[发明专利]车牌定位方法与装置和计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种车牌定位方法与装置和计算机设备及存储介质，方法包括：利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果，计算其最佳匹配分值，再计算模板图比较分值，判断是否存在图像的模板图比较分值大于预设值；当存在图像的模板图比较分值大于预设值，使用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验，若检验结果大于设置值，则完成车牌定位；当不存在图像的模板图比较分值大于预设值，使用矩形检测算法对图像进行处理，再利用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验，若检验结果大于设置值，则完成车牌定位。根据计算的模板图比较分值确定使用COMPARE_SSIM算法或矩形检测与COMPARE_SSIM算法结合的处理方式对车牌进行定位，可以以较快的速度和准确率定位车牌图像中的车牌区域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车牌定位方法与装置和计算机设备及存储介质。

背景技术

智能交通是当前交通管理发展的主要方向，是目前世界交通运输领域的前沿研究课题，车牌识别技术则是智能交通系统的核心，是计算机图像处理技术和模式识别技术在智能交通领域的应用，车牌识别技术广泛应用于车辆收费与管理、交通流量检测、停车场收费管理、违章车辆监控、假牌照车辆识别等具体问题中。随着计算机性能的提高和图像处理技术的发展，车牌识别技术已经日趋成熟。

车牌识别过程基本分为三个步骤：车牌定位、字符切割和字符识别。其中车牌定位技术是车牌识别技术中至关重要的一步，作为整个车牌识别过程的第一步，车牌的成功定位与否直接影响到后续的步骤，从而决定了车牌识别的速度和识别率。为了准确、快速地定位出车牌区域，人们已经研究了许多定位方法。比较普遍的车牌定位方法有：1、基于字符跳变特征车牌定位，2、基于颜色与边缘特征相结合的车牌定位，3、基于深度学习的车牌定位。

尽管现有的车牌定位方法在光照和天气条件理想的条件下，针对车头车尾等部位，能够取得一些成果，但是由于车牌识别系统的应用越来越广泛，采集到的车牌图像场景越来越复杂，天气条件的变化程度导致采集到不同质量的车牌图像，在车牌的颜色信息不明显和边缘信息受到干扰时，现有方法的性能都不是很理想。

在实际情况中，现有技术中的车牌定位方法在采集到的车牌图像质量不佳时，可能会出现以下缺点：1)经过膨胀运算的车牌图像中除了车牌的区域会粘连起来，一些其他的区域也会粘连起来，这样就形成了多个车牌候选区域，增加了后续处理的复杂度；2)经过膨胀运算的车牌图像中的车牌部分经常会和车辆的其他部分粘连起来，使本来含车牌的区域被误认为不是车牌候选区域；3)当车辆在车牌图像中的位置处于较远或较近时，车牌图像中的车牌位置大小是不同的，导致车牌图像在进行膨胀计算时的参数不易控制，例如参数只适合远处的车牌，那么近处的车牌就会出现断裂。一旦处理过后的图片有这些缺点，将会给后续车牌识别带来较大困难，从而造成车牌定位慢和定位不准的现象。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

基于上述原因，本发明提出了一种车牌定位方法与装置和计算机设备及存储介质。

发明内容

为了满足上述要求，本发明第一个目的在于提供一种车牌定位方法。

本发明的第二个目的在于提供一种车牌定位装置。

本发明的第三个目的在于提供一种车牌定位计算机设备。

本发明的第四个目的在于提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，提供了一种车牌定位方法，包括以下步骤：

利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果，计算其最佳匹配分值，再计算模板图比较分值，判断是否存在图像的模板图比较分值大于预设值；