[发明专利]基于多帧图片和自主学习的快速车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多帧图像和自主学习的快速车牌识别方法，其包括步骤：S1，监测拍摄场景是否改变：如拍摄场景改变，则进入步骤S2；如拍摄场景未改变，则进入步骤S3；S2，自主学习多个车牌识别参数，并存储车牌识别参数，进入步骤S3；S3，根据车牌识别参数和拍摄场景采集的多帧图像，快速识别车牌。本发明结合多帧识别和自主学习技术识别参数技术，自动学习并存储最佳的识别参数。将两种方法综合应用，实现在提高识别率的同时减少识别时间，提高车牌识别效率。具有良好的经济和社会效益。本发明可广泛应用于各种车牌识别系统。

主权项

1.一种基于多帧图像和自主学习的快速车牌识别方法，其特征在于，其包括步骤：S1，监测拍摄场景是否改变：如拍摄场景改变，则进入步骤S2；如拍摄场景未改变，则进入步骤S3；S2，自主学习多个车牌识别参数，并存储车牌识别参数，进入步骤S3；S3，根据车牌识别参数和拍摄场景采集的多帧图像，快速识别车牌；所述步骤S2具体包括子步骤：S21，车牌定位，确定单张图像中的车牌的位置，在车牌定位过程中学习和存储参数：车牌宽度；S22，车牌矫正，对单张车牌进行水平矫正，在水平矫正过程中学习和存储参数：车牌水平倾斜度；S23，字符分割，对单张车牌中的字符进行分割，在字符分割过程中学习和存储参数：字符大小和/或字符长宽比例；S24，字符识别，将步骤S23分割得到的字符与预设的字符模板进行比对，根据与字符模板的相似度确定字符识别结果的参数可信度；S25，根据参数可信度确定是否采用步骤S21至S23中的各个参数作为步骤S3中的车牌识别参数；所述步骤S22具体包括子步骤：S221，按照设定的步进角度，旋转车牌；S222，通过分析每个角度车牌水平投影的集中度，找到车牌的水平倾斜角度，确定车牌水平位置；S223，学习并存储车牌水平倾斜度参数；所述步骤S23具体包括子步骤：S231，把车牌图像进行垂直方向的投影；S232，根据各个相对集中的投影峰值群进行分割，得到车牌的字符；S233，学习并存储字符大小和/或字符长宽比例参数；所述步骤S2中所述的车牌识别参数包括车牌水平倾斜度和/或字符大小和/或字符长宽比例和/或车牌宽度和/或参数可信度；所述步骤S21具体包括子步骤：S211，找出单张图像中物体的边缘；S212，利用图像增强和数学形态学方法，将密集的边缘点、线特征连接成区域特征，并对图像进行二值化处理；S213，通过对连通区域外形特征的分析，找出可能是车牌的区域，确定车牌的位置；S214，学习并存储车牌宽度参数；所述的步骤S3具体包括子步骤：S31，车牌快速定位，利用车牌宽度参数排除干扰，快速确定图像中的车牌的位置；S32，车牌快速矫正，利用车牌水平倾斜度参数对车牌进行快速水平矫正；S33，字符快速分割，利用字符大小和/或字符长宽比例参数对车牌中的字符进行快速分割；S34，字符快速识别，将步骤S33完成分割的字符与字符模板比对进行识别，并根据字符与字符模板的匹配程度确定该字符的字符可信度；S35，多帧图像结果合成，对另一帧或多帧图像重复执行步骤S31至S34，将多帧图像的识别结果进行比对，并根据字符可信度确定车牌的各个字符，合成车牌识别结果；所述步骤S31具体还包括子步骤：S311，利用帧差法对两帧图像进行分析，如果灰度差值小，则对任意一帧图像全图进行车牌快速定位，如果灰度差值大，则获取移动区域，并对移动区域中的车牌快速定位；S312，利用车牌宽度参数排除干扰，快速确定任意一帧图像全图或移动区域中的车牌的位置。