[发明专利]一种基于视频流的车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于视频流的车牌识别方法，包括以下步骤S1、检测触发，定义一个矩形兴趣区域，采用帧差法得出矩形兴趣区域内的二值图像，根据二值图像的结果判断是否有车辆通行；S2、车牌定位，对图像中的检测区域进行车牌检测，把检测到的车牌切割出来，获得车牌图像；S3、车牌预处理，对车牌图像进行车牌倾斜校正和车牌精确切割；S4、车牌字符切割，对车牌图像上的字符进行切割，将其分解为单个字符图像；S5、车牌字符识别；S6、对每帧图像重复步骤S2至S5的操作，得到多个车牌识别结果；S7、结果投票。本发明基于多帧图像进行车牌识别，大大降低了单张图像识别错误带来的风险，提高了车牌的整体识别率。

主权项

一种基于视频流的车牌识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测触发，定义一个矩形兴趣区域，采用帧差法得出矩形兴趣区域内的二值图像，根据二值图像的结果判断是否有车辆通行；S2、车牌定位，对图像中的检测区域进行车牌检测，把检测到的车牌切割出来，获得车牌图像；S3、车牌预处理，对车牌图像进行车牌倾斜校正和车牌精确切割；S4、车牌字符切割，对车牌图像上的字符进行切割，将其分解为单个字符图像；S5、车牌字符识别，采用了SVM字符识别器对每个字符图像进行识别，最终获得整个车牌的识别结果；S6、对每帧图像重复步骤S2至S5的操作，得到多个车牌识别结果；S7、结果投票，对多个车牌识别结果进行投票与交叉对比，最终得到一个准确率最高的识别结果；其中，所述步骤S2具体包括以下分步骤：S21、采用Sobel算子进行竖直边缘检测，获得边缘图像；S22、对边缘图像进行形态学操作，获得候选车牌的连通区域；S23、预先设定连通区域的筛选条件，进行车牌筛选，获得车牌区域；S24、根据车牌区域的宽高比判断车牌是否完整，若不完整，则对车牌区域的左右两侧分别进行一定尺寸的拓展，获得车牌图像；其中，步骤S23所述连通区域的筛选条件为：conW>0.5*stdPltSz[0]conW<1.5*stdPltSz[0]conH>0.5*stdPltSz[1]conH<1.5*stdPltSz[1]]]>其中，conW为连通区域的宽度，conH为连通区域的高度，stdPltSz是一个二元数组，stdPltSz[0]为场景下一般车牌的宽度，stdPltSz[1]为场景下一般车牌的高度；其中，所述步骤S3具体包括以下分步骤：S31、车牌二值化，先对车牌图像进行数学形态学操作，获得一张只有车牌背景颜色而没有字符的背景图像，然后将车牌图像与所述背景图像进行差值运算，得到车牌差值图像，最后对车牌差值图像的竖直边缘周边像素点采样，对采样得到的颜色进行二聚类求取阈值，根据求取的阈值对车牌进行二值化处理；S32、车牌倾斜校正，对车牌分别进行水平方向和竖直方向的修正；S33、车牌精切割，将车牌以外的区域去除；其中，所述步骤S33的具体步骤如下：S331、对车牌进行二值化；S332、查找有效的车牌字符；S333、遍历每个字符的外接矩形框内的点，如果不是字符上的点，则将原图中该位置的颜色值记录保存下来；S334、对所有保存下来的颜色值的R，G，B分量分别求中值，得到一个最终的颜色值pltBgColor，遍历彩色图像中的点，将其颜色值与车牌背景色pltBgColor作比较，如果三个通道的差的绝对值都在40以内，则说明该点为背景点，此时，就可以得到一张二值图像，上面的白色代表车牌背景点；S335、对步骤S334中得到的二值图像做形态学操作，以填充车符部分的空洞，定义一个水平方向的结构元素，长度为车牌宽度的1/8；S336、遍历所有连通区域，选取出面积最大的连通区域作为车牌背景区域，将车牌图像按车牌背景区域的外接矩形裁剪；其中，所述步骤S7的结果投票具体通过以下方法实现：首先，进行车牌分组，车牌可以划分到相同组的条件是：车牌号码与该组内的任何一个车牌有4个以上的字符相同；然后，选取包含车牌结果最多的组作为最终用于投票的集合，如果有两个包含车牌结果最多的组，则计算出所有车牌所有字符的概率总和，取总体概率较高的一组作为最终用于投票的集合；最后，对每个车牌字符位置上字符出现的次数进行投票，选取出现次数最多的字符作为最终结果，如果同时存在两个出现次数最多的字符，则计算这两个字符出现的概率，选取出现概率大的字符作为最终结果。