[发明专利]一种基于统计的车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于统计的车牌识别方法，应用于车牌识别系统，可以显著改善系统处理清晰度较差的车牌图像的能力。与已有的基于统计的方法相比，它的优点在于：(1)本发明引入了图像的重复帧数属性，既能保证该方法是基于连续多帧的图像样本的统计方法，又能避免相同图像的重复处理情况，提升了该方法对处理有静止状态的车辆的识别效率；(2)本发明不但改善了车牌字母和数字的识别率，同时通过使用改进的基于权重的统计方法，显著的提升了汉字的识别率。

主权项

一种基于统计的车牌识别方法，包括如下步骤：步骤1：进行车辆跟踪，获取该车辆的多张视频图像，并得到所获取图像集所对应的重复帧数集N＝{(pi,ni)|i∈{0,1,…,A‑1}}，其中，pi表示该车辆的第i张图像，ni表示该车辆第i张图像出现的次数，A表示最终获取的视频图像张数；步骤2：对步骤1中获取的图像集进行车牌定位和车牌识别操作，得到一组车牌识别结果集R＝{ri|i＝0,1,…,A‑1}，其中，ri＝(ri0,ri1,…ri6)表示第i张视频图像的车牌识别结果，ri0,ri1,…ri6表示识别结果ri中的7个字符；步骤3：通过统计分析，确定车牌每个字符的识别结果，保存至识别结果集C＝{c0,c1,…,c6}中，具体为：步骤3.1：首先确定车牌后六个字符的识别结果{c1,c2,…,c6}，具体为：步骤3.1.1：将集合R中所有车牌的字符，根据字符在车牌中的位置进行分组，得到7个单字符集合G0,G1,…,G6，其中Gk＝{rik|i∈{0,1,…,A‑1}},k＝0,1,…,6，rik表示集合R中第i个识别结果的第k个字符；步骤3.1.2：对每个字符集Gk,k＝1,2…,6，根据步骤(a)、(b)分别进行统计分析，得到车牌后六个字符的识别结果{c1,c2,…,c6}：(a)将集合Gk中相同的字符进行归类，得到mk个类别的集合其中表示第j个类别对应的字符，表示对应于字符的总样本数，根据式(1)计算ukj=Σi=0A-1(ni,ifrik=akj0,else)---(1)]]>(b)找到中值最大的元素，设为则其对应的识别结果即为字符ck的识别结果，即步骤3.2：确定第一个汉字字符的识别结果c0，具体为：步骤3.2.1：如公式(2)所示，将集合R中每个车牌识别结果ri,i＝0,1,…,A‑1的后六位ri1ri2ri3ri4ri5ri6与已确定的车牌后六位识别结果c1c2c3c4c5c6进行字符匹配，根据字符匹配率归对集合R进行聚类，可以得到满足式(2)的7个子集Pk,k＝0,1,…,6；为集合Pk,k＝0,1,…,6所对应的样本数集，其中，表示集合Pk中第i个元素的样本数，ok表示集合Pk中元素的个数；∪k=06Pk=RPk={ri|PP(ri1ri2ri3ri4ri5ri6,c1c2c3c4c5c6)=k,ri∈R,i=0,1,...,A-1}---(2)]]>其中，PP(ri1ri2ri3ri4ri5ri6,c1c2c3c4c5c6)表示集合R中第i个车牌识别结果ri的后六位与c1c2c3c4c5c6的字符匹配数；步骤3.2.2：将每个集合Pk,k＝0,1,…,6根据相同汉字识别结果进行归类，可以得到dk个类别的归类集合表示集合Pk中第i类对应的汉字，表示集合Pk中第i类汉字的对应的样本数，根据式(3)计算yki=Σi=0ok-1(zki,ifri0=bki,ri∈Pk,zki∈Zk0,else)---(3)]]>步骤3.2.3：确定集合R对应的汉字类别集合H＝{hi|i＝0,1,…,Nh‑1}，其中hi表示第i类对应的汉字，Nh表示集合R中汉字的类别数；根据公式(4)，确定汉字类别集合H所对应的样本数集K：K={ki|ki=Σk=06(wk×Σj=0dk-1(ykj,ifbkj=hi0,else)),i=0,1,...,Nh-1}---(4)]]>其中，wk表示权重系数，{w0,w1,w2,w3,w4,w5,w6}＝{0.01,0.02,0.02,0.14,0.3,0.5}；步骤3.2.4：找到集合K中最大的元素,设为kx，则其对应的识别结果hx即为汉字识别结果，即c0＝hx。