[发明专利]基于字符组合的车牌定位和识别方法

摘要

本发明公开了一种用于交通视频监控环境中基于字符组合的车牌定位和识别方法，该方法包括以下步骤：对图像进行预处理及二值化；标注连通分量形成备选字符集合；根据标准车牌中字符的排列方式，分析连通分量之间的空间关系；推断车牌的具体位置，同时得到各个字符区域；对字符进行识别。本发明具有精确度高、鲁棒性强、约束条件较少等优点，特别是在完成车牌定位的同时也准确完成了字符区域的分割。由于利用了车牌字符特有的排列方式特征，对外界的复杂环境具有很好的适应性，且不必要求车牌目标在图像中占明显位置和较大的比例，因此本发明非常适合用于城市道路交通视频监控系统中。

主权项

一种基于字符组合的车牌定位和识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，对视频序列中的每一帧图像进行预处理；步骤S2，对于经过预处理后的图像，使用阈值法将该图像转化为二值化图像；步骤S3，在所述二值化图像中标注出各个连通分量，将满足字符尺寸条件的连通分量认为是可能的车牌字符，并组成备选字符集合Ch＝{C1，C2，...，Ci，...，CN}，其中，Ci为第i个备选字符，i＝1…N，N为备选字符的个数；步骤S4，在得到的备选字符集合中，依次分析相邻两个连通分量之间的空间关系，并根据所述空间关系将连通分量对分为三类：P1，P2，P3，其中，P1类表示两个连通分量分别对应车牌中两个相邻的字符，P2类表示两个连通分量分别对应车牌中相隔一个字符的两个字符，如果这两类的条件都不满足，则这一对连通分量被划分为P3类；步骤S5，提取出属于P1类和P2类的连通分量对；步骤S6，根据所述属于P1类和P2类的连通分量对，推断车牌和车牌内字符所在的位置；步骤S7，对车牌内的字符进行识别；所述步骤S7进一步包括以下步骤：步骤S71，将所有分割出的字符图像均归一化成相同尺寸的图像；步骤S72，提取描述字符图像的外观和轮廓形状的特征向量；步骤S73，根据提取得到的特征向量，对所述字符图像进行分类。