[發明專利]一種基于視頻流的車牌識別方法

有效

• 申請號: 201410100394.8
• 申請日: 2014-03-18
• 公開（公告）號: CN103824066B
• 公開（公告）日: 2017-10-10
• 發明（設計）人: 鄭海舟;楊延生
• 申請（專利權）人: 廈門翼歌軟件科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/54
• 代理公司: 深圳市合道英聯專利事務所(普通合伙)44309
• 代理人: 劉輝,廉紅果

技術領域

本發明涉及智能交通領域，特別涉及一種基于視頻流的車牌識別方法。

背景技術

目前的圖像處理與識別技術得到了迅速的發展，其任務就是在裝備了數字攝像設備和計算機信息處理系統的軟硬件的基礎上，通過攝像設備采集視頻，并將視頻通過光纖傳給計算后臺處理器進行圖像內容的提取與識別。

車牌識別是通過攝像機對車輛圖像的采集后，采用相應的圖像處理、模式識別和人工智能技術，在圖像中找到車牌的位置，提取出車牌上的全部字符，再識別出車牌中的漢字、字母和數字，最后輸出車牌的真實號碼。從應用來看，車牌識別技術已經得到了廣泛的應用。

而車牌識別一個很重要的應用就是在停車場或小區等場所的車輛出入管理上，通過對車輛進出時的識別來登記或收費。有別于傳統用小票的方式，采用車牌識別的管理系統更加智能，管理成本更低。

現在高端一些停車場或小區的出入口都采用了智能車牌識別來控制車輛的出入與收費。而現在市場上大部分類似產品的解決方案都是用地感線圈結合拍照識別的方式，通過地感線圈感應到車輛的駛入，觸發像機進行抓拍，最后對拍到的圖牌進行車牌提取與識別。但這種方式存在著車牌圖像識別時機把握不準，車牌識別容錯率低等問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于視頻流的車牌識別方法，其大大降低了單張圖像識別錯誤帶來的風險，提高了車牌的整體識別率。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于視頻流的車牌識別方法，包括以下步驟：

S1、檢測觸發，定義一個矩形興趣區域，采用幀差法得出矩形興趣區域內的二值圖像，根據二值圖像的結果判斷是否有車輛通行；

S2、車牌定位，對圖像中的檢測區域進行車牌檢測，把檢測到的車牌切割出來，獲得車牌圖像；

S3、車牌預處理，對車牌圖像進行車牌傾斜校正和車牌精確切割；

S4、車牌字符切割，對車牌圖像上的字符進行切割，將其分解為單個字符圖像；

S5、車牌字符識別，采用了SVM字符識別器對每個字符圖像進行識別，最終獲得整個車牌的識別結果；

S6、對每幀圖像重復步驟S2至S5的操作，得到多個車牌識別結果；

S7、結果投票，對多個車牌識別結果進行投票與交叉對比，最終得到一個準確率最高的識別結果。

優選地，所述步驟S1具體包括以下分步驟：

S11、定義一個矩形興趣區域，用以檢測移動的車輛；

S12、獲取矩形興趣區域內的差值圖

diflmg＝|curImg-preImg|

其中，difImg為差值圖像，curImg為當前幀圖像，preImg為前一幀圖像；

S13、對步驟S11中得到的差值圖像進行閾值化處理，獲得二值圖像

S14、計算二值圖像的前景面積百分比

其中，foreArea為前景目標的面積，RectArea為興趣區域的面積；

S15、預先設定檢測閾值，根據前景面積百分比判斷是否有車輛駛入，若areaRate大于檢測閾值，則判定有車輛經過，如果小于檢測閾值，則判定無車輛經過。

優選地，所述檢測閾值為5％。

優選地，所述步驟S2具體包括以下分步驟：

S21、采用Sobel算子進行豎直邊緣檢測，獲得邊緣圖像；

S22、對邊緣圖像進行形態學操作，獲得候選車牌的連通區域；

S23、預先設定連通區域的篩選條件，進行車牌篩選，獲得車牌區域；

S24、根據車牌區域的寬高比判斷車牌是否完整，若不完整，則對車牌區域的左右兩側分別進行一定尺寸的拓展，獲得車牌圖像。

優選地，所述連通區域的篩選條件為：

其中，conW為連通區域的寬度，conH為連通區域的高度，stdPltSz是一個二元數組，stdPltSz[0]為場景下一般車牌的寬度，stdPltSz[1]為場景下一般車牌的高度。

優選地，所述步驟S3具體包括以下分步驟：

S31、車牌二值化，先對車牌圖像進行數學形態學操作，獲得一張只有車牌背景顏色而沒有字符的背景圖像，然后將車牌圖像與所述背景圖像進行差值運算，得到車牌差值圖像，最后對車牌差值圖像的豎直邊緣周邊像素點采樣，對采樣得到的顏色進行二聚類求取閾值，根據求取的閾值對車牌進行二值化處理；

S32、車牌傾斜校正，對車牌分別進行水平方向和豎直方向的修正；