CN106599886B - 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法 - Google Patents

移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106599886B
CN106599886B CN201610976233.4A CN201610976233A CN106599886B CN 106599886 B CN106599886 B CN 106599886B CN 201610976233 A CN201610976233 A CN 201610976233A CN 106599886 B CN106599886 B CN 106599886B
Authority
CN
China
Prior art keywords
library
character
extracting
image
library position
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610976233.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106599886A (zh
Inventor
张伟伟
蒋伟平
陶正兵
刘晓峰
唐锐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zongmu Technology Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Zongmu Technology Shanghai Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zongmu Technology Shanghai Co Ltd filed Critical Zongmu Technology Shanghai Co Ltd
Priority to CN201610976233.4A priority Critical patent/CN106599886B/zh
Publication of CN106599886A publication Critical patent/CN106599886A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106599886B publication Critical patent/CN106599886B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/22Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/24Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/247Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by affine transforms, e.g. correction due to perspective effects; Quadrilaterals, e.g. trapezoids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

本发明提供一种移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法,应用于具有摄像头的移动设备上,所述方法包括:通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;根据图像文字识别技术从畸变校正后的所述库位图像中识别对应所述库位的库位号码。本发明可以根据预先确定好的转换矩阵将摄像头拍摄的库位图像校正为正常的平面图像,且可快速方便的从该平面图像中识别库位的号码。

Description

移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法
技术领域
本发明涉及图像识别领域,特别是涉及一种移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法。
背景技术
广角摄像头可以独立实现大范围无死角监控的全景摄像头,其被广泛的应用于移动设备上,且当移动设备在库位附近时,如果能够根据移动设备自带的摄像头清晰的识别库位的位置以及库位的号码,将会极大的方便用户的操作。而摄像头拍摄的图像为球面图像,变形较大,且图像内容识别度不高,例如在通过移动设备上的摄像头拍摄到一库位的号码牌时,通常不能直接从该图像中直接的识别该号码牌的号码。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法,用于解决现有技术中不能准确的从对摄像头拍摄的图像中识别库位号码的问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种库位号码识别方法,应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述方法包括:通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;根据图像文字识别技术从畸变校正后的库位图像中识别对应所述库位的库位号码。
于本发明一具体实施例中,所述根据图像文字识别技术从畸变校正后的库位图像中识别对应所述库位的库位号码的步骤包括:从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域;获取所述库位号码区域的边缘信息;根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;从所述字符块中提取出各个独立的字符;对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
于本发明一具体实施例中,所述对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码的步骤包括:将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块;对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符,进而获得所述库位号码;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
于本发明一具体实施例中,从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域的一种实现过程包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域。
于本发明一具体实施例中,根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。
于本发明一具体实施例中,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明还提供一种库位号码识别系统,应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述系统包括:库位图像获取模块,用以通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;畸变校正模块,用以根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;库位号码识别模块,用以根据图像文字识别技术从畸变校正后的库位图像中识别对应所述库位的库位号码。
于本发明一具体实施例中,所述库位号码识别模块的一种识别过程包括:从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域;获取所述库位号码区域的边缘信息;根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;从所述字符块中提取出各个独立的字符;对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
于本发明一具体实施例中,对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码的一种实现过程包括:将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块,对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符,进而获得所述库位号码;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
于本发明一具体实施例中,所述库位号码识别模块从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域的一种实现过程包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域。
于本发明一具体实施例中,所述库位号码识别模块根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。
于本发明一具体实施例中,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符
为实现上述目的及其他相关目的,本发明还提供一种移动设备,包括摄像头以及与所述摄像头电连接的控制器,所述控制器获取到所述摄像头拍摄的关于一库位的库位图像后,应用如上任一项所述的库位号码识别方法识别对应所述库位的号码。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明还提供一种字符识别方法,用于对包含于图像中的字符进行识别,所述方法包括:获取所述图像中边缘信息;sobel,canny.边缘处理方法,二值化,黑白化,根据所述边缘信息确定字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;从所述字符块中提取出各个独立的字符;对提取出的各所述独立的字符进行识别。
于本发明一具体实施例中,所述对提取出的各所述独立的字符进行识别的步骤包括:将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块;对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
于本发明一具体实施例中,根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。
于本发明一具体实施例中,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
如上所述,本发明的移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法,应用于具有摄像头的移动设备上,所述方法包括:通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;根据图像文字识别技术从畸变校正后的所述库位图像中识别对应所述库位的库位号码。本发明可以根据预先确定好的转换矩阵将摄像头拍摄的库位图像校正为正常的平面图像,且可快速方便的从该平面图像中识别库位的号码。
附图说明
图1显示为本发明的库位号码识别方法在一具体实施例中的流程示意图
图2显示为本发明的库位号码识别方法在一具体实施例中的流程示意图
图3显示为本发明一具体实施例中的应用场景示意图。
图4显示为本发明的库位号码识别系统在一具体实施例中的模块示意图。
图5显示为本发明的移动设备在一具体实施例中的组成示意图。
元件标号说明
1 库位号码识别方法
11~13 方法步骤
21~26 方法步骤
31 库位
32 库位号码区域
40 库位号码识别系统
41 库位图像获取模块
42 畸变校正模块
43 库位号码识别模块
50 移动设备
51 摄像头
52 控制器
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
现代智能移动设备领域中,通常会利用设置于移动设备上的摄像头获得移动设备周边的一些图像,例如移动设备在库位附件时,可以根据该摄像头摄取关于该库位的号码,摄像头拍摄的图像容易产生较大的变形,所以在投入使用前,要获取对摄像头获取的图像进行校正的转换矩阵,以在后续通过摄像头拍摄到图像时,可以自动的对拍摄的图像进行校正。本发明就创新性的提出了一种库位号码识别方法,可以快速准确的从摄像头拍摄的库位图像中识别库位的号码。
具体的,请参阅图1,显示为本发明的库位号码识别方法在一具体实施例中的流程示意图。所述库位号码识别方法10应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述移动设备例如为一汽车或智能手机,以下,以所述移动设备为一汽车为例进行说明,所述方法10包括:
11:通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;
12:根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;
13:根据图像文字识别技术从畸变校正后的库位图像中识别对应所述库位的库位号码。
于本发明一具体实施例中,进一步参阅图2,显示为步骤13的具体实现方式包括:
21:从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域;
22:获取所述库位号码区域的边缘信息;根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;其中,边缘信息处理方法优选包括Sobel方法、canny方法、二值化方法、以及黑白化方法。
例如Canny边缘检测基本原理包括:
(1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
(3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法。
且Canny边缘检测算法一般包括:
step1:用高斯滤波器平滑图象;
step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;
step3:对梯度幅值进行非极大值抑制;
step4:用双阈值算法检测和连接边缘。
23:从所述字符块中提取出各个独立的字符;
24:对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
其中步骤24具体包括:
将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块,其中,所述分块至少包括以下中的一种:左右分块、上下分块、左中右分块、以及上中下分块;
对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;
将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符,进而获得所述库位号码;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
因为,现在很多停车场的库位的库位号码都设置在一区域框中,所以,优选的,从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域的一种实现过程包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域。
进一步的,根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。其中,投影即为直方图累加。例如:垂直方向投影是将一副图像的像素灰度值在行方向进行累加,形成一行多列向量;水平方向形投影是将一副图像的像素灰度值在列方向进行累加,形成多行一列向量;其中,应用垂直投影法的原理包括:对库位号码区域做垂直方向上的投影,周线在水平方向上从左到右的检测各个坐标的垂直投影数值,当找到第一个局部最小值点时,认为这个点是最左的字符的边界,得到两边字符的边界之后用同样的方法可以找到每个字符的边界。
优选的,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
其中,本实施例中所涉及的字符识别方法,不仅仅可以应用于本实施例所描述的库位号码识别中,还可应用于其他需要字符识别的应用场景中。
于一具体实施例中,如图3所示,包括库位31以及对应的库位号码区域32,本实施例中的库位号码区域32为一库位号码区域框,且在该库位号码区域框中标识有对应的库位号码,例如本实施例中的库位号码为51。
在另一具体实施例中,所述移动设备为一智能手机,所述库位号码识别方法10优选可以为集成于所述智能手机中的APP。
在另一具体实施例中,所述库位号码识别方法10应用于一智能手机中,且所述智能手机与具有摄像头的汽车通信连接,所述智能手机获取所述汽车的摄像头拍摄的图像,并根据所述方法10对所述库位图像进行处理,以识别库位号码。
请进一步参阅图4,显示为本发明的库位号码识别系统在一具体实施例中的模块示意图。所述库位号码识别系统40应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述移动设备例如为一汽车,所述系统40包括:
库位图像获取模块41,用以通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;
畸变校正模块42,用以根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;
库位号码识别模块43,用以根据图像文字识别技术从畸变校正后的库位图像中识别对应所述库位的库位号码。于具体应用中,所述库位号码识别模块43根据图像文字识别技术从畸变校正后的所述库位图像中识别对应所述库位的库位号码的具体过程包括:
从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域;
获取所述库位号码区域的边缘信息;根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;
从所述字符块中提取出各个独立的字符;
对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
其中对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码的具体实现包括:
将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块,其中,优选的,所述分块至少包括以下中的一种:左右分块、上下分块、左中右分块、以及上中下分块;
对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;
将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符,进而获得所述库位号码;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
优选的,从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域的一种实现过程包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域。
进一步的,根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。
优选的,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
且,所述转换矩阵的获取方式可以参考所述库位号码识别方法10中的转换矩阵的获取方式。
所述库位号码识别系统40为与所述库位号码识别方法10对应的系统项,两者技术方案一一对应,所有关于所述库位号码识别方法10的描述均可应用于本实施例中,在此不加赘述。
进一步参阅图5,显示为本发明的移动设备在一具体实施例中的组成示意图。所述移动设备50例如为一汽车,所述移动设备50包括摄像头51以及与所述摄像头电连接的控制器52,所述控制器52获取到所述摄像头51拍摄的关于一库位的库位图像后,应用如上任一项所述的库位号码识别方法10识别对应所述库位的号码,且对应的,所述控制器52包括如上所述的库位号码识别系统40。所述摄像头51包括鱼眼摄像头,其他的广角摄像头,或常规摄像头等。
综上所述,本发明的移动设备、库位号码识别方法及系统,应用于具有摄像头的移动设备上,所述方法包括:通过所述摄像头获取关于一库位的库位图像;根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;根据图像文字识别技术从畸变校正后的所述库位图像中识别对应所述库位的库位号码;车位号码牌的识别基于一种多个特征融合的方法。本发明可以根据预先确定好的转换矩阵将摄像头拍摄的库位图像校正为正常的平面图像,且可方便的从该平面图像中识别库位的号码。所以,本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.一种库位号码识别方法,其特征在于,应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述方法包括:
通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;
根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;
从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域,包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域;
获取所述库位号码区域的边缘信息;
根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;
从所述字符块中提取出各个独立的字符;
对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
2.根据权利要求1所述的库位号码识别方法,其特征在于,所述对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码的步骤包括:
将各独立的字符归一化为统一的尺寸,并对独立的字符进行分块;
对独立字符的多种分块区域,分别进行灰度特征和纹理特征的提取;
将各独立的字符的组合灰度特征和纹理特征与预设的所有字符特征模板进行逐一匹配,根据匹配结果识别出各独立的字符,进而获得所述库位号码;其中,所述字符特征模板包括数字特征模板或/和字母特征模板。
3.根据权利要求1所述的库位号码识别方法,其特征在于,根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:
根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置。
4.根据权利要求1所述的库位号码识别方法,其特征在于,从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:
对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
5.一种库位号码识别系统,其特征在于,应用于具有至少一摄像头的移动设备上,所述系统包括:
库位图像获取模块,用以通过所述摄像头获取关于至少一库位的库位图像;
畸变校正模块,用以根据预先获取的转换矩阵对所述库位图像进行畸变校正;
库位号码识别模块,用以从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域,包括:判断所述畸变校正后的库位图像中是否存在库位号码区域框;若是,则提取库位号码区域框作为所述库位号码区域;若否,则识别所述库位图像中对应库位的长度方向的两条平行线,且根据所述两条平行线提取所述对应库位的中心线,并以所述中心线为中心提取所述库位图像中距离所述中心线为预设距离的检测区域作为所述库位号码区域;从所述畸变校正后的库位图像中检测提取库位号码区域;获取所述库位号码区域的边缘信息;根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置,其中,所述字符块包括至少一个字符;从所述字符块中提取出各个独立的字符;对提取出的各所述独立的字符进行识别,以获得所述库位号码。
6.根据权利要求5所述的库位号码识别系统,其特征在于,
所述库位号码识别模块根据所述边缘信息确定所述库位号码区域中的字符块的位置的一种实现过程包括:根据所述边缘信息对所述库位号码区域进行垂直方向和水平方向的投影,根据投影结果确定字符块的位置;
从所述字符块中提取出各个独立的字符的一种实现过程包括:对所述字符块进行垂直方向的投影,根据投影结果划分出各个独立的字符。
7.一种移动设备,其特征在于,包括摄像头以及与所述摄像头电连接的控制器,所述控制器获取到所述摄像头拍摄的关于一库位的库位图像后,应用如权利要求1~4中任一项所述的库位号码识别方法识别对应所述库位的号码。
CN201610976233.4A 2016-11-07 2016-11-07 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法 Active CN106599886B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610976233.4A CN106599886B (zh) 2016-11-07 2016-11-07 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610976233.4A CN106599886B (zh) 2016-11-07 2016-11-07 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106599886A CN106599886A (zh) 2017-04-26
CN106599886B true CN106599886B (zh) 2020-07-28

Family

ID=58590068

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610976233.4A Active CN106599886B (zh) 2016-11-07 2016-11-07 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106599886B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101916437A (zh) * 2010-06-18 2010-12-15 中国科学院计算技术研究所 一种基于多视觉信息的目标定位方法和系统
CN101976512A (zh) * 2010-10-11 2011-02-16 上海交通大学 地下停车场车辆位置自动回应系统与方法
CN102043958A (zh) * 2010-11-26 2011-05-04 华中科技大学 一种高分辨率遥感图像多类目标检测识别方法
CN102063801A (zh) * 2010-11-04 2011-05-18 任杰 基于车位识别标记和平移采集的停车泊位检测系统
CN103473950A (zh) * 2012-06-06 2013-12-25 刘鉵 一种停车场车位监控方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101916437A (zh) * 2010-06-18 2010-12-15 中国科学院计算技术研究所 一种基于多视觉信息的目标定位方法和系统
CN101976512A (zh) * 2010-10-11 2011-02-16 上海交通大学 地下停车场车辆位置自动回应系统与方法
CN102063801A (zh) * 2010-11-04 2011-05-18 任杰 基于车位识别标记和平移采集的停车泊位检测系统
CN102043958A (zh) * 2010-11-26 2011-05-04 华中科技大学 一种高分辨率遥感图像多类目标检测识别方法
CN103473950A (zh) * 2012-06-06 2013-12-25 刘鉵 一种停车场车位监控方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106599886A (zh) 2017-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11113819B2 (en) Graphical fiducial marker identification suitable for augmented reality, virtual reality, and robotics
EP3295424B1 (en) Systems and methods for reducing a plurality of bounding regions
CN108229475B (zh) 车辆跟踪方法、系统、计算机设备及可读存储介质
US10943141B2 (en) Object detection device and object detection method
CN108846401A (zh) 商品检测终端、方法、系统以及计算机设备、可读介质
US10043090B2 (en) Information processing device, information processing method, computer-readable recording medium, and inspection system
US8590794B2 (en) Barcode recognion method and computer product thereof
US20140270362A1 (en) Fast edge-based object relocalization and detection using contextual filtering
CN109479082B (zh) 图象处理方法及装置
CN108154149B (zh) 基于深度学习网络共享的车牌识别方法
TWI521448B (zh) Vehicle identification system and method
CN109815822B (zh) 基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法
US20160343143A1 (en) Edge detection apparatus, edge detection method, and computer readable medium
CN114049499A (zh) 用于连续轮廓的目标对象检测方法、设备及存储介质
CN115619791B (zh) 一种物品陈列检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN114463314A (zh) 一种基于色彩差影模型的晶圆缺陷检测方法及系统
CN109191516B (zh) 结构光模组的旋转纠正方法、装置及可读存储介质
WO2014063837A1 (en) Method and device for identifying a two-dimensional barcode
CN108960247B (zh) 图像显著性检测方法、装置以及电子设备
CN116057949B (zh) 用于量化图像中光耀斑的系统和方法
CN113840135B (zh) 色偏检测方法、装置、设备及存储介质
US20150001303A1 (en) Determining barcode locations in documents
US20210090260A1 (en) Deposit detection device and deposit detection method
CN106599886B (zh) 移动设备、库位号码识别方法及系统、及字符识别方法
CN110348353B (zh) 一种图像处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant