[发明专利]从视频流中提取和识别车辆牌号的方法

摘要

本发明公开一种从视频流中提取和识别车辆牌号的方法，通过视频设备接口，从视频流中获取最新的图像；运动侦测计算寻找运动部分；寻找候选车牌；车牌特征判定；候选车牌追踪；车牌文字识别；识别结果输出。本发明的优点是通过对现有算法的综合运用和合理调度来实现降低计算密度和适应宽动态的输入图像，从而在小型计算机装置上实现实时的车牌等特征的识别功能。

主权项

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和自设定的要求；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。