CN110826551B - 一种机动车vin码拓印模图像的智能甄别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法，根据获得字体位置信息判断字符转移膜的真伪，方法包括，定义：注册模为机动车初始的拓印模图像，转移模为机动车年检或者过户需要检测的拓印模图像，分别对注册模图像和转移模图像进行VIN码定位识别，分别得到注册模位置坐标和转移膜的位置坐标，然后通过字符模板检索、模板字符制作、匹配规则制作等完成字符转移膜的真伪的判断，本发明公开的VIN码拓印膜甄别方法智能识别文字位置，抗干扰能力强，识别精度高，在VIN码拓印膜甄别的实际工作中减少人工操作，甚至不需要人工工作量。

Description

一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法

技术领域

本发明涉及机动车VIN码甄别技术领域，尤其涉及一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法。

背景技术

机动车VIN码是机动车的身份证码，具有唯一性，公安交管部门利用该码进行盗抢伪造等行为的甄别。

目前VIN码的拓印模越来越多，对机动车的拓印模管理和使用难度日渐增加，在实物拓印模管理甄别中，是将两块拓印模重叠或折叠一张对齐的方式进行技术比对，延续多年。

当前，部分车管所进行拓印模数字化，以便管理和保存机动车的VIN码信息。数字化拓印模，方便了档案的管理，但是给技术比对增加难度。一些技术方法通过增加图像的旋转操控等措施提高比对效果，便捷性不足。

其中，完全手工比对方法采用如下步骤：查找存在档案库中原始拓印膜并展开；折叠经粘贴到信息单上的待比对拓印膜的，VIN码的17个字符需要逐一进行水平和垂直两个方向折叠；折叠后的拓印膜与原始拓印膜逐个字符进行字体形态、字符间距比对；根据经验，给出VIN码真伪结论；

计算机辅助比对技术手段采用如下步骤：将原始VIN码拓印膜经扫描存成影像文件；将待比对VIN码拓印膜经扫描成影像文件；将原始VIN码拓印膜和待比对VIN码拓印膜的影像文件，并排放到计算机屏幕中进行人工调整，需要调整17个字符整体对齐和逐个字符调整对齐；或者分别通过人工选取点对方式，对齐图像；通过视觉观察对比17个字符的间距差异，字符形态差异；根据比对情况，根据经验，给出VIN码真伪结论。

目前实施数字化的车管所，可以在计算机中手动旋转图像比对，该方法缺点是，对准难度大，甚至只是两幅图的并列排布，方法简单，效果差，比对区域不能形成明显对照,二手车市场交易量不断增加，导致拓印模甄别工作量上升，错漏现象容易产生,未数字化的车管所，苦于无较好的计算机比对方法，也在数字化趋势的进程中观望。两组点对对齐图像方法需要人工选点，不宜长时间操作。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法，包括以下步骤，定义：注册模为机动车初始的拓印模图像，转移模为机动车年检或者过户需要检测的拓印模图像；

S1:选择注册模图像和转移模图像；

S2:分别对注册模图像和转移模图像进行VIN码初步识别，分别得到注册模位置坐标和转移膜的位置坐标；

S3:根据VIN码串排列规则判断是否正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标；如果正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标，进行S4；如果未正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标，转入手工操作进行查验；

S4:计算所述注册模VIN码串位置坐标A与水平方向的角度差X，将所述注册模位置坐标根据水平角度差X旋转至水平方向，得到图像A1，对所述转移膜VIN码串的位置坐标B进行同上述注册模VIN码串位置坐标A同样的操作，得到图像B1；

S5:分别将A1和B1再次识别，分别获得VIN码串的位置坐标A1′和B1′；

S6:根据A1′和B1′，将B1按A1归一化处理得到图像B2，并识别B2，得到位置坐标B2′；

S7:将A1′中相邻字符位置水平坐标反作差与B2′中相邻字符位置反作差，再进行一一对应作差，得到16个差值，所得差值中为零的个数大于等于五，则水平坐标差在均匀分布范围之内；将A1′和B2′中的字符的纵向坐标进行同水平坐标差同样的操作与判断，当A1′和B2′的水平坐标差、纵向坐标差均在均匀分布的范围之内，则判断转移模为真，否则为转移膜为假。

进一步地：所述识别包括以下步骤：

S1:输入VIN码，进入字符模板检索流程，获得字体模板id；

S2:获得匹配该字体模板id的图像比例，并进行相应的图像缩放得到图像T；

S3:对图像T进行拉普拉斯变换，获得图像边界图像L；

S4对图像L进行二值化处理，得到图像LB；

S5:对LB图像进行逐点扫描，获得图像LB与所述字体模板id的匹配情况，记录最大匹配的位置，即字符位置；

S6:根据获得VIN码字符的实际水平方向位置判断是否符合VIN码的排布顺序，符合则继续自动处理，否则转为手工处理。

进一步地：所述字符模板检索流程包括以下步骤：

S1:将注册膜VIN码串中的字符分别输入数据库中检索获得字体模板id；

S2:数据库中有对应的字体模板id，进行S5,数据库中无对应的字体模板id，将启动模板字符制作流程；

S3:启动匹配规则制作流程；

S4:将匹配规则入数据库并结束；

S5:查询得到结果，返回字体模板id。

所述转移膜VIN码串进行识别所用字体模板id与注册膜相同。

进一步地：所述模板字符制作流程包括以下步骤：

S1:分别截取所述注册膜VIN码拓印模图像中包含的所有字符图像，对每次截取的字符图像进行拉普拉斯变换，获得边界图像；

S2:将边界图像进行二值化处理，得到二值化处理图像；

S3:将二值化处理图像中的字符进行联通处理和分隔处理，达到完整字符；

S4:在二值化处理图像中选择封闭的字符区域，使用倾倒算法获得图像P2；

S5:将图像P2进行去掉白底转换，得到字符的笔画图像Q；

S6:将图像Q进行细化处理，并获得字符点集合Z；

S7:将Z入数据库。

进一步地：匹配规则制作流程包括以下步骤：

S1:输入注册膜VIN码串；

S2:根据VIN码分段的特性，确定基础规则特征码；

S3:检索分段规则，根据基础规则特征码，确定基础规则码；比对现有基础规则码，确定是否已有基础规则码；已有基础规则码，则进行S4，没有基础规则码，则新建基础规则码；

S4:根据注册膜VIN码字符串获得基础规则码，并检索验证其唯一性；

S5:测试字符模板确定图像缩放比例，查看已有字符是否和本字符集合相同，相同则合并同类；

S6:检验基础规则特征码的正确性，如果基础规则特征码不正确时,通过增加特征位或者改变特征位，来调整基础规则特征码,如果基础规则特征码正确,则不需要进行调整；

S7:确定基础规则码并入数据库。

由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法，进行快速的VIN码图像识别，达到快速对齐图像的功能，并给出坐标的位差，进行真伪的判定，一次性将两个图像的VIN码区域缩放成大小相同，旋转方向一致的图像，并得到对准点，通过两图合成一图的方法，使分隔线附近有明显区别，对甄别提供方便，提高效率，可减轻车管所的劳动强度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法的流程图；

图2为识别流程图；

图3为字符模板检索流程图；

图4为模板字符制作流程图；

图5为匹配规则制作流程图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

图1为机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法的流程图，一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法，其特征在于：包括以下步骤：

定义：注册模为机动车初始的拓印模图像，转移模为机动车年检或者过户需要检测的拓印模图像；

S1:选择注册模图像和转移模图像；

S2:分别对注册模图像和转移模图像进行VIN码初步识别，分别得到注册模位置坐标和转移膜的位置坐标；

S3:根据VIN码串排列规则判断是否正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标；如果正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标，进行S4；如果未正确识别出注册膜VIN码串和转移膜VIN码串的位置坐标，转入手工操作进行查验；

S4:计算所述注册模VIN码串位置坐标A与水平方向的角度差X，将所述注册模位置坐标根据水平角度差X旋转至水平方向，得到图像A1，对所述转移膜VIN码串的位置坐标B进行同上述注册模VIN码串位置坐标A同样的操作，得到图像B1；

S5:分别将A1和B1再次识别，分别获得VIN码串的位置坐标A1′和B1′；

S6:根据A1′和B1′，将B1按A1归一化处理得到图像B2，并识别B2，得到位置坐标B2′；

S7:将A1′中相邻字符位置水平坐标反作差与B2′中相邻字符位置反作差，再进行一一对应作差，得到16个差值，所得差值中为零的个数大于等于五，则水平坐标差在均匀分布范围之内；在A1′中，a1＝Ax2-Ax1，a2＝Ax3-Ax2，…，a16＝Ax17-Ax16；以此类推，在B2′中，b1＝Bx2-Bx1，b2＝Bx3-Bx2，…，b16＝Bx17-Bx16，判断注册模和转移模的图像水平位置差,即ba1＝b1-a1，…，ba16＝b16-a16.ba1理论值为0，在16个差值中有5个为0，则水平坐标差在均匀分布范围之内，将A1′和B2′中的字符的纵向坐标进行同水平坐标差同样的操作与判断，当A1′和B2′的水平坐标差、纵向坐标差均在均匀分布的范围之内，则判断转移模为真，否则为转移膜为假。

图2为VIN码串识别流程图，所述识别，包括以下步骤：

S1:输入VIN码，进入字符模板检索流程，获得字体模板id；

S2:获得匹配该字体模板id的图像比例，并进行相应的图像缩放得到图像T；

S3:对图像T进行拉普拉斯变换，获得图像边界图像L；

S4对图像L进行二值化处理，得到图像LB；

S5:对LB图像进行逐点扫描，获得图像LB与字体模板id的匹配情况，记录最大匹配的位置，即字符位置；

S6:根据获得VIN码字符的实际水平方向位置判断是否符合VIN码的排布顺序，符合则继续自动处理，否则转为手工处理。

所述VIN码串B进行同所述VIN码串A同样上述操作。

图3为字符模板检索流程图；所述字符模板检索流程包括以下步骤：

S1:将注册膜VIN码串中的字符分别输入数据库中检索字体模板id；

S2:数据库中有对应的字体模板id，进行S5,数据库中无对应的字体模板id，将启动模板字符制作流程；

S3:启动匹配规则制作流程；

S4:将匹配规则入数据库并结束；

S5:查询得到结果，返回字体模板id。

所述转移膜VIN码串进行同所述注册膜VIN码串同样上述操作。

图4为模板字符制作流程图，所述模板字符制作流程包括以下步骤：

S1:分别截取所述注册膜VIN码拓印模图像中包含的所有字符图像，对每次截取的字符图像进行拉普拉斯变换，获得边界图像；

其中：拉普拉斯边界变换的卷积核为k；当为k1时，边界图像反转，即黑色为字符颜色；拉普拉斯边界算子中，卷积核k＝{{-2,-4,-4,-4,-2},

{-4,0,8,0,-4},{-4,8,24,8,-4},{-4,0,8,0,-4},{-2,-4,-4,-4,-2}}，卷积核k1＝{{2,4,4,4,2},{4,0,-8,0,4},{4,-8,-24,-8,4},{4,0,-8,0,4},{2,4,4,4,2}}，利用k值进行的边界算法获得的边界图像白色匹配，k1值时黑色匹配；

S2:将边界图像进行二值化处理，得到二值化处理图像；

S3:将二值化处理图像中的字符进行联通处理和分隔处理，达到完整字符；

S4:在二值化处理图像中选择封闭的字符区域，使用倾倒算法获得图像P2；

S5:将图像P2进行去掉白底转换，得到字符的笔画图像Q；

S6:将图像Q进行细化处理，并获得字符点集合Z；

S7:将Z入数据库。

图5为匹配规则制作流程图，所述匹配规则制作流程包括以下步骤：

S1:输入注册膜VIN码串；

S2:根据VIN码分段的特性，确定基础规则特征码；比如：1FM-X----XX------，其中X为相关位，-为通配位；根据基础规则特征码(比如：2FM-X----XX------，是福特汽车的)而获得的“2FM-3----56------”，称为基础规则码。VIN码如：2FMS3123456777777(仅是举例，非真实的VIN码)，与基础规则特征码2FM-X----XX------匹配，确定2FM-3----56------，分别以2FM-3----56------中的各位到数据库检索，获得对应字体模板id；

为减少数据库中的数据量，对VIN码的特征进行总结，采用基础规则码方式保存在数据库中，基于VIN码的字模匹配算法可以采用前13位的检索方法，也是可行方案，只是数据库中存在较多冗余数据。

S3:检索分段规则，根据基础规则特征码，确定基础规则码；比对现有基础规则码，确定是否已有基础规则码；已有基础规则码，则进行S4，没有基础规则码，则新建基础规则码；

S4:根据注册膜VIN码字符串获得基础规则码，并检索验证其唯一性；

S5:测试字符模板确定图像缩放比例，查看已有字符是否和本字符集合相同，相同则合并同类；

S6:检验基础规则特征码的正确性，如果基础规则特征码不正确时,通过增加特征位或者改变特征位，来调整基础规则特征码,如果基础规则特征码正确,则不需要进行调整；

S7:确定基础规则码并入数据库。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种机动车VIN码拓印模图像的智能甄别方法，其特征在于：包括以下步骤：

定义：注册模为机动车初始的拓印模图像，转移模为机动车年检或者过户需要检测的拓印模图像；

S1:选择注册模图像和转移模图像；

S2:分别对注册模图像和转移模图像进行VIN码初步识别，分别得到注册模VIN码串位置坐标和转移模VIN码串的位置坐标；

S3:根据VIN码串排列规则判断是否正确识别出注册模VIN码串和转移模VIN码串的位置坐标；如果正确识别出注册模VIN码串和转移模VIN码串的位置坐标，进行S4；如果未正确识别出注册模VIN码串和转移模VIN码串的位置坐标，转入手工操作进行查验；

S4:计算所述注册模VIN码串位置坐标A与水平方向的角度差X，将所述注册模VIN码串的位置坐标根据水平角度差X旋转至水平方向，得到图像A1，对所述转移模VIN码串的位置坐标B进行同上述注册模VIN码串位置坐标A同样的操作，得到图像B1；

S5:分别将A1和B1再次识别，分别获得VIN码串的位置坐标A1′和B1′；

S6:根据A1′和B1′，将B1按A1归一化处理得到图像B2，并识别B2，得到位置坐标B2′；

S7:将A1′中相邻字符位置水平坐标反作差与B2′中相邻字符位置水平坐标反作差，再进行一一对应作差，得到16个差值，所得差值中为零的个数大于等于五，则水平坐标差在均匀分布范围之内；将A1′和B2′中的字符的纵向坐标进行同水平坐标差同样的操作与判断，当A1′和B2′的水平坐标差、纵向坐标差均在均匀分布的范围之内，则判断转移模为真，否则为转移模为假；

S2中的识别和S6中的识别，包括以下步骤：

S1:输入VIN码，进入字符模板检索流程，获得字体模板id；

S2:获得匹配该字体模板id的图像比例，并进行相应的图像缩放得到图像T；

S3:对图像T进行拉普拉斯变换，获得图像边界L；

S4：对图像L进行二值化处理，得到图像LB；

S5:对LB图像进行逐点扫描，获得图像LB与所述字体模板id的匹配情况，记录最大匹配的位置，即字符位置；

S6:根据获得VIN码字符的实际水平方向位置判断是否符合VIN码的排布顺序，符合则继续自动处理，否则转为手工处理；

所述字符模板检索流程包括以下步骤：

S1:将注册模VIN码串中的字符分别输入数据库中检索获得字体模板id；

S2:数据库中有对应的字体模板id，进行S5,数据库中无对应的字体模板id，将启动模板字符制作流程；

S3:启动匹配规则制作流程；

S4:将匹配规则入数据库并结束；

S5:查询得到结果，返回字体模板id；

所述模板字符制作流程包括以下步骤：

S1:分别截取注册模VIN码拓印模图像中包含的所有字符图像，对每次截取的字符图像进行拉普拉斯变换，获得边界图像；

S2:将边界图像进行二值化处理，得到二值化处理图像；

S3:将二值化处理图像中的字符进行联通处理和分隔处理，达到完整字符；

S4:在二值化处理图像中选择封闭的字符区域，使用倾倒算法获得图像P2；

S5:将图像P2进行去掉白底转换，得到字符的笔画图像Q；

S6:将图像Q进行细化处理，并获得字符点集合Z；

S7:将Z入数据库；

所述匹配规则制作流程包括以下步骤：

S1:输入注册模VIN码串；

S2:根据VIN码分段的特性，确定基础规则特征码；

S3:检索分段规则，根据基础规则特征码，确定基础规则码；比对现有基础规则码，确定是否已有基础规则码；已有基础规则码，则进行S4，没有基础规则码，则新建基础规则码；

S4:根据注册模VIN码字符串获得基础规则码，并检索验证其唯一性；

S5:测试字符模板确定图像缩放比例，查看已有字符是否和本字符集合相同，相同则合并同类；

S6:检验基础规则特征码的正确性，如果基础规则特征码不正确时,通过增加特征位或者改变特征位，来调整基础规则特征码,如果基础规则特征码正确,则不需要进行调整；

S7:确定基础规则码并入数据库。

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