[发明专利]一种基于视频文件的车辆分析系统及分析方法

说明书

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于视频文件的车辆分析系统及分析方法。

背景技术

在建设平安城市的进程中，安全是政府日常管理工作中的重要任务。随着城市报警和监控系统的建设，对于监控数据的分析也日显重要，需要对重点街道或路口采集的视频数据进行分析。实现可以对街道或路口的车辆流量进行统计，一方面解决了从海量数据中人工分析的困难，另一方面通过机动车辆的统计，对城市道路建设以及交通管理都具有重要指导意义。

实现机动车牌照的自动识别是一切智能交通管理活动的基础。如何开发一套行之有效的车牌自动识别系统，特别是车牌定位子系统，具有重要意义。

随着图形图像技术的发展，目前国内外车牌识别的准确率逐渐得到提高，但是，一套完整的车牌识别系统通常由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成，并涉及到光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术，其中，目前对于车牌定位与图像处理问题的研究尚不成熟，仍然存在一系列问题，主要体现在现有的车辆分析系统在获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号的能力较差。

随着智能交通系统在交通领域中的广泛应用，图像处理技术成为智能交通系统的重要研究领域，具有极其重要的理论和应用价值。利用图像处理的各种技术来进行车辆的牌照定位，车辆牌照定位的精确和清晰，是保证识别准确的前提和基础。本发明提出了一套基于视频的车辆分析系统及分析方法，对于道路交通中的车辆识别与分析具有重大的意义，对城市交通安全与车辆的智能管理具有决定性作用，同时也拓展了图形处理技术对车牌分析的应用价值。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于视频文件的车辆分析系统及分析方法。

本发明是这样实现的，一种基于视频文件的车辆分析系统，所述基于视频文件的车辆分析系统包括：

读入图像单元，用于输入车牌图像，并将输入的图像默认为清晰的、没有倾斜角度的图像；

图像预处理单元，用于把读入图像单元输入的图像，经过图像灰度化，图像增强，边缘提取，二值化后，转换成用于车牌定位的二值化图像；

车牌定位与提取单元，用于对车牌进行定位和提取图像信息；

字符分割单元，用于对定位的车牌信息进行定位字符边界，进而将车牌内的所有字符截取出来；

字符识别单元，应用模板匹配的算法用于字符的识别，识别出车牌内部的数字。

本发明另一目的在于提供一种基于视频文件的车辆的分析方法，通过读入图像单元，输入车牌图像，并将输入的图像默认为清晰的、没有倾斜角度的图像；

通过图像预处理单元，把读入图像单元输入的图像，经过图像灰度化，图像增强，边缘提取，二值化后，转换成用于车牌定位的二值化图像；

通过车牌定位与提取单元对车牌进行定位和提取图像信息；

通过字符分割单元，对定位的车牌信息进行定位字符边界，进而将车牌内的所有字符截取出来；

通过字符识别单元，采用应用模板匹配的算法进行字符的识别，识别出车牌内部的数字。

进一步，所述图像灰度化的方法包括：利用加权平均法，将图像灰度化，公式如下：

f(i,j)＝0.299R(i,j)+0.588G(i,j)+0.114B(i,j)。

进一步，所述边缘提取的方法包括：

利用差分法边缘提取。

进一步，所述图像二值化的方法包括：

图像的二值化把灰度图像处理成二值图像；找到合适的阈值来区分对象和背景；

阈值计算公式：T＝Gmax-(Gmax-Gmin)/3；

图像二值化公式：

进一步，所述车牌定位方法包括：

利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来；

车牌字符和牌照底色在灰度值上存在大的跳变，根据图像中水平方向的跳变点的变化规律来进行车牌位置上的纹理特征的提取，定位车牌的上下边界；定位出上下边界之后，计算车牌的近似高度，根据车牌的宽高比例，计算出车牌的宽度，得出一个自定义的固定大小的车牌区域；在查找到的车牌上下界范围内，利用得出的区域大小横向遍历图像，统计区域内前景点数，满足要求即认为找到车牌区域，否则继续搜索，直到找到符合要求的区域；

求图像的行投影和列投影的公式分别为：