[發明專利]一種車牌識別的方法及裝置

有效

• 申請號: 201611030853.5
• 申請日: 2016-11-22
• 公開（公告）號: CN106778765B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 唐健;蔡昊然;楊利華
• 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: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 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

本發明實施例公開了一種車牌識別的方法及裝置，獲取待識別車牌圖像；對待識別車牌圖像進行預處理；提取經過預處理的待識別車牌圖像中具有尺度不變特征變換的特征點，生成特征點矩陣；調用預先訓練得到的包括車牌類別以及非車牌類別的分類模型，分類模型是基于訓練多個車牌圖像以及多個非車牌圖像的尺度不變特征變換的特征點而獲得的模型；利用分類模型，根據特征點矩陣判斷待識別車牌所屬的類別。基于尺度不變特征變換的特征點對車牌圖片樣本和非車牌圖片樣本進行訓練，尋找出每一類樣本中的公共特征點，進而獲得分類模型，繼而判斷出待識別車牌圖像所屬類別。本申請可以在不增加漏車的基礎上，有效地去除不是車牌的圖像繼而提高了識別的準確率。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別是涉及一種車牌識別的方法及裝置。

背景技術

由于車輛的普及，車輛的通行監控管理方法已經不局限于傳統的方法。使用圖像處理技術來高效地管理車輛的通行是目前的一個趨勢，其過程一般是對車輛的車牌進行抓拍，利用車牌識別設備對抓拍圖片進行識別，進而可以有效地管理停車場或者是高速公路的車輛通行。

近年來，隨著車牌識別設備廣泛使用，車牌識別設備的識別準確率已經不能滿足現有的車牌識別需求，而其車牌識別率的高低決定著管理系統的有效性，雖然車牌的識別率由于現在圖像識別算法、攝像機分辨率和對比度等各種相關技術的進步，已經可以達到較高的準確率，但是仍然存在著一定的缺陷。在識別準確率較高的基礎上，現有車牌識別技術存在的缺陷主要是多車和漏車，漏車是指在車牌識別的過程中，為了減少非車牌進入車牌識別過程的可能性，漏掉一部分不清晰的車牌，而多車是指在車牌識別的過程中，將不是車牌的物體也識別成車牌，例如電動車牌照、排列有序的豎欄桿和廣告上的數字等等。

現有的車牌識別過程中，使用的識別技術不同，存在的缺陷也不同，但一般情況下不能解決多車和漏車此消彼長的問題，即降低了多車的可能性，相應地漏車的可能性也會增加，而減少了漏車的可能性，相應地多車的可能性也會增加。為了解決多車的問題，現有技術中一般是識別車牌上的字符，并通過字符識別的置信度來判斷車牌識別結果中的某一位或者是某幾位字符的置信度是否低于預設的閾值，繼而判斷出識別結果中是否有非車牌。但是由于上述識別方法的判斷標準為字符的置信度，故置信度的可信度決定著識別結果的準確率，且當前字符的置信度都不太靠譜。進一步地，不清楚車牌上的字符的識別置信度也不會高，所以會造成過濾掉本身是車牌的圖像。故在不增加漏車的基礎上，如何有效地去除不是車牌的圖像繼而提高識別準確率是本領域亟待解決的問題，基于此，本發明提出了一種車牌識別的方法及裝置。

發明內容

本發明的目的是提供一種車牌識別的方法，目的在于在不增加漏車的基礎上，有效地去除不是車牌的圖像繼而提高了識別的準確率；本發明的另一目的是提供一種車牌識別的裝置，其車牌識別的準確率較高。

為解決上述技術問題，本發明提供一種車牌識別的方法，該方法包括：

獲取待識別車牌圖像；

對所述待識別車牌圖像進行預處理；

提取經過預處理的所述待識別車牌圖像中具有尺度不變特征變換的特征點，生成特征點矩陣；

調用預先訓練得到的包括車牌類別以及非車牌類別的分類模型，所述分類模型是基于訓練多個車牌圖像以及多個非車牌圖像的尺度不變特征變換的特征點而獲得的模型；

利用所述分類模型，根據所述特征點矩陣判斷所述待識別車牌所屬的類別。

可選地，所述分類模型的訓練過程包括：

獲取第一預設數量的車牌圖像以及第二預設數量的非車牌圖像；

分別將所述車牌圖像和所述非車牌圖像作預處理操作；

分別提取經過預處理的所述車牌圖像以及所述非車牌圖像上具有尺度不變特征變換的特征點，分別組成車牌特征點矩陣以及非車牌特征點矩陣；