[发明专利]从视频流中提取和识别车辆牌号的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车辆牌号的方法，特别涉及一种运用运动检测技术和对象特征判定方法从视频流中取得候选车牌区域，并通过追踪技术将同一车牌的候选区域归并后合并一次文字识别，实现实时车牌识别。

背景技术

从连续动画或录像中提取移动物体的特征，包括车辆牌照和人脸的重要性和应用领域日益扩大。在实际应用中视频产生的图像每秒钟有25～30帧，要在帧与帧之间隔内对每一帧作识别处理是现有计算机系统能力难以达到的。

另外逆光、太阳光斑或车前灯耀光等环境因素造成取得的图像动态范围大，无法以统一的阀值标准处理，造成日间和夜晚及特殊照明条件下识别精度误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是要提供一种可靠性高的从视频流中提取和识别车辆牌号的方法。

为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种从视频流中提取和识别车辆牌号的方法，包括以下的步骤：

      Step1.通过视频设备接口，从视频流中获取最新的图像；

      Step2.运动侦测计算；

              运用帧间差分法运动侦测技术对连续动画作差分计算，寻找是否有运动部分，如果没有发现运动部分直接返回Step1；

      Step3.寻找候选车牌；

             将Step2算出的运动部分用Sobel变换等算法寻找到候选车牌位置，如果没有发现候选的，则从对比度灰度调整表中取下一对调整值对图像作对比度和灰度变换后再试，重复直至表中最后一对调整值也没有发现候选车牌，判定为无车牌返回Step1；

              在上述计算中发现候选区域的话，即停止对比度灰度变化进入下一步骤；

      Step4.车牌特征判定；

根据车牌特征对候选区域作筛选，如果发现不符合车牌特征的候选区域则直接返回Step1。

所述车牌特征为车牌外框是否符合平行四边形特征，日本车牌的上、下行之高度比为1：2的特征；

      Step5.候选车牌追踪；

运用Lucas-Kanade追踪算法对在图像视野范围内的候选区域进行跟踪比较，通过计算判定和上一帧的候选区域是否属于同一车牌；如果发现和上一次寻找到车牌候选是同一车牌的话，将之加入候选区域集合，待归并后一起识别计算，返回Step1；

如果发现非同一车牌，或者候选区域离开图像视频，则将该候选区域集合交由下一步骤做文字分割和识别；

      Step6.车牌文字识别；

从候选区域集合中选取条件较好的一幅图像做文字分割并运用神经网络和OCR算法识别文字信息，识别完成后清楚该当候选对象集合；

      Step7.识别结果输出；

        将识别结果之文字信息和图像等数据输出后，返回Step1。

本发明根据视频规格(PAL制25帧/秒，NTSC制30帧/秒)以一定的时间间隔从视频设备获取图像，按照以上的步骤寻找车牌候选区域、追踪并识别车牌文字信息。

本发明的优越功效在于：

1）通过运动侦测技术和车牌的特征比缩小搜索范围，大大提高运算速度；

2）运用对比度和灰度的动态调整方法克服了实际运用中环境因素的不利影响，在逆光和太阳反射，以及夜间车前大灯辉光照射下也都能够取得良好的识别效果；

3）运用追踪方式将通过摄像机视野的统一车辆的车牌集中起来汇总做一次处理的方法，解决了文字分割和识别处理所需时间大于视频间隔的矛盾，在小型计算机上也能真正实现实时的识别处理。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明Step3的工作流程示意图；

图3为本发明Step3中对比度/灰度的调整表。

具体实施方式

请参阅附图所示，对本发明作进一步的描述。

如图1所示，本发明提供了一种从视频流中提取和识别车辆牌号的方法，包括以下的步骤：

      Step1.通过视频设备接口，从视频流中获取最新的图像；

      Step2.运动侦测计算；

               运用帧间差分法运动侦测技术对连续动画作差分计算，寻找是否有运动部分，如果没有发现运动部分直接返回Step1；