[发明专利]一种实现智能公交站牌的方法及系统

权利要求书

1.一种实现智能公交站牌的方法，其特征在于，该方法包括：

对摄像机获取的图像进行定位获取车牌的定位图；

对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图；

根据所述字符二值图的上边界、下边界、左边界和右边界从所述车牌的定位图中获取字符灰度图；

根据所述字符灰度图中字符笔画的方向设定Gabor滤波器组的参数φ的取值；所述Gabor滤波器组的其他参数根据所述字符灰度图中字符宽度设定取值；所述字符灰度图经过所述Gabor滤波器组滤波处理获取Gabor特征；

所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组，当所述数组中最大数值大于阈值时，所述Gabor特征识别结果为识别网络中获取最大数值对应的字符；当所述数组中最大数值小于等于阈值时，对所述Gabor特征对应地字符二值化图进行识别处理；其中，所述识别网络均由车牌字符样本的Gabor特征经BP神经网络训练得到；

根据车牌字符识别结果以及摄像机获取的多帧图像得到对应车辆在图像中不同时刻的位置信息；将位置信息经过图像标定处理获取车辆的平均移动速度；

根据所述车辆的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间；

所述最短等待时间经公交站牌显示给候车乘客。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取Gabor特征的步骤还包括：

在不损失信息的情况下，对获取的Gabor特征进行特征压缩处理。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取Gabor特征的步骤之前还包括：

对所述字符灰度图做图像扩张处理。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述字符灰度图作直方图均衡化处理后再经Gabor滤波器组滤波。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图的步骤包括：

对车牌的定位图进行二值化处理，根据车牌定位二值图对车牌灰度图进行倾斜校正；

对倾斜校正后的车牌灰度图进行切割处理；

对车牌切割定位图进行拉伸或缩小处理；

对拉伸或缩小处理后的定位图按行OTSU二值化处理，并从按行OTSU二值化处理后的定位图获取字符二值图，并对字符二值图处理得到均为h*l的字符二值图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述拉伸或缩小处理的方法为双线性插值。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车牌的定位图依次获取7张字符灰度图，第一张字符灰度图对应字符为汉字，第二张字符灰度图对应字符为字母，其他字符灰度图对应字符为字母或数字。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组的步骤具体包括：

所述Gabor特征为所述第一张字符图的Gabor特征，Gabor特征经汉字识别网络得到一个数组；

所述Gabor特征为所述第二张字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母识别网络得到一个数组；

所述Gabor特征为公交车牌的其他字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母数字识别网络得到一个数组。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述Gabor滤波器组的参数φ分别取值为0,π4,π2,3π4.]]>