別的車牌大小及出現(xiàn)位置均有較高的要求。另一方面，國外對實時路況下的車牌識別也展開了深入的研究。針對實際路況下相機成像分辨率低的特點，利用馬爾科夫隨機場及亞像素技術(shù)從低分辨率圖像中獲取高質(zhì)量車牌圖像，而文獻采用圖像幀間的關(guān)聯(lián)性來提高高分辨率車牌圖像的識別速度。

在室外復雜路況下，由于所獲得的圖像是從實際道路環(huán)境中拍攝得到的動態(tài)圖像，車牌數(shù)量不定，出現(xiàn)位置無規(guī)律，其中陰影、光照等因素的干擾為車牌的提取及識別增加了難度，加之傳統(tǒng)監(jiān)控用相機拍攝圖像分辨率低，因此傳統(tǒng)車牌識別系統(tǒng)不能很好地適應實際路況下的車牌識別，所以提高成像系統(tǒng)的分辨率及抗光照變化能力，增強識別算法的效率，以及支持多車牌識別，是車牌處理系統(tǒng)所要解決的主要問題。

本系統(tǒng)采用高清工業(yè)相機來拍攝實際路況下的車牌，并采用程序控制相機曝光時間等方法，實現(xiàn)在不同光照下獲取清晰圖像的目的;同時，系統(tǒng)利用改進的差分定位法對車牌進行定位，提高了算法速度并能較好地克服光照的影響，較好地實現(xiàn)了對多車牌識別的支持。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種實時路況下的車牌照識別系統(tǒng)，該方法能夠快速地實現(xiàn)對多車牌的識別。

1.為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種實時路況下的車牌照識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

系統(tǒng)構(gòu)成：分為硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩個部分：硬件系統(tǒng)由高清工業(yè)相機、鏡頭、LED光源、計算機、視頻捕捉卡、千兆網(wǎng)卡網(wǎng)線等部分組成；軟件系統(tǒng)分為車牌定位、字符分割和字符識別3個部分；

數(shù)據(jù)傳輸通道：以千兆以太網(wǎng)作為數(shù)據(jù)傳輸通道；

識別方面：自適應模板寬度算法；

漢字識別：對漢字采用Gabor算子提取特征，然后利用SVM進行識別；

其包括以下控制步驟：

圖像的獲取及傳輸；

車牌定位；

車牌區(qū)域圖像預處理；

字符分割；

字符識別。

其中，圖像的獲取及傳輸?shù)目刂品椒ㄈ缦拢?/p>

采用分辨率為1600×960像素，速度為20幀/s的高分辨率CCD相機，將兩個車道的車輛清晰攝入；采用傳輸速率為1000Mbit/s的千兆網(wǎng)絡進行傳輸；遠程控制工業(yè)相機進行各種攝像參數(shù)調(diào)整。

所述的車牌定位的控制方法如下：

在差分法的基礎(chǔ)上，針對差分法的不足，將定位、分割及識別作為一個整體，對提取出來的候選車牌進行二值化，然后分割、識別，最后利用歐式距離獲取車牌的置信度，從而去除偽車牌；車牌照內(nèi)有7個成水平排列的字符，字符和牌照在灰度值上存在較大的差異，因而車牌區(qū)域內(nèi)有豐富的邊緣存在，并呈現(xiàn)出較為規(guī)則的豎直方向上的紋理特征，因此通過水平掃描邊緣跳變的方法來進行車牌區(qū)域的定位。

所述的車牌區(qū)域圖像預處理，具體內(nèi)容如下：

針對車牌傾斜的情況，利用Hough變換提取接近水平、重合度較高的平行線段，計算后得到平行線段的方向夾角，然后利用這個夾角對圖像進行旋轉(zhuǎn)變換，對車牌候選區(qū)域進行傾斜校正。

所述的字符分割方法，具體內(nèi)容如下：

系統(tǒng)采用垂直投影算法對車牌字符進行分割：將預處理后的車牌圖像進行垂直方向求和，在圖像較好的情況下，有字符的地方投影值較高，字符中間投影值為0，考慮到噪聲對字符的影響，可確定一個閾值，再結(jié)合車牌字符寬高比和個數(shù)的先驗知識，把各個字符分割開來。

所述的字符識別的控制方法如下：

1）成像方面：采用高分辨率CCD，確保得到高清晰的牌照圖像；

2）識別上：運用Gabor小波變換對分割好的漢字灰度圖像直接進行特征提取，保證了漢字信息的完整性。

或者，所述的字符識別的控制方法如下：

采用SVM進行字符識別，首先通過非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，然后在這個新空間中尋找最優(yōu)分類面；選取漢字及每類字符樣本100個，進行特征提取后，分別用SVM進行模型訓練，得到了字符模型和漢字模型；系統(tǒng)運行時，車牌實時圖像經(jīng)過處理后，提取出特征參數(shù)，將漢字及字符參數(shù)送入相應的模型進行計算，最后識別出車牌文字。

具體地，一種實時路況下的車牌照識別系統(tǒng)，包括如下步驟: