[發(fā)明專利]道路監(jiān)控系統(tǒng)中車牌邊框的自動(dòng)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310671424.6
• 申請(qǐng)日: 2013-12-11
• 公開（公告）號(hào): CN103729619A
• 公開（公告）日: 2014-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王明佳;武治國(guó);王宇慶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/48
• 代理公司: 長(zhǎng)春菁華專利商標(biāo)代理事務(wù)所 22210
• 代理人: 田春梅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于城市道路監(jiān)控系統(tǒng)中車牌識(shí)別應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種道路監(jiān)控系統(tǒng)中車牌邊框的自動(dòng)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

近些年來(lái)，城市道路交通發(fā)展迅速，為了更好的管理道路交通狀況，快速準(zhǔn)確檢測(cè)違章車輛，各個(gè)城市陸續(xù)建立車輛智能監(jiān)管系統(tǒng)。在無(wú)人參與情況下，現(xiàn)有的城市道路監(jiān)控系統(tǒng)能通過(guò)車輛測(cè)速裝置和攝像拍照系統(tǒng)對(duì)監(jiān)控道路進(jìn)行自動(dòng)拍照，取得包含有目標(biāo)車輛及其車牌的照片。

然而自動(dòng)識(shí)別違章車牌則是一個(gè)比較復(fù)雜的圖像識(shí)別處理過(guò)程，現(xiàn)有的車牌識(shí)別方法多采用邊緣提取圖像處理算法，對(duì)整幅照片圖像進(jìn)行識(shí)別處理，這種方法不但運(yùn)算量巨大，處理時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)也容易受到照片中車牌以外的其它圖像信息的干擾，造成識(shí)別結(jié)果的誤差甚至直接導(dǎo)致錯(cuò)誤。

因此，研發(fā)一種從包含有車牌的整幅照片圖像中率先識(shí)別和篩選出車牌輪廓邊界線，精確定位車牌在照片中所處位置，以便排除照片中非車牌的圖像區(qū)域，然后再通過(guò)后續(xù)處理，完成對(duì)車牌邊界以內(nèi)的車牌號(hào)碼圖像的快速識(shí)別的方法，成為亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有的車牌識(shí)別方法多采用邊緣提取圖像處理算法，對(duì)整幅照片圖像進(jìn)行識(shí)別處理，不但運(yùn)算量巨大，處理時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)也容易受到照片中車牌以外的其它圖像信息的干擾，造成識(shí)別結(jié)果的誤差甚至直接導(dǎo)致錯(cuò)誤，因此需要研發(fā)一種能從包含有車牌的整幅照片圖像中率先識(shí)別和篩選出車牌輪廓邊界線的車牌識(shí)別方法的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種道路監(jiān)控系統(tǒng)中車牌邊框的自動(dòng)識(shí)別方法。

本發(fā)明解決技術(shù)問(wèn)題所采取的技術(shù)方案如下：

一種道路監(jiān)控系統(tǒng)中車牌邊框的自動(dòng)識(shí)別方法包括如下步驟：

第一步、對(duì)道路監(jiān)控系統(tǒng)所拍攝到的分辨率為768×576像素的原始圖像進(jìn)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(diǎn)表示邊緣點(diǎn)，灰度值為0的點(diǎn)表示非邊緣點(diǎn)，以二值圖像E的左上角為原點(diǎn)，建立x軸水平向右、y軸豎直向下的像素平面直角坐標(biāo)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(shí)別區(qū)和水平方向上的兩條掃描路徑：

定義水平等腰三角形的識(shí)別區(qū)，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(diǎn)（729，0）；等腰三角形的中線與x軸平行；該等腰三角形內(nèi)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(diǎn)，底邊為終點(diǎn)，并位于步驟一所述坐標(biāo)系范圍以內(nèi)；該等腰三角形內(nèi)包括兩條腰線和一條中線在內(nèi)的共計(jì)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(diǎn)a₁（40，40）為起點(diǎn)并以像素點(diǎn)a₇₂₈（729，40）為終點(diǎn)的線段a，并選取以像素點(diǎn)（40，537）為起點(diǎn)并以像素點(diǎn)（729，537）為終點(diǎn)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(zhǎng)度均為690個(gè)像素點(diǎn)，且二者均與x軸平行；

步驟2.2：等腰三角形的識(shí)別區(qū)頂角沿水平線段a的掃描識(shí)別過(guò)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(shí)別區(qū)的頂角與線段a的上的某一給定像素點(diǎn)重合，并用當(dāng)前給定像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)值更新數(shù)組、斜線段和斜線段對(duì)應(yīng)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(shí)別區(qū)的頂角與線段a上的某一給定像素點(diǎn)重合，將此時(shí)水平等腰三角形的識(shí)別區(qū)的頂角所在位置的序號(hào)定義為a_n，其中n=x-39，式中x為當(dāng)前頂角所在給定像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)值；

當(dāng)水平等腰三角形的識(shí)別區(qū)的頂角所在位置的序號(hào)是a_n時(shí)，定義該等腰三角形內(nèi)的各條斜線段的序號(hào)為Fa_n-k（k順次取01、02、03……61）；將斜線段Fa_n-01上的每一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)值均存入線段數(shù)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(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)值均存入與該線段序號(hào)Fa_n-k對(duì)應(yīng)的線段數(shù)組data[a_n-k]（k順次取01、02、03……61）中；

步驟2.2.2：完成識(shí)別區(qū)頂角在水平線段a上的當(dāng)前給定坐標(biāo)點(diǎn)時(shí)，對(duì)識(shí)別區(qū)內(nèi)的每一條斜線段中是否有疑似車牌邊框線段的判斷識(shí)別和篩選；其具體包括如下子步驟：