[發(fā)明專利]一種基于統(tǒng)計的車牌識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710290354.8
• 申請日: 2017-04-27
• 公開（公告）號: CN107273889B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發(fā)明（設計）人: 高飛;徐云靜;蔡益超;汪敏倩;盧書芳;毛家發(fā);肖剛
• 申請（專利權）人: 浙江工業(yè)大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 杜立

1.一種基于統(tǒng)計的車牌識別方法，包括如下步驟：

步驟1：進行車輛跟蹤，獲取該車輛的多張視頻圖像，并得到所獲取圖像集所對應的重復幀數(shù)集N＝{(p_i,n_i)|i∈{0,1,…,A-1}}，其中，p_i表示該車輛的第i張圖像，n_i表示該車輛第i張圖像出現(xiàn)的次數(shù)，A表示最終獲取的視頻圖像張數(shù)；

步驟2：對步驟1中獲取的圖像集進行車牌定位和車牌識別操作，得到一組車牌識別結果集R＝{r_i|i＝0,1,…,A-1}，其中，r_i＝(r_i⁰,r_i¹,…r_i⁶)表示第i張視頻圖像的車牌識別結果，r_i⁰,r_i¹,…r_i⁶表示識別結果r_i中的7個字符；

步驟3：通過統(tǒng)計分析，確定車牌每個字符的識別結果，保存至識別結果集C＝{c₀,c₁,…,c₆}中，具體為：

步驟3.1：首先確定車牌后六個字符的識別結果{c₁,c₂,…,c₆}，具體為：

步驟3.1.1：將集合R中所有車牌的字符，根據(jù)字符在車牌中的位置進行分組，得到7個單字符集合G₀,G₁,…,G₆，其中G_k＝{r_i^k|i∈{0,1,…,A-1}},k＝0,1,…,6，r_i^k表示集合R中第i個識別結果的第k個字符；

步驟3.1.2：對每個單字符集合G_k,k＝1,2…,6，根據(jù)步驟(a)、(b)分別進行統(tǒng)計分析，得到車牌后六個字符的識別結果{c₁,c₂,…,c₆}：

(a)將單字符集合G_k中相同的字符進行歸類，得到m_k個類別的集合其中表示第j個類別對應的字符，表示對應于字符的總樣本數(shù)，根據(jù)式(1)計算

(b)找到中值最大的元素，設為則其對應的識別結果即為字符c_k的識別結果，即

步驟3.2：確定第一個漢字字符的識別結果c₀，具體為：

步驟3.2.1：如公式(2)所示，將集合R中每個車牌識別結果r_i,i＝0,1,…,A-1的后六位r_i¹r_i²r_i³r_i⁴r_i⁵r_i⁶與已確定的車牌后六位識別結果c₁c₂c₃c₄c₅c₆進行字符匹配，根據(jù)字符匹配率對集合R進行聚類，可以得到滿足式(2)的7個子集P_k,k＝0,1,…,6；為集合P_k,k＝0,1,…,6所對應的樣本數(shù)集，其中，表示集合P_k中第s個元素的樣本數(shù)，o_k表示集合P_k中元素的個數(shù)；

其中，PP(r_i¹r_i²r_i³r_i⁴r_i⁵r_i⁶,c₁c₂c₃c₄c₅c₆)表示集合R中第i個車牌識別結果r_i的后六位與c₁c₂c₃c₄c₅c₆的字符匹配數(shù)；

步驟3.2.2：將每個集合P_k,k＝0,1,…,6根據(jù)相同漢字識別結果進行歸類，可以得到d_k個類別的歸類集合表示集合P_k中第i’類對應的漢字，表示集合P_k中第i’類漢字的對應的樣本數(shù)，根據(jù)式(3)計算

步驟3.2.3：確定集合R對應的漢字類別集合H＝{h_g'|g'＝0,1,…,N_h-1}，其中h_g'表示第g’類對應的漢字，N_h表示集合R中漢字的類別數(shù)；根據(jù)公式(4)，確定漢字類別集合H所對應的樣本數(shù)集Q：

其中，w_k表示權重系數(shù)，{w₀,w₁,w₂,w₃,w₄,w₅,w₆}＝{0.01,0.02,0.02,0.14,0.3,0.5}；

步驟3.2.4：找到集合Q中最大的元素,設為q_t，則其對應的識別結果h_t即為漢字識別結果，即c₀＝h_t。

2.如權利要求1所述的基于統(tǒng)計的車牌識別方法，其特征在于：所述步驟1中具體圖像獲取步驟為：當車輛完全進入給定監(jiān)控區(qū)域后，置i＝0，A＝1,保留第一幀視頻圖像為p_i，置n_i＝1，將(p_i,n_i)加入集合N中；對于之后的每幀圖像，需要先分析圖像中該車輛與前一幀相比是否發(fā)生了位移，如果發(fā)生位移，則i＝i+1并保留當前幀圖像為p_i，置n_i＝1，A＝A+1，并將(p_i,n_i)加入集合N中，否則，將集合中(p_i,n_i)的n_i更新為n_i＝n_i+1，p_i保持不變；當滿足以下兩個條件之一時，完成圖像獲取：(1)(2)車輛完全消失在給定監(jiān)控區(qū)域之外；其中，L是事先設定的最大分析幀數(shù)；

通過車輛跟蹤，確定的圖像重復幀數(shù)集N＝{(p_i,n_i)|i∈{0,1,…,A-1}}，其中，p_i表示該車輛的第i張圖像，n_i表示該車輛第i張圖像出現(xiàn)的次數(shù)，A表示最終獲取的視頻圖像張數(shù)。