[發明專利]一種車牌的多尺度定位融合方法及裝置

有效

• 申請號: 201810582289.0
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108776792B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 尹方始;班華忠
• 申請（專利權）人: 北京智芯原動科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種車牌的多尺度定位融合方法，其特征在于，該方法包括：

第一步驟，輸入或者采集灰度圖像；

第二步驟，對灰度圖像進行多尺度處理，獲取多尺度圖像；

第三步驟，對多尺度圖像進行車牌區域粗定位，獲取第一車牌區域隊列；

第四步驟，根據虛假車牌過濾方法，對第一車牌區域隊列進行過濾；

第五步驟，對第一車牌區域隊列進行精確定位并把坐標還原到原分辨率，獲取第二車牌區域隊列，對第二車牌區域隊列進行重疊區域搜索，以獲得第三車牌區域隊列，對第三車牌區域隊列進行分組精定位和過濾，獲得第四車牌區域隊列；

第六步驟，對第四車牌區域隊列進行重合度的過濾，獲得過濾后的車牌區域并輸出。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二步驟包括：

縮放次數計算步驟，將灰度圖像作為原分辨率圖像，根據原分辨率圖像的車牌寬度識別范圍和擴展的車牌寬度識別范圍要求，分別計算壓縮次數和放大次數；

低分辨率圖像獲取步驟，按照壓縮次數，對原分辨率圖像進行抽取或者壓縮處理，獲取低分辨率圖像；

高分辨率圖像獲取步驟，按照放大次數，對原分辨率圖像進行插值或者放大處理，獲取高分辨率圖像；

多尺度圖像輸出步驟，將原分辨率圖像、低分辨率圖像、高分辨率圖像作為多尺度圖像輸出。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述縮放次數計算步驟包括：對于原分辨率圖像的車牌寬度識別范圍為[WR₁,WR₂]，擴展的車牌寬度識別范圍要求為[EWR₁,EWR₂]，計算的值并取整數作為放大次數，計算的值并取整數作為壓縮次數，n為縮放指數。

4.如權利要求3所述的方法，所述n的取值范圍為2～4。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第五步驟包括：

車牌精定位步驟，對第一車牌區域隊列中所有車牌區域在對應尺度圖像上進行車牌精定位，獲取車牌精定位框和車牌字符塊的平均高度，將車牌精定位框的坐標和車牌字符塊的平均高度還原到原分辨率后，放入第二車牌區域隊列rectB中；

重疊區域搜索步驟，搜索第二車牌區域隊列rectB中的車牌區域的重疊區域，并將重疊區域的坐標和字符塊的平均高度放入第三車牌區域隊列rectC中；

分組計算步驟，計算第三車牌區域隊列rectC中所有車牌區域的外接矩形框RectT；統計第i個尺度圖像的車牌區域識別范圍的上限UL_i和下限DL_i，如果字符塊的平均高度位于λ×UL_i和λ×DL_i之間，則將該車牌區域分類到第i個尺度圖像；統計每個尺度圖像內分類的車牌區域的個數；

車牌精定位過濾步驟，如果第i個尺度圖像內分類的車牌區域的個數大于0，則對該尺度圖像的外接矩形框RectT進行車牌精定位，統計該尺度圖像內的精定位車牌區域的字符塊的平均高度，如果平均高度位于λ×UL_i和λ×DL_i之間則保留，否則濾除對應的精定位車牌區域；

第四車牌區域隊列獲取步驟，將尺度圖像的精定位車牌區域的坐標還原到原始分辨率后，放入第四車牌區域隊列rectD。

6.如權利要求5所述的方法，所述λ的取值范圍為0.3～0.2。