[發明專利]一種基于粗定位與精定位融合的車牌識別方法和系統

在審

• 申請號: 201310495102.0
• 申請日: 2013-10-21
• 公開（公告）號: CN103870803A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發明（設計）人: 馬華東;傅慧源;李昂;張顏
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/54;G06K9/66
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 張馳;宋志強

1.一種基于粗定位與精定位融合的車牌識別方法，其特征在于，該方法包括：

采集關于車牌圖像的正樣本集和負樣本集，提取所述正樣本集和負樣本集的類哈爾Haar特征以訓練車牌分類器，并使用該車牌分類器粗定位待檢測圖像中的車牌區域；

將所述粗定位車牌區域轉化為灰度圖，并分析垂直以及水平投影信息以確定車牌的上下邊界和左右邊界，獲得精定位的車牌區域；

采集包含預定車牌字符的車牌字符集，利用超正方體Tesseract引擎分析所述車牌字符集中預定車牌字符的字符特征并訓練得到車牌字符庫，并利用所述車牌字符庫識別所述精定位的車牌區域，以確定所述精定位的車牌區域中的字符。

2.根據權利要求1所述的基于粗定位與精定位融合的車牌識別方法，其特征在于，所述將粗定位車牌區域轉化為灰度圖，并分析垂直以及水平投影信息以確定車牌的上下邊界和左右邊界，獲得精定位的車牌區域包括：

將粗定位車牌區域轉化成灰度圖像并采用高斯濾波做平滑處理，使用索貝爾Sobel檢測算子對平滑處理后圖像進行邊緣檢測以提取垂直邊緣信息；對提取垂直邊緣信息的圖像自上向下掃描并做水平投影，然后通過濾波得到平滑曲線；在所述平滑曲線尋找峰值并獲取上下邊界，以得到多個候選區域；使用篩選算法從所述候選區域中篩選出最優區域以確定車牌區域的上下邊界；

對確定上下邊界之后的灰度圖像執行線性濾波處理，利用自適應閾值法對線性濾波處理后的圖像進行二值化；對二值化后圖像做一次閉運算；根據一次閉運算獲得的連通區域去除左右密度大的冗余部分；自左向右掃描車牌區域，求每列黑色像素的數量，通過查找峰值點確定各個字符以及圓點的左右邊界，將車牌灰度圖像切割成多個分片，縫隙處的像素設為0，即變為黑色；查找連通區域，去掉車牌邊框的L形區域，再計算各個分片的長寬比和分片間的縫隙寬度，篩掉不符合字符特征的分片，將最左和最右的分片確定為車牌區域的左右邊界。

3.根據權利要求1所述的基于粗定位與精定位融合的車牌識別方法，其特征在于，所述使用該車牌分類器粗定位待檢測圖像中的車牌區域包括：

將待檢測圖像輸入該車牌分類器，產生候選定位區域；

計算各個候選定位區域的灰度跳變數；

將灰度跳變數最大的候選定位區域確定為車牌區域。

4.根據權利要求2所述的基于粗定位與精定位融合的車牌識別方法，其特征在于，該方法進一步包括：

確定分片的所有連通區域；

計算分片的每個連通區域的像素和，并當所述像素和低于預先設定的門限值時，將該分片確定為孤立點，并去除該孤立點。

5.一種基于粗定位與精定位融合的車牌識別系統，其特征在于，包括粗定位模塊、精定位模塊和字符識別模塊，其中：

粗定位模塊，用于采集關于車牌圖像的正樣本集和負樣本集，提取所述正樣本集和負樣本集的類哈爾Haar特征以訓練車牌分類器，并使用該車牌分類器粗定位待檢測圖像中的車牌區域；

精定位模塊，用于將所述粗定位車牌區域轉化為灰度圖，并分析垂直以及水平投影信息以確定車牌的上下邊界和左右邊界，獲得精定位的車牌區域；

字符識別模塊，用于采集包含預定車牌字符的車牌字符集，利用超正方體Tesseract引擎分析所述車牌字符集中預定車牌字符的字符特征并訓練得到車牌字符庫，并利用所述車牌字符庫識別所述精定位的車牌區域，以確定所述精定位的車牌區域中的字符。