[發(fā)明專利]一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010639836.1
• 申請(qǐng)日: 2020-07-06
• 公開（公告）號(hào): CN111648270A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈建國(guó);丁浩;陳紀(jì)昌;張浩然
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江師范大學(xué)
• 主分類號(hào): E01F13/04
• 分類號(hào): E01F13/04;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 杭州中利知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33301
• 代理人: 盧海龍

1.一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：包括控制器(1)、與控制器(1)連接的電機(jī)(2)、與電機(jī)(2)連接的支架鎖(3)，所述控制器(1)上連接有攝像頭(4)，所述控制器(1)上還連接有4G模塊(5)，所述4G模塊(5)連接有AI圖像識(shí)別平臺(tái)(6)，所述攝像頭(4)拍攝車輛的車牌圖像，并經(jīng)過控制器(1)以及4G模塊(5)將車牌圖像傳輸給AI圖像識(shí)別平臺(tái)(6)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別符合后通過控制器(1)控制電機(jī)(2)進(jìn)而控制支架鎖(3)的開鎖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述控制器(1)上連接有距離傳感器(7)，當(dāng)車輛靠近距離達(dá)到預(yù)先設(shè)置的限定閾值時(shí)觸發(fā)距離傳感器(7)，進(jìn)而通過控制器(1)控制攝像頭(4)進(jìn)行拍攝車輛的車牌圖像的操作。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述控制器(1)上連接光電傳感器(8)和LED補(bǔ)光燈(9)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述控制器(1)上連接有電池模塊(10)和電量檢測(cè)模塊(11)，所述4G模塊(5)上連接有手機(jī)移動(dòng)端(12)，所述電量檢測(cè)模塊(11)用于檢測(cè)電池模塊(10)的電量并將電量信息經(jīng)由控制器(1)和4G模塊(5)傳輸給手機(jī)移動(dòng)端(12)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述控制器(1)上連接報(bào)警器(13)，AI圖像識(shí)別平臺(tái)(6)識(shí)別不符合后通過控制器(1)控制報(bào)警器(13)發(fā)出警報(bào)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述AI圖像識(shí)別平臺(tái)(6)采用了一種基于灰狼與布谷鳥算法混合優(yōu)化SVM模型的車牌識(shí)別方法，其特征在于：包括如下步驟：

1)圖像預(yù)處理：對(duì)采集的車牌圖像進(jìn)行歸一化處理，轉(zhuǎn)變?yōu)镠SV色彩空間保存下來，并將所述車牌圖像進(jìn)行高斯濾波平滑以及灰度化處理；對(duì)處理后的圖像依次進(jìn)行自適應(yīng)頂帽變換、灰度拉伸和OTSU圖像二值化處理；

2)車牌定位：對(duì)所述預(yù)處理后的圖像通過Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，用3*3結(jié)構(gòu)元素膨脹處理來增強(qiáng)邊緣效果；采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算和閉運(yùn)算使所述圖像聯(lián)通成整體；根據(jù)處理后外輪廓區(qū)域計(jì)算其最小外接矩陣的頂點(diǎn)坐標(biāo)，再根據(jù)所述HSV色彩空間信息計(jì)算區(qū)域像素顏色比例、車牌長(zhǎng)寬比為3.14：1先驗(yàn)知識(shí)篩選出車牌區(qū)域；

3)車牌矯正：對(duì)車牌區(qū)域分別應(yīng)用Hough變換和投影統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行車牌矯正；

4)車牌字符分割：根據(jù)矯正后的車牌矩形框垂直直方圖波峰波谷來分割車牌字符，再根據(jù)國(guó)標(biāo)車輛牌照7位字符數(shù)可將車牌分割出7個(gè)字符區(qū)域；

5)車牌字符識(shí)別：將分割出的7個(gè)字符分別送入灰狼與布谷鳥混合優(yōu)化SVMO模型識(shí)別器中進(jìn)行字符識(shí)別，再將識(shí)別出的字符依次輸出，即車牌識(shí)別結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述步驟3)中Hough變換是利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的線點(diǎn)對(duì)偶性，把圖像空間中的檢測(cè)問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間中進(jìn)行，所述圖像坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換公式如下：

其中(x0,y0)是原像素點(diǎn)的坐標(biāo)；(x1,y1)是原像素點(diǎn)經(jīng)過旋轉(zhuǎn)變換后的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的新坐標(biāo)；β是像素逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度；根據(jù)Hough變換法矯正的坐標(biāo)位置還需采用一階線性插值的方法來處理浮點(diǎn)型坐標(biāo)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述步驟3)中投影統(tǒng)計(jì)法是利用求取字符發(fā)生垂直傾斜時(shí)在水平方向上的投影寬度最小時(shí)的傾斜角度來矯正字符垂直傾斜；字符橫向偏移角度矯正公式如下：

其中H為車牌圖像高度，(x0,y0)是車牌圖像中某原始像素坐標(biāo)，(x1,y1)則是所述原始像素矯正后的像素坐標(biāo)，dis設(shè)為所述原始像素平移的水平距離；根據(jù)字符橫向偏移角度矯正公式計(jì)算，可得所述像素水平坐標(biāo)為：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于在線圖像識(shí)別的智能地鎖，其特征在于：所述步驟5)中采用結(jié)合灰狼優(yōu)化算法及布谷鳥搜索算法優(yōu)化核參數(shù)、懲罰因子的支持向量機(jī)SVM模型作為車牌字符識(shí)別器；其中灰狼優(yōu)化的SVM專門識(shí)別車牌省份漢字字符，布谷鳥搜索優(yōu)化的SVM專門識(shí)別車牌字母字符以及數(shù)字字符。