[发明专利]基于多特征融合的车牌字符识别方法

摘要

本发明涉及一种基于多特征融合的车牌字符识别方法。其步骤为：(1)对视频中的车辆进行检测并对车辆中的车牌进行定位与分割；(2)对分割出的车牌进行投影分析，分割并提取出车牌中7个有效字符；(3)对分割出的字符图片进行形态学处理，并提取出车牌字符的三种特征进行有效融合；(3)利用支持向量机对融合特征进行训练生成车牌字符分类器，对实时视频中的车辆车牌字符进行有效识别。与现有技术相比，本发明可以降低所提取的车牌字符特征的经验性成分，使得特征提取理论更加充足，从而可以提高车牌识别的效果。

主权项

一种基于多特征融合的车牌字符识别方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：输入实时视频，对车辆进行检测；步骤2：对检测到的车辆进行车牌定位与分割；步骤3：对提取出的车牌进行字符分割；步骤4：对分割出的字符进行形态学处理；步骤5：提取车牌字符的三种特征，对三种特征进行有效融合；步骤6：利用支持向量机对所提取出的融合特征进行训练，生成车牌字符分类器；步骤7：利用车牌字符分类器对实时视频中的车牌字符进行有效识别；所述的步骤1利用虚拟线圈进行车辆检测，当视频中检测到车牌时作后续处理；所述的步骤2利用双边缘检测以及寻找连通域的方法定位到车牌所在位置，利用三帧差法对车牌进行分割与提取；所述的步骤3利用投影法与连通域法对车牌中的字符进行分割与提取；所述的步骤4针对所提取的不同特征类型对车牌字符作不同规格的形态学处理，包括以下步骤：步骤4‑1：首先对字符图像做锐化以及灰度化，然后对字符图像进行大小归一化以及位置归一化；步骤4‑2：针对传统特征的提取，在步骤4‑1的基础上对字符图像做高斯平滑去噪处理；步骤4‑3：针对深度信念网络所提取的特征，在步骤4‑1的基础上需要对图像的像素值按照公式：归一化至0～1之间；所述的步骤5提取车牌字符三种类型的特征包括以下步骤：步骤5‑1：提取车牌字符的粗网格特征；步骤5‑2：提取车牌字符的基于LBP算子的边缘方向直方图特征；步骤5‑3：利用深度信念网络深度挖掘出车牌字符底层像素的高阶特征描述符；步骤5‑4：对提取的三种特征进行有效融合；所述的步骤6利用支持向量机对大量的车牌字符样本特征进行训练，得到车牌字符分类器；所述的步骤7利用训练完成的车牌字符分类器对实时视频中的车牌字符进行识别，得到最终的识别结果。