[發明專利]一種智能車牌識別系統

在審

• 申請號: 201710761984.9
• 申請日: 2017-08-30
• 公開（公告）號: CN107545265A
• 公開（公告）日: 2018-01-05
• 發明（設計）人: 謝衛;朱銀萍;張民;王瑋;王慶
• 申請（專利權）人: 浙江智神數碼科技有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/32;G06K9/62;G07B15/02;G07C9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，尤其涉及一種智能車牌識別系統。

背景技術

車牌號碼識別簡稱車牌識別，也稱作車牌號識別或車輛牌照識別或車輛號牌識別，是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用，即從圖像信息中將車牌號碼提取并識別出來。車輛號碼識別是智能交通系統中一項很重要的技術，可廣泛應用于各類有專屬號碼的交通工具上，如：汽車、火車、非機車輛等。

車輛號碼識別已經取得了廣泛的應用，如電子警察、公安卡口、高速公路測速與收費、停車場管理、天網監控、專車專停管理等，特別是在電子警察和公安卡口以及高速公路等領域，基本都已具備了車牌識別功能。停車場自2012年始在中國也進入了廣泛應用階段，截止2013年底預估已達到10％的覆蓋率，天網監控和專車專停的應用才剛剛起步。然而，現有智能車牌識別系統沒有車輛的自動計費系統，功能比較單一，智能化程度較低。

交互式摳圖技術在有限的用戶交互下摳取圖像的前景，被廣泛的應用在圖像及視頻編輯、三維重建等領域中，有極高的應用價值。近年來的摳圖技術中，拉氏矩陣給出alpha圖上像素間的線性關系，對alpha圖的估計起到了重要作用。交互式摳圖是在有限的用戶交互下，計算前景的alpha圖，從而將前景從背景中分離出來。摳圖問題的輸入是原圖像I和用戶提供的三分圖，輸出是alpha圖及前景F、背景B，因此是典型的病態問題，需要引入假設條件求解alpha圖。摳圖算法可分為三類：基于采樣的方法、基于傳播的方法、采樣和傳播結合的方法。

現有技術推導出的拉氏摳圖矩陣給出鄰域像素的alpha值間的線性關系，被廣泛的應用在摳圖算法中；拉氏摳圖矩陣有其局限性，拉氏摳圖矩陣表示空間鄰域內像素間的關系，但不能體現非鄰域間像素間的關系；拉氏摳圖矩陣建立在空間連續的假設基礎上，在某些前景和背景分量突變的區域，拉氏摳圖矩陣難以得到理想的效果。

近年來，已有學者對Alpha穩定分布噪聲模型下的單載頻信號的載頻估計進行了一定的研究，但其研究成果較少。孫等人提出基于分數低階統計量，提出了一種適用于Alpha穩定分布的新的譜分析方法。該方法利用分數低階協方差譜，對全部取值范圍(0＜α≤2)的帶噪信號進行頻率特性分析，并提出了加權交疊平均法估計分數低階協方差譜。該方法對任何一個α取值都適用，且譜估計的方差較小。但是該文獻中并沒有對載頻估計給出具體算法步驟，仍需對其協方差譜進行深入研究才能估計出載頻；趙等人針對基于二階循環統計量的參數估計方法在Alpha穩定分布噪聲中嚴重退化的問題，提出了一種基于分數低階循環譜的MPSK信號載頻估計方法，對于不同M值下的PSK信號，分析了其載波頻率與相應分數低階循環譜參數的關系，在此基礎上給出了適合所有PSK信號的載波頻率估計方法。該方法在混合信噪比為-10dB且α為1.5時，BPSK信號的載頻估計的歸一化均方誤差為0.043，QPSK信號載頻估計的歸一化均方誤差為0.041，因此低信噪比下的載頻估計性能仍有待提高。

綜上所述，現有技術存在的問題：現有智能車牌識別系統沒有車輛的自動計費系統，功能比較單一，智能化程度較低；信號質量差，圖像獲取真實性不良。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種智能車牌識別系統。

本發明是這樣實現的，一種智能車牌識別系統，所述智能車牌識別系統包括：車牌識別單元、停車場計費單元、通道門禁出入單元；

所述車牌識別單元，用于采集車牌信息并對車牌信息進行處理的車牌識別單元；

所述停車場計費單元與車牌識別單元電性連接，用于對與車牌相對應的車輛進行停車計費；

所述通道門禁出入單元與車牌識別單元電性連接，用于對車輛出入通道信息進行處理；

所述車牌識別單元包括：圖像采集模塊、人機錄入模塊、車牌定位模塊、字符分割模塊、字符識別模塊；

所述圖像采集模塊，用于采集車牌圖像信息；具體包括：使用移動最小二乘法替代最小二乘法構造拉普拉斯矩陣，并使用KNN鄰域替代空間鄰域，獲取非鄰域像素在alpha圖上的線性關系，從而計算出移動拉氏矩陣，并得到alpha圖；

對接收的含有Alpha穩定分布噪聲的PSK信號求循環共變函數；通過對循環共變函數進行傅里葉變換，求其循環共變譜；根據所得的循環共變譜提取其中循環頻率ε＝0Hz的截面；分別搜索所得截面的正負半軸的峰值，找到峰值對應的正負頻率值，并取絕對值后求均值作為載頻的估計值Alpha穩定分布噪聲下PSK信號的載頻估計并輸出；對輸出的圖像特征向量進行提取并輸出最終采集的圖像；