[發明專利]一種車牌識別方法及車牌識別設備

有效

• 申請號: 201410745124.2
• 申請日: 2014-12-08
• 公開（公告）號: CN104408475B
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發明（設計）人: 唐健;李昕;鄒振宇;李銳
• 申請（專利權）人: 深圳市捷順科技實業股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本申請公開了一種車牌識別方法及車牌識別設備，根據原始車牌分類器檢測現場的無車場景，收集現場的靜態負樣本；將靜態負樣本添加到車牌識別設備的原始訓練集中，得到第一訓練集，根據第一訓練集訓練第一車牌分類器；根據第一車牌分類器檢測現場的有車場景，收集現場的動態負樣本，將動態負樣本添加到第一訓練集中，得到第二訓練集，根據第二訓練集訓練第二車牌分類器，并根據第二車牌分類器進行車牌識別。這樣，利用第二訓練集訓練的第二車牌分類器能夠去除靜態負樣本和動態負樣本，此時現場可能出現的絕大部分負樣本都能夠被第二車牌分類器拒絕，從而達到對車牌的精確識別，減少車牌識別設備的誤檢率。

技術領域

本申請涉及圖像識別技術領域，特別是涉及一種車牌識別方法及車牌識別設備。

背景技術

為了保證良好的交通秩序或社會治安，基于車牌識別技術的車牌識別設備等產品被廣泛應用于交叉路口、物業小區、商業樓宇及政府機構等位置。車牌識別技術一般分為車牌檢測、字符分割識別及車牌投票這三大步驟。車牌檢測，即從視頻中檢測車牌并確定其在每一幀圖像中的位置，是車牌識別技術中比較關鍵和耗時的一步。

目前，車牌識別設備通常都是在實驗室進行訓練。通常情況下，車輛正面只有一個車牌，并且在路口、崗亭或卡口，車輛都是依次通行的，通過使用攝像機在各個時段和天氣條件下在各個位置拍攝并儲存大量視頻，在這些視頻的圖像中，人工截取出每輛車的車牌圖像作為正樣本，人工截取出其中的非車牌圖像作為負樣本，然后通過正、負樣本訓練得到車牌識別設備。

然而，在實際應用中，現場環境和應用情況千變萬化，車牌識別設備在實驗室訓練時由于負樣本的數量和種類有限，無法兼顧所有的應用場景和工作時段，因而車牌識別設備在現場使用的時候會存在一定的誤檢，即把一些非車牌圖像錯誤地識別成車牌。誤檢包括靜態的誤檢和動態的誤檢。靜態的誤檢是指現場的場景中一些背景，例如路邊的柵欄，廣告牌上的電話號碼等，這些背景圖案與實際的車牌很相似，車牌識別設備很容易把這些背景錯誤地識別成車牌，比如路邊的柵欄與“111111”很相似，容易被識別成“省份L11111”，另外一些字符如“1”、“L”、“T”等也容易被錯誤地識別成“H”或“Y”。動態的誤檢是指移動的物體，例如汽車引擎的通風口、車身上的廣告等，這些物體偶爾會出現，由于比較類似車牌，也會造成一定的誤檢，如果車牌識別設備應用在快遞公司出入口，公交公司停車場等場所時，由于大量的車身上都具有廣告和電話號碼等，就容易出現大量誤檢，導致車牌識別出錯。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種車牌識別方法及車牌識別設備，以實現對車牌的精確識別，減少車牌識別設備的誤檢率。

為了實現上述目的，本申請實施例提供的技術方案如下：

一種車牌識別方法，應用于布置在現場的車牌識別設備中，所述車牌識別設備中包括根據原始訓練集訓練的原始車牌分類器，所述車牌識別方法包括：

根據所述原始車牌分類器檢測現場的無車場景，收集現場的靜態負樣本；所述靜態負樣本為所述現場的無車場景中被所述原始車牌分類器誤檢為車牌區域的背景圖像；

將所述靜態負樣本添加到所述車牌識別設備的所述原始訓練集中，得到第一訓練集，根據所述第一訓練集訓練第一車牌分類器；

根據所述第一車牌分類器檢測現場的有車場景，收集現場的動態負樣本，將所述動態負樣本添加到所述第一訓練集中，得到第二訓練集，根據所述第二訓練集訓練第二車牌分類器，并根據所述第二車牌分類器進行車牌識別；所述動態負樣本為所述現場的有車場景中被所述第一車牌分類器誤檢為車牌區域的運動圖像。

優選地，所述根據所述第一訓練集訓練第一車牌分類器，包括：

使用方向梯度直方圖HOG特征對所述第一訓練集里的每一個正樣本進行表征，形成正樣本HOG特征向量；

使用方向梯度直方圖HOG特征對所述第一訓練集里的每一個負樣本進行表征，形成負樣本HOG特征向量；