[發明專利]基于字符組合的車牌定位和識別方法

有效

• 申請號: 201210339564.9
• 申請日: 2012-09-13
• 公開（公告）號: CN102915433A
• 公開（公告）日: 2013-02-06
• 發明（設計）人: 李泊;田濱;李葉;王飛躍
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所;江蘇中科智能工程有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G08G1/017
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及圖像處理、計算機視覺和模式識別等技術領域，尤其是一種應用于交通視頻監控系統中的基于字符組合的車牌定位和識別方法。本方法能夠對抓拍的視頻圖像中的車牌目標進行自動的定位以及車牌字符顏色等的識別。

背景技術

在智能交通系統中，視頻監控系統可以用來感知交通環境和采集相關的交通信息和數據。隨著視頻監控技術的發展，越來越多的視頻攝像機已經被安裝于城市的主要路段和路口處。但隨著攝像機數量的急劇增加，傳統的人工被動監控已經遠遠無法滿足交通監控任務的需要。因此，實現可以代替人眼的智能自動監控功能，并將其應用于實際交通系統中，成為視頻監控和智能交通領域共同研究的目標。

車牌號碼信息作為機動車輛所特有的一種身份信息，在交通管理中起著重要的作用。車牌號碼自動識別系統可以廣泛應用于城市中各道路路口或卡口、高速公路出入口、收費站、停車場等處。而在交通視頻監控系統的應用中，攝像機通常架設在道路上較高的位置，拍攝場景和視野較為廣闊，因此車牌目標并不十分明顯，與停車場處近距離拍攝的車牌圖像有較大差別。而且考慮到監控場景中可能存在的復雜背景和多變的天氣、光照等外界環境，如何自動地在交通視頻監控系統抓拍的圖像中準確定位到車牌，并正確識別出車牌號碼信息，成為交通工程實踐中亟待解決的問題。

經對現有技術文獻的檢索發現，目前幾乎所有的車牌識別方法都把整個車牌識別任務分成三個步驟：(1)車牌定位：在圖像中找到車牌的位置；(2)字符分割：在定位出的車牌圖像中分割出每個字符的圖像；(3)字符識別：使用光學字符識別技術處理字符圖像，識別出車牌圖像中的車牌號碼。在這三個步驟中，車牌定位是其他兩者的基礎，決定了最終的字符識別準確率，因此是最重要和最為困難的一步，也是車牌識別研究領域的重點問題。目前大部分的車牌定位方法利用車牌區域灰度變化較為頻繁的特性，通過計算邊緣密度或檢測紋理等方法定位車牌位置。如D.Zheng等人于2005年發表在《Pattern?Recognition?Letters(模式識別通訊)》上的論文“An?efficient?method?of?license?plate?location(一種有效的車牌定位方法)”，就是采用有效邊緣點密度統計的方法快速找到圖像中的車牌區域；Anagnostopoulos等人于2006年在《IEEE?Transaction?on?Intelligent?Transportation?Systems(IEEE智能交通匯刊)》上發表的論文“A?license?plate-recognition?algorithm?for?intelligent?transportation?system?applications(智能交通系統應用中的一種車牌識別算法)”，認為車牌是圖像紋理中的不規律和突變區域，因此使用中心滑動窗口計算圖像中的局部不規律度來定位車牌。但是這些方法如果應用在復雜多變的視頻監控場景中，則很有可能會在雜亂的背景中檢測出許多誤檢車牌。

相比車牌定位的任務，字符分割及識別的技術相對成熟和穩定。一般，字符分割常用閾值分割和水平方向投影等多種方法的結合，而字符識別則可以認為是一個典型的模式分類問題。字符識別的一般流程為首先在字符圖片上提取某些可以體現不同類別字符之間差別的指標，從而將字符圖片用這樣的特征向量表示出來；然后利用某種統計分類器，經過訓練樣本學習后，對測試字符圖像的特征向量進行分類，從而識別出其對應的字符。如Y.Wen等人于2011年在《IEEE?Transaction?on?Intelligent?Transportation?Systems(IEEE智能交通匯刊)》上的論文“An?algorithm?for?license?plate?recognition?applied?to?intelligent?transportation?system(一種應用于智能交通系統中的車牌識別算法)”中，使用連通分量提取和水平、垂直方向投影相結合的方法分割車牌中的字符，然后在經過角度和灰度校正后的字符圖像上提取與輪廓有關的特征向量，并使用支持向量機分類器來識別字符。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種適用于交通視頻監控系統中進行車牌自動定位和識別的方法，該方法可以在實際交通工程應用中實時準確的定位車牌并識別車牌號碼，為智能交通系統提供關鍵的數據信息，也可推廣到其他應用場景中，如停車場、小區出入口等處。