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[發明專利]一種基于視頻的車牌識別方法在審

專利信息
申請號: 201410267812.2 申請日: 2014-06-16
公開(公告)號: CN104050450A 公開(公告)日: 2014-09-17
發明(設計)人: 樊養余;馬爽;王劍書;劉力豪 申請(專利權)人: 西安通瑞新材料開發有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/54;G06K9/62
代理公司: 西北工業大學專利中心 61204 代理人: 顧潮琪
地址: 710075 陜西省西安*** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 視頻 車牌 識別 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于數字圖像處理和模式識別技術領域,具體涉及一種車牌識別方法。

背景技術

隨著我國國民經濟的高速發展,國內的機動車輛、高速公路、城市道路、停車場等越來越多,對交通控制、安全管理的要求也日益增高,智能交通系統ITS(Intelligent?Transportation?System)已成為21世紀道路交通管理的發展趨勢,越來越受到人們的重視。其中車牌識別系統作為智能交通管理的核心部分為自動化的智能交通管理提供了高效、實用的手段,可廣泛應用于道路交通監控、交通事故現場勘查、交通違章自動記錄、刑事追蹤、高速公路不停車收費系統、停車場自動安全管理、智能園區管理等方面,對提高交通領域的管理水平和自動化程度具有重要意義。

目前雖然已有了很多貌似成熟的車牌識別產品,但真正能夠運用于實際的車牌識別產品大多出現在國外,而針對我國車牌制式繁多、內部包含結構復雜的漢字字符、車牌被污損或故意遮擋等問題仍沒有一個很好解決方案,使得目前國內還沒有一個能夠在各種室外條件下全天候工作的高效、穩定、識別率高的車牌識別產品。因此,這一空缺吸引著眾多人們去不斷進行研究和探索。對于目前我國出現的車牌識別產品主要有以下幾點問題:

1.目前現有的車牌識別系統以依靠硬件觸發系統進行圖像抓拍來識別車牌的方式居多,如磁感線圈、紅外、射頻等,其觸發率較高,但硬件設備的安裝和維護成本較高。而隨著計算機技術的快速發展,計算機運算速度顯著提高,基于視頻的車牌識別系統越來越受到關注,其優點是避免了對硬件設備的依賴從而降低了成本,其缺點是運算量大,進行識別的圖像是視頻中的一幀,該圖像受汽車行駛方向、速度和其他外界干擾的影響,所獲取的圖像質量不如靜態圖像。

2.目前大多不依賴于硬件觸發的車牌識別產品并未做到真正意義上的實時檢測,其本質依然是靜態條件下的車牌識別,而這一特質對于目前的交通狀況未能起到革命性的改善。例如,此類車牌識別產品可用于高速公路收費卡口、停車場收費卡口等,其需要車輛停止從而拍攝圖像進行識別,這樣雖然減少人為干預,但仍未能做到不停車收費,并不能從根本上解決交通堵塞問題而真正意義上的不停車自動車牌識別系統將對我國的智能交通領域起到革命性的作用。

3.目前的車牌識別產品,針對的車牌制式比較單一。中國車牌制式種類繁多且差異較大,車牌有四種不同的底色,同一個車牌也可能出現不同顏色的字符;字符種類包括漢字、數字和字母,其中漢字部分結構復雜,識別起來相比數字和字母困難許多;軍車車牌字符的部分字體與普通車牌也不一樣;車牌鉚釘位置也隨著車牌種類有所變化;部分不同種類的車牌字符排列結構也不一樣,例如WJ車牌。這些都對我國將車牌識別系統運用于實際產生了很大阻礙。因此建立一個能囊括我國各種車牌制式的車牌識別系統是目前該研究領域的又一熱點。

4.目前大多數車牌識別產品的對象是目標清晰、背景簡單、光照均勻的圖像,尤其對于車牌有污損或惡意遮擋的車牌仍沒有一個很好的解決方案。這又是車牌識別系統難以用于我國實際的重要問題,應予以重視。

發明內容

為了克服現有技術的不足,本發明提供一種基于視頻的車牌識別的方法。該方法以高清攝像頭在公路上實時拍攝的視頻作為輸入,減少了硬件成本;同時能夠實現車輛在正常行駛狀態下的實時檢測,提高了智能交通系統的管理效率;對于光照、背景、圖片質量的敏感度較低,具有較強的抗干擾性和魯棒性,能夠滿足系統的全天候實時運行;特別地,實現了對我國各種車牌制式以及有污損的車牌的識別,并且識別率高、速度快,使車牌識別系統真正運用于我國實際成為可能。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案包括運動車輛檢測、車牌定位、車牌圖像預處理、字符分割和字符識別。

所述運動車輛檢測是將用高清攝像頭實拍的公路上正常行駛的車輛視頻作為輸入,從中檢測出運動車輛并將其分割出來,作為下一步車牌識別的輸入圖像,具體實現步驟是:

第一步:將所述視頻中每一幀大小為m×n的圖像均勻分割為M×N個大小相等的子塊,每個字塊的大小為24×24像素;

第二步:依次將當前幀I(i,j,k)與前一幀I(i,j,k-1)作差,D(i,j,k)=|I(i,j,k)-I(i,j,k-1)|,累計D(i,j,k)的每個子塊中像素值大于閾值Th1(Th1=100)的像素個數,并將其對應存入大小為M×N的矩陣R;

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