[發明專利]道路監控系統中車牌邊框的自動識別方法

有效

• 申請號: 201310671424.6
• 申請日: 2013-12-11
• 公開（公告）號: CN103729619A
• 公開（公告）日: 2014-04-16
• 發明（設計）人: 王明佳;武治國;王宇慶
• 申請（專利權）人: 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/48
• 代理公司: 長春菁華專利商標代理事務所 22210
• 代理人: 田春梅

1.道路監控系統中車牌邊框的自動識別方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

第一步、對道路監控系統所拍攝到的分辨率為768×576像素的原始圖像進行邊緣提取，獲得二值圖像E，二值圖像E中灰度值為1的點表示邊緣點，灰度值為0的點表示非邊緣點，以二值圖像E的左上角為原點，建立x軸水平向右、y軸豎直向下的像素平面直角坐標系；

第二步、獲得包含疑似水平邊框線段的直線集合U₁，其具體包括如下子步驟：

步驟2.1：定義等腰三角形的識別區和水平方向上的兩條掃描路徑：

定義水平等腰三角形的識別區，該等腰三角形的頂角為30度且朝向x軸正方向，等腰三角形的底邊所在的直線垂直于x軸上的像素點（729，0）；等腰三角形的中線與x軸平行；該等腰三角形內還包含58條斜線段，所述58條斜線段均以等腰三角形的頂角為起點，底邊為終點，并位于步驟一所述坐標系范圍以內；該等腰三角形內包括兩條腰線和一條中線在內的共計61條線段中，任意相鄰的兩條之間的夾角均為0.5度；

選取以像素點a₁（40，40）為起點并以像素點a₇₂₈（729，40）為終點的線段a，并選取以像素點（40，537）為起點并以像素點（729，537）為終點的線段b作為兩條水平方向上的掃描路徑；線段a與線段b的長度均為690個像素點，且二者均與x軸平行；

步驟2.2：等腰三角形的識別區頂角沿水平線段a的掃描識別過程，其具體包括如下子步驟：

步驟2.2.1：將水平等腰三角形的識別區的頂角與線段a的上的某一給定像素點重合，并用當前給定像素點的橫坐標值更新數組、斜線段和斜線段對應的直線方程；其具體做法為：

使步驟2.1所述水平等腰三角形的識別區的頂角與線段a上的某一給定像素點重合，將此時水平等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號定義為a_n，其中n=x-39，式中x為當前頂角所在給定像素點的橫坐標值；

當水平等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號是a_n時，定義該等腰三角形內的各條斜線段的序號為Fa_n-k（k順次取01、02、03……61）；將斜線段Fa_n-01上的每一個像素點的坐標值均存入線段數組data[a_n-01]中，用同樣的方法，將其它每一條斜線段a_n-k上的每一個像素點的坐標值均存入與該線段序號Fa_n-k對應的線段數組data[a_n-k]（k順次取01、02、03……61）中；

步驟2.2.2：完成識別區頂角在水平線段a上的當前給定坐標點時，對識別區內的每一條斜線段中是否有疑似車牌邊框線段的判斷識別和篩選；其具體包括如下子步驟：

步驟2.2.2.1：水平等腰三角形的識別區的頂角在線段a的起點a₁（40，40）時，選擇當前識別區內的一條斜線段Fa_1-01；

步驟2.2.2.2：判斷步驟2.2.1所取得的、與斜線段Fa_n-k相對應的線段數組data[a_n-k]中，由每40個連續像素點所組成的一小段線段上，是否至少有36個步驟一所述的邊緣點，若有，則該斜線段上含有疑似車牌邊框線段，進入步驟2.2.2.3；若沒有，則進入步驟2.2.2.4；

步驟2.2.2.3：將當前斜線段Fa_n-k在像素坐標系下對應的直線方程La_n-k存入數組U₁，完成對當前斜線段Fa_n-k上疑似邊框的識別篩選，并進入步驟2.2.2.4；

步驟2.2.2.4：判斷當前線段數組data[a_n-k]（k順次取01、02、03……61）中，k是否為61，若k≠61，則進入步驟2.2.2.5；若k=61，則進入步驟2.2.3；

步驟2.2.2.5：令k=k+1（k順次取01、02、03……61），更新步驟2.2.2.2所述斜線段Fa_n-k以及與其相對應的線段數組data[an_-k]的序號，重新執行步驟2.2.2.2至步驟2.2.2.4；

步驟2.2.3：使水平等腰三角形的識別區的頂角從線段a的起點a₁（40，40）向x軸正方向順次水平移動一個像素單位，每次頂角移動一個新的位置后，均更新步驟2.2.2.1所述水平等腰三角形的識別區的頂角a_n，并重復執行步驟2.2.2，直至水平等腰三角形的識別區的頂角移動至線段a的終點a₇₂₉（729，40）時，將a_n更新為a₆₉₀，然后進入步驟2.3；

步驟2.3：將等腰三角形的識別區頂角由步驟2.1所述的線段a的終點a₇₂₉（729，40）更換至線段b的起點（40，537），并按照與步驟2.2同樣的方法完成等腰三角形的識別區頂角沿水平線段b的掃描識別過程，其具體包括如下子步驟：

步驟2.3.1：將水平等腰三角形的識別區的頂角與線段b的上的某一給定像素點重合，并用當前給定像素點的橫坐標值更新數組、斜線段和斜線段對應的直線方程；其具體做法為：

使步驟2.1所述水平等腰三角形的識別區的頂角與線段b上的某一給定像素點重合，將此時水平等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號定義為b_n，其中n=x-39，式中x為當前頂角所在給定像素點的橫坐標值；

當水平等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號是b_n時，定義該等腰三角形內的各條斜線段的序號為Fb_n-k（k順次取01、02、03……61）；將斜線段Fb_n-01上的每一個像素點的坐標值均存入線段數組data[b_n-01]中，用同樣的方法，將其它每一條斜線段b_n-k上的每一個像素點的坐標值均存入與該線段序號Fb_n-k對應的線段數組data[b_n-k]（k順次取01、02、03……61）中；

步驟2.3.2：完成識別區頂角在水平線段b上的當前給定坐標點時，對識別區內的每一條斜線段中是否有疑似車牌邊框線段的判斷識別和篩選；其具體包括如下子步驟：

步驟2.3.2.1：水平等腰三角形的識別區的頂角在線段b的起點b₁（40，40）時，選擇當前識別區內的一條斜線段Fb_1-01；

步驟2.3.2.2：判斷步驟2.3.1所取得的、與斜線段Fb_n-k相對應的線段數組data[b_n-k]中，由每40個連續像素點所組成的一小段線段上，是否至少有36個步驟一所述的邊緣點，若有，則該斜線段上含有疑似車牌邊框線段，進入步驟2.3.2.3；若沒有，則進入步驟2.3.2.4；

步驟2.3.2.3：將當前斜線段Fb_n-k在像素坐標系下對應的直線方程Lb_n-k存入數組U₁，完成對當前斜線段Fb_n-k上疑似邊框的識別篩選，并進入步驟2.3.2.4；

步驟2.3.2.4：判斷當前段數組data[b_n-k]（k順次取01、02、03……61）中，k是否為61，若k≠61，則進入步驟2.3.2.5；若k=61，則進入步驟2.3.3；

步驟2.3.2.5：令k=k+1（k順次取01、02、03……61），更新步驟2.3.2.2所述斜線段Fb_n-k以及與其相對應的線段數組data[b_n-k]的序號，重新執行步驟2.3.2.2至步驟2.3.2.4；

步驟2.3.3：使水平等腰三角形的識別區的頂角從線段b的起點b₁（40，537）向x軸正方向順次水平移動一個像素單位，每次頂角移動一個新的位置后，均更新步驟2.3.2.1所述水平等腰三角形的識別區的頂角b_n，并重復執行步驟2.3.2，直至水平等腰三角形的識別區的頂角移動至線段b的終點b₇₂₉（729，40）時，將b_n更新為b₆₉₀，完成等腰三角形的識別區頂角沿水平線段b的掃描識別過程，然后進入步驟三；

步驟三、獲得包含疑似豎直邊框線段的直線集合U₂，其具體包括如下子步驟：步驟3.1：定義等腰三角形的識別區和豎直方向上的兩條掃描路徑：

定義豎直等腰三角形的識別區，該等腰三角形的頂角為30度且朝向y軸正方向，等腰三角形的底邊所在的直線垂直于y軸上的像素點（0，537）；等腰三角形的中線與y軸平行；該等腰三角形內還包含58條斜線段，所述58條斜線段均以等腰三角形的頂角為起點，底邊為終點，并位于步驟一所述坐標系范圍以內；該等腰三角形內包括兩條腰線和一條中線在內的共計61條線段中，任意相鄰的兩條之間的夾角均為0.5度；

選取以像素點（40，40）為起點并以像素點（40，537）為終點的線段c，并選取以像素點（729，40）為起點并以像素點（729，537）為終點的線段d作為兩條豎直方向上的掃描路徑；線段c與線段d的長度均為498個像素點，且二者均與y軸平行；

步驟3.2：等腰三角形的識別區頂角沿豎直線段c的掃描識別過程，其具體包括如下子步驟：

步驟3.2.1：將豎直等腰三角形的識別區的頂角與線段c的上的某一給定像素點重合，并用當前給定像素點的橫坐標值更新數組、斜線段和斜線段對應的直線方程；其具體做法為：

使步驟3.1所述豎直等腰三角形的識別區的頂角與線段c上的某一給定像素點重合，將此時豎直等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號定義為c_n，其中n=y-39，式中y為當前頂角所在給定像素點的縱坐標值；

當豎直等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號是c_n時，定義該等腰三角形內的各條斜線段的序號為Fc_n-k（k順次取01、02、03……61）；將斜線段Fc_n-01上的每一個像素點的坐標值均存入線段數組data[c_n-01]中，用同樣的方法，將其它每一條斜線段c_n-k上的每一個像素點的坐標值均存入與該線段序號Fc_n-k對應的線段數組data[c_n-k]（k順次取01、02、03……61）中；

步驟3.2.2：完成識別區頂角在豎直線段c上的當前給定坐標點時，對識別區內的每一條斜線段中是否有疑似車牌邊框線段的判斷識別和篩選；其具體包括如下子步驟：

步驟3.2.2.1：豎直等腰三角形的識別區的頂角在線段c的起點c₁（40，40）時，選擇當前識別區內的一條斜線段Fc_1-01；

步驟3.2.2.2：判斷步驟3.2.1所取得的、與斜線段Fc_n-k相對應的線段數組data[c_n-k]中，由每40個連續像素點所組成的一小段線段上，是否至少有36個步驟一所述的邊緣點，若有，則該斜線段上含有疑似車牌邊框線段，進入步驟3.2.2.3；若沒有，則進入步驟3.2.2.4；

步驟3.2.2.3：將當前斜線段Fc_n-k在像素坐標系下對應的直線方程Lc_n-k存入數組U₂，完成對當前斜線段Fc_n-k上疑似邊框的識別篩選，并進入步驟3.2.2.4；

步驟3.2.2.4：判斷當前線段數組data[c_n-k]（k順次取01、02、03……61）中，k是否為61，若k≠61，則進入步驟3.2.2.5；若k=61，則進入步驟3.2.3；

步驟3.2.2.5：令k=k+1（k順次取01、02、03……61），更新步驟3.2.2.2所述斜線段Fc_n-k以及與其相對應的線段數組data[c_n-k]的序號，重新執行步驟3.2.2.2至步驟3.2.2.4；

步驟3.2.3：使豎直等腰三角形的識別區的頂角從線段c的起點c₁（40，40）向y軸正方向順次豎直移動一個像素單位，每次頂角移動一個新的位置后，均更新步驟3.2.2.1所述豎直等腰三角形的識別區的頂角c_n，并重復執行步驟3.2.2，直至豎直等腰三角形的識別區的頂角移動至線段c的終點c₄₉₈（40，537）時，將c_n更新為c₄₉₈，然后進入步驟3.3；

步驟3.3：將等腰三角形的識別區頂角由步驟3.1所述的線段c的終點c₄₉₈（40，537）更換至線段d的起點（729，40），并按照與步驟3.2同樣的方法完成等腰三角形的識別區頂角沿豎直線段d的掃描識別過程，其具體包括如下子步驟：

步驟3.3.1：將豎直等腰三角形的識別區的頂角與線段d的上的某一給定像素點重合，并用當前給定像素點的縱坐標值更新數組、斜線段和斜線段對應的直線方程；其具體做法為：

使步驟3.1所述豎直等腰三角形的識別區的頂角與線段d上的某一給定像素點重合，將此時豎直等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號定義為d_n，其中n=y-39，式中y為當前頂角所在給定像素點的縱坐標值；

當豎直等腰三角形的識別區的頂角所在位置的序號是d_n時，定義該等腰三角形內的各條斜線段的序號為Fd_n-k（k順次取01、02、03……61）；將斜線段Fd_n-01上的每一個像素點的坐標值均存入線段數組data[d_n-01]中，用同樣的方法，將其它每一條斜線段d_n-k上的每一個像素點的坐標值均存入與該線段序號Fd_n-k對應的線段數組data[d_n-k]（k順次取01、02、03……61）中；

步驟3.3.2：完成識別區頂角在豎直線段d上的當前給定坐標點時，對識別區內的每一條斜線段中是否有疑似車牌邊框線段的判斷識別和篩選；其具體包括如下子步驟：

步驟3.3.2.1：豎直等腰三角形的識別區的頂角在線段d的起點d₁（729，40）時，選擇當前識別區內的一條斜線段Fd_1-01；

步驟3.3.2.2：判斷步驟3.3.1所取得的、與斜線段Fd_n-k相對應的線段數組data[d_n-k]中，由每40個連續像素點所組成的一小段線段上，是否至少有36個步驟一所述的邊緣點，若有，則該斜線段上含有疑似車牌邊框線段，進入步驟3.3.2.3；若沒有，則進入步驟3.3.2.4；

步驟3.3.2.3：將當前斜線段Fd_n-k在像素坐標系下對應的直線方程Ld_n-k存入數組U₂，完成對當前斜線段Fd_n-k上疑似邊框的識別篩選，并進入步驟3.3.2.4；

步驟3.3.2.4：判斷當前段數組data[d_n-k]（k順次取01、02、03……61）中，k是否為61，若k≠61，則進入步驟3.3.2.5；若k=61，則進入步驟3.3.3；

步驟3.3.2.5：令k=k+1（k順次取01、02、03……61），更新步驟3.3.2.2所述斜線段Fd_n-k以及與其相對應的線段數組data[d_n-k]的序號，重新執行步驟3.3.2.2至步驟3.3.2.4；

步驟3.3.3：使豎直等腰三角形的識別區的頂角從線段d的起點d₁（729，40）向y軸正方向順次豎直移動一個像素單位，每次頂角移動一個新的位置后，均更新步驟3.3.2.1所述豎直等腰三角形的識別區的頂角d_n，并重復執行步驟3.3.2，直至豎直等腰三角形的識別區的頂角移動至線段d的終點d₄₉₈（729，537）時，將d_n更新為d₄₉₈，完成等腰三角形的識別區頂角沿豎直線段d的掃描識別過程，然后進入步驟四；

步驟四：分別讀取步驟二所述直線集合U₁和步驟三所述直線集合U₂，并判斷邏輯式U₁&U₂的結果，若其結果為真，則進入步驟五，若其結果為假，則直接終止本方法的識別過程；

步驟五：根據兩條相交直線的斜率乘積結果，判斷其二者是否符合彼此垂直的條件，從U₁中篩選保留能與U₂中兩條直線同時垂直的直線，將符合條件的直線存入集合U₃，然后進入步驟六；

步驟六：根據兩條相交直線的斜率乘積結果，判斷其二者是否符合彼此垂直的條件，從U₂中篩選保留能與U₃中兩條直線同時垂直的直線，將符合條件的直線存入集合U₄，然后進入步驟七；

步驟七：根據兩條相交直線的斜率乘積結果，判斷其二者是否符合彼此垂直的條件，判斷集合U₄中是否有兩條直線能同時與U₃中的兩條直線垂直，然后進入步驟八；

步驟八：由步驟七分別獲得矩形四條邊線的直線方程，該矩形的四條邊線即為車牌在照片中的疑似邊界線。

2.根據權利要求1所述的道路監控系統中車牌邊框的自動識別方法，其特征在于，步驟五或步驟六或步驟七中所述的根據兩條相交直線的斜率乘積結果，判斷其二者是否符合彼此垂直的條件的判斷標準為：

將任意兩條直線方程分別記做：直線1：y₁=k₁x+b₁；直線2：y₂=k₂x+b₂；則可得到判斷式：E=k₁×k₂；

若E的結果數值在區間[-1.05，-0.95]內，則認為兩直線彼此垂直。