[发明专利]一种基于多特征融合的车牌定位与识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合的车牌定位与识别方法，提取车牌图像的色差特征、边缘特征以及车牌字符的纹理投影特征；融合车牌图像的边缘特征与车牌字符的纹理投投影特征，进行数学形态学运算，对车牌进行粗定位；利用车牌粗定位图像，融合车牌图像的色差特征，进行车牌的精细定位，确定完整的车牌区域；对车牌区域内的车牌字符进行归一化处理；训练样本，得到训练好的网络，分别使用汉字、字母、字母数字、数字四个样本对四个子网络进行训练，得到相应的节点数和权值，逐个提取已经定位好的车牌图像特征，读取相应的节点数和权值，把归一化处理后的车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出识别结果。本发明可以提高车牌识别的准确率。

主权项

一种基于多特征融合的车牌定位与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对车辆图像进行预处理，提取车牌图像的色差特征、边缘特征以及车牌字符的纹理投影特征；2)融合车牌图像的边缘特征与车牌字符的纹理投投影特征，进行数学形态学运算，对车牌进行粗定位；3)利用上述粗定位得到的车牌粗定位图像，融合所述车牌图像的色差特征，进行车牌的精细定位，确定完整的车牌区域；4)对所述车牌区域内的车牌字符进行归一化处理；5)选取N幅精细定位后的车牌图像作为训练样本，利用深度学习算法训练样本，得到训练好的网络，分别使用归一化处理后的车牌字符内的汉字、字母、字母数字、数字四个样本对四个子网络进行训练，得到相应的节点数和权值，逐个提取车牌区域的图像特征，然后从相应的文件中读取相应的节点数和权值，把归一化处理后的车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出识别结果。