CN104580903A - 车牌识别装置、系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种车牌识别装置、系统及方法，所述装置包括由马达驱动的镜头，设于镜头内的CMOS图像传感器；电连接并对CMOS图像传感器感应的图像信号进行处理的图像处理器；电连接于所述马达、CMOS图像传感器和图像处理器，控制所述马达进行调焦，对图像处理器传送数据进行车牌识别处理，并在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器进行参数调整的车牌识别处理器。本发明实施例通过在车牌识别装置上设置图像处理器及在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器进行参数调整的车牌识别处理器，从而达到了实时自动进行参数调节、安装要求低，监控智能化程度高的技术效果。

Description

车牌识别装置、系统及方法

技术领域

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种车牌识别装置、系统及方法。

背景技术

现有车牌识别装置如车牌识别照相机都只能进行闪光拍照，并将拍摄照片传输至后台服务器处理，为了获取清晰的车牌字符，主要通过手动调节拍摄装置的参数后保持拍摄状态，但是当环境变化或者车辆类型，车灯变化时某些车牌拍摄就变得不清楚，满足不了监控的需要；此外，拍摄装置安装时对安装位置、角度及灯光等要求都很高，导致安装条件高，对安装人员技术水平要求高，使用环境受限。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种实时自动进行参数调节、安装要求低的车牌识别装置、系统及方法。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种车牌识别装置，包括由马达驱动的镜头，还包括：设于镜头内的CMOS图像传感器；电连接并对CMOS图像传感器感应的图像信号进行处理的图像处理器；电连接于所述马达、CMOS图像传感器和图像处理器，控制所述马达进行调焦，对图像处理器传送数据进行车牌识别处理，并在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器进行参数调整的车牌识别处理器。

相应地，本发明实施例还提供了一种车牌识别装置系统，所述系统包括如上所述的车牌识别装置，及通过网络通信接口连接的上位机。

进一步地，本发明实施例还提供了一种车牌识别方法，应用于车牌识别装置上，所述方法包括：

初始化步骤：对车牌识别装置的各模块进行检测并对各项参数进行自动适应性调整；

拍摄步骤：对监控范围内的过往车辆进行拍摄；

解析步骤：对拍摄的图片信息进行车牌识别处理以解析出对应的车牌字符；及

存储步骤：将所述车牌字符进行存储。

本发明实施例的车牌识别装置、系统及方法的有益效果是：通过在车牌识别装置上设置图像处理器及在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器进行参数调整的车牌识别处理器，从而达到了实时自动进行参数调节、安装要求低，监控智能化程度高的技术效果。

附图说明

图1是本发明实施例的车牌识别系统的原理框图。

图2是本发明实施例的车牌识别方法的流程示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

请参考图1和图2，本发明实施例提供了一种车牌识别装置、系统及方法，自动根据需要对CMOS图像传感器的曝光时间、增益值等参数进行修改；还可自动调节灯光亮度，录像并存储，并根据红黑名单进行智能分析，自动打开道闸放行合规车辆，自动抓取上传、机动车违章图片、报警，记录包括车型、牌照号码、违章时间及地点等参数，为交通执法部门提供科学有效的依据，安装时对施工人员要求低，无需特别培训，节省了大量人工成本，可脱离后台电脑，无需人工监测、全自动操作、监测精度高、方便可靠。

所述车牌识别装置包括由马达10驱动的镜头20、CMOS图像传感器30、图像处理器40及车牌识别处理器50。本实施方式中所述车牌识别处理器50选用ARM处理器。

所述CMOS图像传感器30为200万像素以上，即为高清图像传感器，所述CMOS图像传感器30设于镜头20内。作为一种实施方式，图像处理器40内置于CMOS图像传感器30，用于对CMOS图像传感器30感应的图像信号进行处理，输出数字处理信号至车牌识别处理器50。

车牌识别处理器50电连接于所述马达10、CMOS图像传感器30和图像处理器40，用于控制所述马达10进行调焦，对图像处理器40传送数据进行车牌识别处理，并在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器30进行参数调整。具体地，所述预定结果为清楚地识别车牌字符或者预定时间内识别出车牌字符；所述车牌识别处理器50通过I²C总线连接并控制CMOS图像传感器30以对曝光时间、增益参数等进行调节。

车牌识别处理过程中采用如下公式确定最优曝光时间；

$T_2=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}{G}_1{T}_1}{Y_1{G}_2}=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}}{G_2}*\frac{1}{L_n};L_n={(L_{\max }/L_{\min })}^{\frac{1}{N-1}}{L}_{n-1};n=\mathrm{Clg}{Y}_1-\mathrm{Clg}{G}_1-{\mathrm{ClgT}}_1-{\mathrm{ClgL}}_{\min }$ $;C=\frac{N-1}{\lg L_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min }};$

其中，T₂表示最优曝光时间，Y_target表示预设的目标亮度标准值，G₁、T₁及Y₁分别表示一次曝光对应的亮度增益值、曝光时间及输出电压值，G₂为预设的亮度增益值，L_n表示当前光强，n表示地址，为1至N-1的正整数，N取1024，L_max、L_min分别为光强范围的极大值和极小值，C为常量。

所述车牌识别装置还包括灯光控制电路60和灯光调节电路70。

灯光控制电路60电连接于车牌识别处理器50，用于对车牌识别处理器50发送的灯光控制信号进行转换，所述灯光控制信号优选为脉冲宽度调制信号。

灯光调节电路70电连接于灯光控制电路60并根据其控制信号进行灯光亮度调节。具体地，灯光控制电路60进行PWM信号转换，灯光调节电路70根据PWM转换信号进行光线亮度调节来改变镜头20进光量，以更好地看清车牌。本实施方式中，所述CMOS图像传感器30、图像处理器40、车牌识别处理器50、灯光控制电路60及灯光调节电路70集成于同一电路板上。

所述车牌识别处理器50还包括第一存储器51和判断模块52。第一存储器51存储至少包括所述公式、公式对应参数和一红黑车牌名单；判断模块52用于判断当前识别车牌包含于红黑名单中时产生并向外部发送对应的控制指令。

作为一种实施方式，所述车牌识别装置还包括电连接于车牌识别处理器50、用于存储至少包括车牌字符和车牌图片信息的第二存储器80。优先地，所述第二存储器80为SD卡存储器。

本发明实施例还提供一种车牌识别装置系统，所述系统包括如上所述的车牌识别装置，及通过网络通信接口110连接的上位机100。

所述系统还包括通过I/O接口连接于车牌识别处理器50的控制装置200。具体地，所述控制装置200可为道闸、报警器等。

本发明实施例还提供一种车牌识别方法，应用于车牌识别装置上，所述车牌识别方法包括：

初始化步骤：对车牌识别装置的各模块进行检测并对各项参数进行自动适应性调整；

拍摄步骤：对监控范围内的过往车辆进行拍摄；

解析步骤：对拍摄的图片信息进行车牌识别处理以解析出对应的车牌字符；及

存储步骤：将所述车牌字符进行存储。

具体地，所述初始化步骤中的检测包括硬件如马达等的检测，也包括焦距的检测，如焦距不合适则控制马达对镜头进行焦距调整。进一步地，所述初始化步骤中，根据当前时间段选用预设自动曝光参数，包括目标亮度标准值Y_target、亮度阈值、曝光时间T₁及亮度增益值G₁等进行曝光，然后提取这些参数，对图像处理的数据进行分析，判断图像亮度值是否在目标亮度范围内，如是则进行后续步骤，如不是，则进行计算并根据计算所得的最优曝光时间进行曝光。

作为一种实施方式，所述车牌识别处理过程中采用如下公式确定最优曝光时间；

$T_2=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}{G}_1{T}_1}{Y_1{G}_2}=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}}{G_2}*\frac{1}{L_n};L_n={(L_{\max }/L_{\min })}^{\frac{1}{N-1}}{L}_{n-1};n=\mathrm{Clg}{Y}_1-\mathrm{Clg}{G}_1-{\mathrm{ClgT}}_1-{\mathrm{ClgL}}_{\min }$ $;C=\frac{N-1}{\lg L_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min }};$

其中，T₂表示最优曝光时间，Y_target表示预设的目标亮度标准值，G₁、T₁及Y₁分别表示一次曝光对应的亮度增益值、曝光时间及输出电压值，G₂为预设的亮度增益值，L_n表示当前光强，n表示地址，为1至N-1的正整数，N取1024，L_max、L_min分别为光强范围的极大值和极小值，C为常量。

具体地，根据CMOS的曝光特性，在外界光照不变的情况下，光强可以用公式(1)表达且此值是一个常亮值。

$\stackrel{\‾}{L}=\frac{Y}{G_T}---\left(1\right)$

因而只要计算出曝光时间T₁，亮度增益值G₁和输出电压值Y₁，从而确定出当前光强，进一步，设定一个固定的亮度增益值G₂，即可求出最优曝光时间T₂为：

$T_2=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}{G}_1{T}_1}{Y_1{G}_2}---\left(2\right)$

其中，Y_target表示目标亮度标准值。确定出最优曝光时间T₂，就能够实现快速自动曝光来控制曝光时间和亮度增益值的调整。由于光强范围比较宽，采用曝光、计算后查表的方式实现时，将数据表中几万项成组的数据会占很大空间，所以采用对数运算对光强寻址转化成整数的方法进行简化，对公式(1)是两侧进行取对数操作，得到：

$\lg \stackrel{\‾}{L}=\mathrm{lg\; Y}-\mathrm{lg\; G}-\mathrm{lg\; T}---\left(3\right)$

如果在光强范围L_min～L_max下进行曝光控制，则当前光强可表示为：

L_n＝(L_max/L_min)^1/(N-1)L_n-1 n＝1，2，…N-1    (4)

其中，L_n为插值表中地址n处的光强值即当前光强，n表示地址，为1至N-1的正整数，N取1024；初始值L₀为光强范围的最小值L_min，通过公式(4)表示光强L_n，lgL_n成为一个线性函数，公式(4)两边取对数操作得到：

$\lg L_n-{\mathrm{lgL}}_{n-1}=\frac{1}{N-1}({\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min })---\left(5\right)$

利用公式(5)将(1～n)项lgL_n相加，可以得到地址值，具体算法为：

${\mathrm{lgL}}_1-{\mathrm{lgL}}_0=\frac{1}{N-1}({\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min })$

${\mathrm{lgL}}_2-{\mathrm{lgL}}_1=\frac{1}{N-1}({\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min })$

…

${\mathrm{lgL}}_n-{\mathrm{lgL}}_{n-1}=\frac{1}{N-1}({\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min })$

等号左边和右边分别相加的结果为：

lgL_n-lgL₀＝(lgL_max-lgL_min)

经过变换，并引入常量C；

$\begin{array}{c}n=\frac{N-1}{{\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min }}({\mathrm{lgL}}_n-{\mathrm{lgL}}_0)=C{\mathrm{lgL}}_n-{\mathrm{ClgL}}_{L0}\\ =\mathrm{ClgY}-\mathrm{ClgG}-\mathrm{ClgT}-\mathrm{ClgL}0\end{array}---\left(6\right)$

这里： $C=\frac{N-1}{{\mathrm{lgL}}_{\max }-{\mathrm{lgL}}_{\min }}.$

通过公式(6)可以将查找表中的当前光强L_n表示为整数，从而可以利用整数来寻找进行查表操作，利用这种方式可以将10位精度的CMOS传感器含有数万项的查找表压缩到只包含1024项，大大简化运算。初始化步骤设定好各种所需的参数后，对CMOS传感器进行曝光并通过镜头20施行区域测光，提取图像并进行图像处理，计算曝光时间T₁，亮度增益值G₁和输出电压值Y₁，在这种宽对比度光照的情况下，将图像分成M*M大小的块，通过赋予每个图像不同的权重，保持车牌位置始终得到最好的曝光。具体地，从硬件实现的角度考虑，M取值为2的次方，比如可以使用8*8，一般车牌位置为中心偏下，将这里的权重加大比如为1，其它边缘角度最低为0.1，以使各块分配得到不同权重比例。

所述存储步骤之后还包括红黑名单判断步骤和执行步骤。

红黑名单判断步骤：判断所述车牌字符是否包含于预存的红黑名单中。

执行步骤：若是，则产生并向外部发送执行相应动做的控制指令。

以上所述是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种车牌识别装置，包括由马达驱动的镜头，其特征在于，所述车牌识别装置还包括：

设于镜头内的CMOS图像传感器；

电连接并对CMOS图像传感器感应的图像信号进行处理的图像处理器；

电连接于所述马达、CMOS图像传感器和图像处理器，控制所述马达进行调焦，对图像处理器传送数据进行车牌识别处理，并在车牌识别处理未达到预定结果时对CMOS图像传感器进行参数调整的车牌识别处理器。

2.如权利要求1所述的车牌识别装置，其特征在于，车牌识别处理过程中采用如下公式确定最优曝光时间；

$T_2=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}{G}_1{T}_1}{Y_1{G}_2}=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}*}}{G_2}*\frac{1}{L_n};$ $L_n={(L_{\max }/L_{\min })}^{\frac{1}{N-1}}{L}_{n-1};$ n＝ClgY₁-ClgG₁-ClgT₁-ClgL_min； $C=\frac{N-1}{1g{L}_{\max }-1g{L}_{\min }};$

其中，T₂表示最优曝光时间，Y_target表示预设的目标亮度标准值，G₁、T₁及Y₁分别表示一次曝光对应的亮度增益值、曝光时间及输出电压值，G₂为预设的亮度增益值，L_n表示当前光强,n表示地址，为1至N-1的正整数，N取1024，L_max、L_min分别为光强范围的极大值和极小值，C为常量。

3.如权利要求1所述的车牌识别装置，其特征在于，所述车牌识别装置还包括：

电连接于车牌识别处理器，并对车牌识别处理器发送的灯光控制信号进行转换的灯光控制电路；及

电连接于灯光控制电路并根据其控制信号进行灯光亮度调节的灯光调节电路。

4.如权利要求2所述的车牌识别装置，其特征在于，所述车牌识别处理器包括存储至少包括所述公式、公式对应参数和一红黑车牌名单的第一存储器，及判断当前识别车牌包含于红黑名单中时产生并向外部发送对应的控制指令的判断模块。

5.如权利要求1所述的车牌识别装置，其特征在于，所述车牌识别装置还包括电连接于车牌识别处理器、用于存储至少包括车牌字符和车牌图片信息的第二存储器。

6.一种车牌识别装置系统，其特征在于，所述系统包括如权利要求1至5中任一项所述的车牌识别装置，及通过网络通信接口连接的上位机。

7.如权利要求6所述的车牌识别装置系统，其特征在于，所述系统还包括通过I/O接口连接于车牌识别处理器的控制装置。

8.一种车牌识别方法，应用于车牌识别装置上，其特征在于，所述车牌识别方法包括：

初始化步骤：对车牌识别装置的各模块进行检测并对各项参数进行自动适应性调整；

拍摄步骤：对监控范围内的过往车辆进行拍摄；

解析步骤：对拍摄的图片信息进行车牌识别处理以解析出对应的车牌字符；及

存储步骤：将所述车牌字符进行存储。

9.如权利要求8所述的车牌识别方法，其特征在于，所述车牌识别处理过程中采用如下公式确定最优曝光时间；

$T_2=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}}{G}_1{T}_1}{Y_1{G}_2}=\frac{Y_{t\arg \mathrm{et}*}}{G_2}*\frac{1}{L_n};$ $L_n={(L_{\max }/L_{\min })}^{\frac{1}{N-1}}{L}_{n-1};$ n＝ClgY₁-ClgG₁-ClgT₁-ClgL_min； $C=\frac{N-1}{1g{L}_{\max }-1g{L}_{\min }};$

其中，T₂表示最优曝光时间，Y_target表示预设的目标亮度标准值，G₁、T₁及Y₁分别表示一次曝光对应的亮度增益值、曝光时间及输出电压值，G₂为预设的亮度增益值，L_n表示当前光强,n表示地址，为1至N-1的正整数，N取1024，L_max、L_min分别为光强范围的极大值和极小值，C为常量。

10.如权利要求8所述的车牌识别方法，其特征在于，所述存储步骤之后还包括：

红黑名单判断步骤：判断所述车牌字符是否包含于预存的红黑名单中；及执行步骤：若是，则产生并向外部控制装置发送执行相应动做的控制指令。