[发明专利]一种鲁棒的车牌、车标识别方法

摘要

本发明公开一种鲁棒的车牌、车标识别方法。采用基于Adaboost检测、SVM筛选以及纹理分析去边的方法进行车牌精确检测，以有效应对不同场景、光照、视角、分辨率等，检测出的车牌区域只包含较少的背景。以最大稳定极值区域检测为主、滑动窗检测为辅，配合能量优化进行车牌识别，不仅能够有效地检测出传统的基于字符分割方法难以处理的车牌污损、分辨率不足等情况下的字符，而且使得字符检测与识别同步进行，打破传统的“先分割再识别”的模式。采用基于置信度加权的特征编码表达车标样本，利用基于组稀疏的判别性字典对模型识别编码的车标特征，对包含复杂背景的车标样本具有较强的鲁棒性。

主权项

一种鲁棒的车牌识别方法，其特征在于，包括车牌检测阶段和车牌识别阶段，在车牌检测阶段实现车牌区域的定位，基于定位后的车牌区域再进行车牌识别，其中车牌识别阶段具体实现过程为：11)对定位后车牌区域进行灰度化；12)利用最大稳定极值区域MSER检测方法在灰度化的车牌区域中寻找最大稳定极值区域，并对其检测结果进行候选字符窗口的排序，具体是根据每个候选字符窗口左上角起点的横坐标进行排序；13)对MSER的检测结果进行非字符窗口的初步滤除；14)记录并保存初步过滤后的每个候选字符窗口的置信度、中心点坐标以及宽和高，进而得到该特定车牌的字符宽、高均值；15)利用保存的候选字符窗口的中心点坐标以及该特定车牌的字符宽、高的均值进行字符窗口恢复；16)利用基于滑动窗的检测方法和该特定车牌字符宽、高的均值，进一步检测基于MSER的方法可能漏检的字符；17)利用能量优化的方法对候选字符窗口进行识别，输出最终车牌识别的结果；能量优化方程如下式所示：E(x)=Σi=1nEi(xi)+ΣϵEij(xi,xj)]]>其中，x＝{xi|i＝1,2,...,n}为窗口类标的集合，xi表示第i个窗口的类标，Ei(xi)＝1‑p(xi|ci)为一元项，表示自能量，其中ci表示第i个窗口，p(xi|ci)为窗口ci属于xi类的概率；Eij(xi,xj)为二元项，表示互能量，当xi与xj均为背景类时，Eij(xi,xj)＝0，否则Eij(xi,xj)＝λexp(‑[100‑Overlap(xi,xj)]2)，其中Overlap(xi,xj)表示窗口之间重叠部分占窗口总面积的百分数，λ为调整互能量权重的参数；ε表示互有交集的窗口对的集合。