[發(fā)明專利]一種自由場(chǎng)景下的車牌精準(zhǔn)定位方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010953696.5
• 申請(qǐng)日: 2020-09-11
• 公開（公告）號(hào): CN112052859B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丁磊;賴珍向;楊明岳;顧國生;鄧杰航;江志豪;李亞萍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V30/148
• 分類號(hào): G06V30/148;G06V20/62;G06V30/164;G06V10/764;G06T7/12;G06T7/181;G06T7/73;G06T5/00;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 沈闖

1.一種自由場(chǎng)景下的車牌精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，包括：

對(duì)預(yù)置車牌圖像進(jìn)行連通域分析，并保留標(biāo)記的符合預(yù)置輪廓條件的連通域，記錄所述連通域的邊界點(diǎn)，得到上邊界點(diǎn)集和下邊界點(diǎn)集，所述預(yù)置車牌圖像為原始車牌圖像經(jīng)過預(yù)處理操作后得到，具體過程為：

根據(jù)所述預(yù)置車牌圖像配置對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像和標(biāo)簽變量，所述標(biāo)簽圖像的初始值為0，所述標(biāo)簽變量的初始值為1；

根據(jù)所述標(biāo)簽圖像和所述標(biāo)簽變量在所述預(yù)置車牌圖像上進(jìn)行連通域分析和標(biāo)記操作，得到多個(gè)連通域坐標(biāo)點(diǎn)；

根據(jù)預(yù)置輪廓條件對(duì)所述連通域坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到符合預(yù)置輪廓條件的連通域，并記錄對(duì)應(yīng)的邊界點(diǎn)，得到上邊界點(diǎn)集和下邊界點(diǎn)集；

采用預(yù)置最小二乘法分別對(duì)所述上邊界點(diǎn)集和所述下邊界點(diǎn)集進(jìn)行直線擬合，得到上邊界線段和下邊界線段；

根據(jù)所述上邊界線段和下邊界線段計(jì)算區(qū)域截取框四個(gè)角的邊界點(diǎn)坐標(biāo)，所述邊界點(diǎn)坐標(biāo)包括第一上邊界點(diǎn)坐標(biāo)、第二上邊界點(diǎn)坐標(biāo)、第一下邊界點(diǎn)坐標(biāo)和第二下邊界點(diǎn)坐標(biāo)，具體計(jì)算過程為：

根據(jù)上邊界線段和下邊界線段獲取上下邊界之間的偏寬邊長度以及對(duì)應(yīng)的第一上邊界點(diǎn)坐標(biāo)和第一下邊界點(diǎn)坐標(biāo)；

根據(jù)所述上邊界線段和所述下邊界線段獲取上下邊界之間的偏窄邊中心點(diǎn)坐標(biāo)，所述偏窄邊中心點(diǎn)坐標(biāo)包括中心橫坐標(biāo)和中心縱坐標(biāo)；

根據(jù)所述偏寬邊長度、所述中心橫坐標(biāo)和所述中心縱坐標(biāo)計(jì)算得到第二上邊界點(diǎn)坐標(biāo)和第二下邊界點(diǎn)坐標(biāo)；

將所述第一上邊界點(diǎn)坐標(biāo)、所述第二上邊界點(diǎn)坐標(biāo)、所述第一下邊界點(diǎn)坐標(biāo)和所述第二下邊界點(diǎn)坐標(biāo)形成的區(qū)域作為區(qū)域截取框；

通過所述區(qū)域截取框截取擴(kuò)展后的原始車牌圖像的車牌區(qū)域圖像；

采用預(yù)置CNN模型對(duì)所述車牌區(qū)域圖像的左右邊界進(jìn)行坐標(biāo)擬合，獲得車牌定位結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自由場(chǎng)景下的車牌精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述預(yù)處理操作的過程為：

將所述原始車牌圖像在粗定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域擴(kuò)展，得到車牌粗定位圖；

對(duì)所述車牌粗定位圖進(jìn)行灰度化處理，得到車牌灰度圖；

采用預(yù)置多閾值對(duì)所述車牌灰度圖進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理，得到車牌二值圖；

根據(jù)預(yù)置噪點(diǎn)判斷法對(duì)所述車牌二值圖進(jìn)行去噪處理，得到所述預(yù)置車牌圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自由場(chǎng)景下的車牌精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述通過所述區(qū)域截取框截取擴(kuò)展后的原始車牌圖像的車牌區(qū)域圖像，之后還包括：

采用預(yù)置仿射變換對(duì)所述車牌區(qū)域圖像進(jìn)行上下傾斜矯正處理，得到矯正后的車牌區(qū)域圖像；

相應(yīng)的，所述采用預(yù)置CNN模型對(duì)所述車牌區(qū)域圖像的左右邊界進(jìn)行坐標(biāo)擬合，獲得車牌定位結(jié)果，包括：

采用預(yù)置CNN模型對(duì)所述矯正后的車牌區(qū)域圖像的左右邊界進(jìn)行坐標(biāo)擬合，獲得車牌定位結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自由場(chǎng)景下的車牌精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述采用預(yù)置CNN模型對(duì)所述車牌區(qū)域圖像的左右邊界進(jìn)行坐標(biāo)擬合，獲得車牌定位結(jié)果，包括：

對(duì)原始CNN模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練操作，得到所述預(yù)置CNN模型；

將所述車牌區(qū)域圖像歸一化為目標(biāo)尺寸的車牌區(qū)域圖像；

將所述目標(biāo)尺寸的車牌區(qū)域圖像輸入所述預(yù)置CNN模型進(jìn)行左右邊界的坐標(biāo)擬合，得到所述車牌定位結(jié)果。