[发明专利]一种基于汽车车牌识别的汽车定位系统及方法在审
申请号: | 201611016853.X | 申请日: | 2016-11-18 |
公开(公告)号: | CN106652466A | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 陈福彦 | 申请(专利权)人: | 德阳九鼎智远知识产权运营有限公司 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G06K9/00;G06F17/30 |
代理公司: | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214 | 代理人: | 詹永斌 |
地址: | 618000 四川省德阳市经济技术*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 汽车 车牌 识别 定位 系统 方法 | ||
1.一种基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述系统包括:设置于各个道路旁的若干个图像采集装置;所述图像采集装置用于获取经过道路车辆的车牌原始图像信息,通过有线/无线的方式分别信号连接于各个图像识别装置;所述图像识别装置用于将图像采集装置发送过来的图像信息进行识别,通过有线/无线的方式分别信号连接于中间数据库;所述中间数据库用于存储图像识别装置的识别结果,通过有线/无线的方式信号连接于数据传输装置;所述数据传输装置通过有线/无线的方式分别信号连接于客户端和用于对中间数据库中的数据信息进行匹配的匹配处理器。
2.如权利要求1所述的基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述图像采集装置为摄像头;它还包括一个数据传输装置;所述数据传输装置包括:能够将摄像头采集到的模拟图像信号转换为数字图像信号的模数装换装置,以及将转换后的数字图像信号通过有线/无线的方式发送给图像识别装置的数据发送装置。
3.如权利要求1或2所述的基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述图像识别装置为:图像处理器;所述图像处理器包括:用于对接收到的彩色图像进行去彩色化处理的图像预处理模块、用于对预处理后的图像进行DCT变换的DCT变换模块、用于对DCT变换后的图像进行分类处理的分类处理模块,用于对分类处理后的图像进行平滑去噪的平滑去噪模块,以及用于对平滑去噪处理后的图像进行投影分割的投影分割模块。
4.如权利要求3所述的基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述中间数据库包括:用于接收和发送来往于中间数据库数字图像信息的数据传输装置、用于保存图像识别装置发送过来的数字图像信息的数据库;所述数据库在接收数字图像信息后在该数字图像信息附加位置标记和时间标记。
5.如权利要求4所述的基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述匹配处理器用于对中间数据库中的数字图像信息进行检索和匹配,根据检索匹配的结果以及检索匹配结果的数据信息得出汽车的位置信息,将位置信息经数据传输装置发送给客户端。
6.一种基于权利要求1至5之一所述的基于汽车车牌识别的汽车定位系统,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:图像采集装置采集原始的汽车车牌图像信息,将采集到的图像信息进行模数转换后发送给图像识别装置;
步骤2:图像识别装置对接收到的数字图像信息依次进行图像预处理、DCT变换、分类处理、平滑去噪处理和投影分割处理;
步骤3:中间数据库对图像识别装置处理后的数字图像信息添加位置标记和时间标记;
步骤4:匹配处理器根据输入的目标车牌信息通过数据传输装置在中间数据库中的数据信息进行匹配和检索,根据匹配检索的结果得出目标车牌对应的车辆位置信息;将车辆位置信息发送至客户端。
7.如权利要求6所述的一种基于汽车车牌识别的汽车定位方法,其特征在于,所述图像识别装置进行图像识别的方法包括以下步骤:
步骤1:图像识别装置的图像预处理模块首先将输入的图像去掉彩色,进行灰度化;利用RGB 空间到灰度的转换公式得到车牌的灰度图像;
步骤2:图像识别装置的DCT变换模块对图像预处理模块处理后的图像进行DCT变换,将变换后的图像发送给分类处理模块;分类处理模块对DCT变换后的图像进行分类处理;
步骤3:图像识别装置的平滑去噪模块对分类处理后的图像进行平滑去噪,将平滑去噪后的图像发送给投影分割模块;
步骤4:投影分割模块对平滑去噪模后的图像进行投影分割,得到处理后的最终图像信息。
8.如权利要求7所述的基于汽车车牌识别的汽车定位方法,其特征在于,所述DCT变换模块对图像进行DCT变换后,还会采用基于DCT子块的加权频率特征,通过对不同方向DCT分量进行非线性加权增强,使得车牌字符特征更加明显;所述加权频率特征的计算方法为:;其中c( i, j)为图像块块中第i行第j列的DCT系数; i值的范围1~8;j取1~8。
9.如权利要求8所述的基于汽车车牌识别的汽车定位方法,其特征在于,所述分类处理模块对图像进行分类处理的方法为:设定一个自适应阈值为:;其中aver为整幅图像的平均WF值,max为整幅图像的最大WF值,min为整幅图像的最小WF值,k为经验值。
10.如权利要求9所述的基于汽车车牌识别的汽车定位方法,其特征在于,所述投影分割模块进行投影分割的方法包括以下步骤:对于去噪后的图像信息,首先对其进行水平投影,然后对投影值进行分析,确定出水平基线,再在水平基线之间进行垂直投影,确定出垂直基线;这样就可以初步定位出车牌区;基线的产生依据下面的规则:首先设定一个阈值T,将小于此阈值的投影值置0,大于此阈值的投影值置1,然后当相邻投影值一个为0,另一个为1时,即认为非零投影值处存在一条基线;因为进行了两次投影,即水平和垂直投影;确定出水平基线和垂直基线后即可在图像中划出矩形框,标出车牌区域;另外,为使矩形框紧紧包围车牌区域,在画基线之前,首先判断矩形框各基线上所有像素值之和是否为零,若为零,则将基线向靠近矩形中心的位置移动直到各基线上所有像素值之和不为零为止。
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