CN110930716B - 一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置，对视频图像中的车辆进行车牌识别，在视频图像中标记已识别和未识别的车辆，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；周围的其他摄像机接收协助请求报文，进行协助处理，对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别。本发明大大增加了违停车辆的识别能力，为交通执法提供了一个有效的技术方案。

Description

一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置

技术领域

本发明属于交通违法管理技术领域，尤其涉及一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置。

背景技术

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控的普及化趋势越来越明显。视频监控在城市安防中起到的作用越来越大，发生的治安、交通违章以及刑事案件，很多都依靠城市内分布的监控摄像机记录的视频影像得到了最终的侦破。

其中，交通违章一般都通过视频监控的摄像头，进行抓拍取证。对于禁停区域，一旦车辆在该区域停留时间超过规定的时间，例如3分钟，则算违停，需要取证并处罚。

针对禁停区域，目前都是利用已经建成的球型监控摄像机作为违停抓拍设备，在违停抓拍设备上设置检测区域，取证违停证据链，抓拍4-6张违停照片，对违停车辆进行抓拍取证。然而车牌号码容易被树木或其他物品遮挡，车辆如果停靠间距太近也会影响车牌识别率。

例如，当路边停放一列汽车，且汽车停放间距较近时会出现有些车牌被其他车辆遮挡现象，传统的违停抓拍设备只能抓拍到露出车牌的汽车，因此会导致无法完全进行抓拍取证的现象。

发明内容

本发明的目的是提供一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置，能有效避免车牌被树木或其他车辆遮挡情况下的无法对违停车辆车牌进行识别的问题。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种多摄像机协同的车牌识别方法，用于对监管路段上的违停车辆进行抓拍取证，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别方法应用于摄像机，包括：

采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

生成标记后的视频图像对应的区别序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

接收协助请求报文，进行协助处理，所述协助处理包括：对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

进一步的，所述接收协助请求报文之后，还包括：

判断是否已经协助处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经协助处理过则不再协助处理；

或所述区别序列号包括采集所述视频图像的摄像机对应的标识，所述接收协助请求报文之后，还包括：

如果接收的协助请求报文的源标识与所述区别序列号中携带的标识一致，则进行协助处理，否则保留协助报文中携带视频图像，不进行协助处理。

进一步的，所述根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，包括：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别车辆对应的车辆。

进一步的，所述接收协助请求报文之后，还包括：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

进一步的，所述多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：

在对视频图像中的车辆进行车牌识别，及进行协助处理时，将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则所述多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

本申请还提出了一种多摄像机协同的车牌识别装置，用于对监管路段上的车辆进行抓拍取证，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别装置应用于摄像机，包括：

图像采集识别模块，用于采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

协助请求发送模块，用于生成标记后的视频图像对应的区别序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

协助请求处理模块，用于接收协助请求报文，进行协助处理，所述协助处理包括：对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

进一步的，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

判断是否已经协助处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经协助处理过则不再协助处理；

或所述区别序列号包括采集所述视频图像的摄像机对应的标识，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

如果接收的协助请求报文的源标识与所述区别序列号中携带的标识一致，则进行协助处理，否则保留协助报文中携带视频图像，不进行协助处理。

进一步的，所述协助请求处理模块根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，执行如下操作：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别车辆对应的车辆。

进一步的，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

进一步的，所述图像采集识别模块在对视频图像中的车辆进行车牌识别，所述协助请求处理模块进行协助处理时，还用于将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，所述协助请求处理模块在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则所述多摄像机协同的车牌识别装置还包括识别结果输出模块，用于在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

本申请提出的一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置，在本摄像机无法识别违停车辆车牌时，选择周围的其他摄像机来进行协助识别，在有树木遮挡或其他车辆遮挡车牌的情况下，亦能识别出违停车辆的车牌，大大增加了违停车辆的识别能力，为交通执法提供了一个有效的技术方案。

附图说明

图1为本发明实施例应用环境示意图；

图2为本发明实施例多摄像机协同的车牌识别方法流程图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的一种多摄像机协同的车牌识别方法及装置，可以应用于如图1所示的应用环境中，在图1中，沿监管路段安装多个摄像机(例如 IPC1-IPC4)，多个摄像机都连接到后台服务器。摄像机在发现违停车辆后，进行抓拍，将抓拍的图像发送到后台服务器，建立违章抓拍证据。以下实施例将以违停的车牌识别为例进行说明，对于其他需要对车牌进行识别的场合，同样适用。

由于现在道路两旁常种植有大树，有时候树枝树叶会对车牌形成遮挡，造成无法进行车牌识别，无法进行抓拍取证。或者，当违停的车辆间距较近时，车牌号被其他车辆遮挡，也无法进行车牌识别，造成无法进行抓拍取证。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种多摄像机协同的车牌识别方法，用于对监管路段上的违停车辆进行抓拍取证，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别方法应用于摄像机，包括：

采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

生成标记后的视频图像对应的序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

接收协助请求报文，进行协助处理，所述协助处理包括：

对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

本申请每台摄像机按照预设的规则与周围的其他摄像机组建为组播组，或者同一路段的多台摄像机在一个局域网内。可以通过组播或广播的方法向其他摄像机发送协助请求报文，请求其他摄像机进行协助处理。在组建组播组时，根据禁停路段的摄像机的地理位置信息或/和视野范围信息，将视野范围覆盖相同禁停路段的摄像机组建为一个组播组，或将地理位置位于预设范围内的摄像机组建为一个组播组。在本实施例中，摄像机在注册到后台服务器时，可以上传自身的地理位置信息或/和自身的视野范围信息，从而后台服务器可以根据这些信息来划分组播组。在一个实施例中，至少有两个摄像机覆盖了相同禁停路段，这样在一个摄像机识别不到违停车辆的车牌时(被树木遮挡，或其他违停车辆遮挡)，可以借助其周围的其他摄像机来进行识别。

例如，将图1中的IPC1-IPC4在一个局域网内，相互之间可以进行广播通信，相互协助识别。

以图1为例，摄像机IPC1采集视频图像，对自己监控区域内的车辆进行车牌识别。如果能够识别到车牌，就将识别的车牌和采集的视频图像传递给后台服务器，以便后台服务器构建违章抓拍证据保存。也可以先不发送到后台服务器，等周围的其他摄像机协助处理后，确定最终的识别结果，再发送给后台服务器。而如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆，生成标记后的视频图像，在视频图像中将已识别的车辆加个标记A(例如加一个蓝框)，将未识别的车辆(被遮挡无法识别)加个标记B(例如加一个红框)。假设车辆1的标记为A，车辆2、车辆3的标记为B，即车辆1已经识别，车辆2、车辆3 未识别。

本申请IPC1为标记后的视频图像生成对应的序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文，组播或广播发送给周围的其他摄像机IPC2-IPC4。IPC1对于标记后的视频图像，为其生成唯一的区别序列号，该序列号可以是流水号，或其他方式生成的序列号，能够区分摄像机不同时间采集的视频图像，后续还以该区别序列号为任务标识，用于区分每次进行协助识别的任务。

本申请未识别的车辆及其周围车辆的子特征，包括未识别车辆的车型、车身颜色、车辆品牌，相邻前车的车型、车身颜色、车辆品牌，相邻后车的车型、车身颜色、车辆品牌等。根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，包括：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别车辆对应的车辆。

在本实施例中，可以在协助请求报文中携带所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，这里不再赘述。例如未识别车辆是红色，视频图像中包含未识别车辆的前后车辆是{白，红，黑，白}，接收到该协助请求报文的摄像机视域里也是{白，红，黑，白}，才能判断是同一目标，匹配成功。进一步的，还可以为每个车辆子特征分配权重，如果所有子特征的加权结果大于某个阈值，则可以判断为同一车辆，匹配成功。

在上述技术方案中，周围的其他摄像机在收到协助请求报文后，都会进行协助处理，并转发重新标记后的视频图像。由于摄像机之间的报文传输会存在不同的时延，将会出现下列情况：

情况1、IPC2在收到IPC1发出的协助请求报文后，会解析出视频图像，对于该视频图像中未识别的车辆2、车辆3进行匹配，如果匹配到车辆2并对车辆2成功识别出了车牌，则IPC2会在该视频图像中将车辆2 表示为蓝框，随后会对重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

由于传输时延的问题，IPC3在收到IPC1的协助请求时，也可能会收到IPC2转发的协助请求。

此时，IPC3可以根据区别序列号将相同区别序列号的视频图像作为同一个任务来进行处理，显然IPC1发来的视频图像中车辆2、车辆3都未识别，而IPC2发来的视频图像中只有车辆3未识别，从而IPC3不用再去匹配车辆2(车辆2已经被IPC2识别)，只要对车辆3进行协助处理即可。

情况2、IPC3在对IPC1发送的协助请求进行协助处理后，又收到了 IPC2转发的协助请求，此时会重复进行协助处理。

容易理解的是，如果IPC的性能充足，上述情况2并不会引起什么问题。但由于IPC3已经处理过IPC1的协助请求，再对IPC2转发的协助请求进行处理，意义不大，且浪费性能。

为此，本申请IPC2-IPC4尽可能只对每个区别序列号对应的协助请求只处理一次，以避免不必要的重复处理。为此，本申请接收协助请求报文后，还包括：

判断是否已经处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经处理过则不再处理。

例如，IPC1在发出区别序列号为1的视频图像A后，IPC2收到视频图像A后，会先检查自己是否还收到其他摄像机发来的区别序列号为1 的视频图像A，如果只有IPC1发来的，则对该视频图像A进行处理，在处理后将重新标记后的视频图像转发给周围的其他摄像机，本实施例将 IPC2重新标记后的视频图像称为视频图像B。

IPC4收到视频图像A后，会先检查自己是否还收到其他摄像机发来的区别序列号为1的视频图像A，如果只有IPC1发来的，则对该视频图像A进行处理，在处理后将重新标记后的视频图像转发给周围的其他摄像机，本实施例将IPC4重新标记后的视频图像称为视频图像C。

假设IPC3既收到了IPC1发来的区别序列号为1的视频图像A，又收到了IPC2发来的区别序列号为1的视频图像B，则先找出视频图像A、视频图像B中都标识为未识别的车辆。假设IPC2识别出了车辆2，则仅有车辆3还未识别，则仅处理车辆3。

如果IPC3在处理了上述任务后，又收到了来自IPC4的视频图像C，会发现该区别序列号的视频图像已经处理过，其中未识别的车辆一定已经处理过，则不再对其进行处理。

需要说明的是，本实施例判断是否已经处理过所述区别序列号对应的视频图像，可以通过记录已经处理过的区别序列号的方式来判断。也可以在协助请求报文的头部携带标志位，例如0表示未处理过，1表示已经处理，摄像机在收到周围的其他摄像机发送的协助请求报文并协助识别处理后，将该标志位修改为1。这样只需要对标志位为0的协助请求报文进行处理并转发，而对于标志位为1的协助请求报文，则只需要保留其携带的视频图像，来对比查看哪些是都未识别的车辆，而不再对其进行转发。

本申请另一个实施例，该区别序列号包括采集所述视频图像的摄像机对应的标识。该标识可以是摄像机ID或IP地址或MAC地址，例如区别序列号为摄像机的MAC地址+流水号。从而任何摄像机收到该视频图像时，能够知道该视频图像来源于哪个摄像机。

本实施例所述接收协助请求报文之后，还包括：

如果接收的协助请求报文的源标识与所述区别序列号中携带的标识一致，则进行协助处理，否则保留协助报文中携带视频图像，不进行协助处理。

例如摄像机IPC1的MAC地址为MAC1，则在其将标记后的视频图像发送给周围的其他摄像机时，还在报文头部中携带区别序列号，该区别序列号可以为MAC1+10001(10001为流水号，或视频采集的时间等)。

容易理解的是，接收到该报文的摄像机，就可以根据区别序列号中的 MAC地址，与报文的源MAC地址进行比较，从而判断接收到的报文是否是原摄像机IPC1发来的，还是原摄像机的周围的其他摄像机发来的，从而进行不同的处理。

即如果接收的协助请求报文的源MAC地址与协助请求报文中携带的区别特征号中的MAC地址一致的时候，在协助处理后，将重新标记后的视频图像转发。如果不一致，则仅保留报文中的视频图像，不对其进行转发。

例如，IPC2收到IPC1发送的协助请求报文，发现区别序列号为MAC1+10001，由于IPC1发送的协助请求报文的源MAC地址是MAC1，两者一致，则IPC2进行协助处理，并将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机。

而IPC3收到了IPC2转发的协助请求报文，由于IPC2转发的协助请求报文的源MAC地址是MAC2，与区别序列号中的MAC1不同，则保留其视频图像，不进行转发处理。

之后，当IPC3也接收到IPC1发送的协助请求报文，由于IPC1发送的协助请求报文的源MAC地址是MAC1，两者一致，此时，IPC3上有IPC1 发送的协助请求中的视频图像、IPC2转发的协助请求中的视频图像，则在两个视频图像中，找到都未识别的车辆3，进行协助处理，并在协助处理后将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

本申请的另一个实施例，本申请接收协助请求报文之后，还包括：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

例如，IPC1发出协助请求后，IPC2-IPC4都能接收到该报文，假设IPC2、 IPC3的延时时间间隔比IPC4的短，IPC2的延时时间间隔比IPC3的短。

IPC2在收到该报文后，在延时时间间隔之后，发现在报文携带的视频图像中，车辆1已经识别，车辆2、车辆3未识别。

此时，筛选出都标记为未识别的车辆就是车辆2、车辆3，在自己视野中匹配，对匹配的车辆进行车牌识别，并转发。

而IPC3的延时时间间隔比IPC2长，其在收到IPC1的协助请求并要协助处理时，可能已经收到了IPC2转发的协助请求，此时，IPC3结合两个协助请求报文中的视频图像进行识别，由于IPC2已经识别了车辆2，则只需要对车辆3进行识别即可，节约了处理时间。同理，IPC4也是如此，这里不再赘述。

需要说明的是，所述延时预设的时间间隔中，预设的时间间隔可以人为设定，也可以为小于预设参数的一个随机值。本实施例预设参数可以是一个具体的时间值，例如50毫秒，对于组播组中的每个摄像机，其对应的时间间隔是小于50毫秒的一个随机值。在图1所示的组播组中，IPC1 可以预设为10毫秒，IPC2可以预设为20毫秒，或随机取小于50毫秒的值。

如果不设置延时时间间隔，摄像机在接收到协助请求报文后，都同时进行处理，会导致识别工作重复。采用本实施例的方法后，随机延迟，使得每个摄像机的延迟时间不同，即每个摄像机开始处理的时间不同，后处理的摄像机可以等待先进行处理的摄像机的处理结果，总体上大幅减少工作量。

需要说明的是，在本申请的技术方案中，如果是原摄像机IPC1发出的协助请求，则后续周围的其他摄像机在协助处理时，也是在原摄像机 IPC1发出的视频图像中进行标记。在标记时，可以仅标记为已识别(蓝框)或未识别(红框)，并将识别出的车牌号与标记的视频图像一起发送给后台服务器来进行处理确定最终的识别结果；也可以在视频图像中不仅标记为已识别(蓝框)或未识别(红框)，还标记已识别的车牌号，原摄像机IPC1在收到周围其他摄像机的识别结果后，由IPC1来确定最终的识别结果，统一将最终的识别结果发送给后台服务器，或由各个摄像机直接将标记后的视频图像发送给后台服务器，来确定最终的识别结果。

从而，本申请的一个实施例，所述多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：

在对视频图像中的车辆进行车牌识别，及进行协助处理时，将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则本申请多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

具体的，IPC1在对视频图像中的车辆进行车牌识别后，将识别出的车辆在视频图像中标记为已识别，并将标记的视频图像和识别出的车牌号发送给后台服务器。IPC2-IPC4在收到协助请求后，进行识别处理，将识别出的车辆在视频图像中标记为已识别，并将重新标记的视频图像和识别出的车牌号发送给后台服务器。从而后台服务器接收到了IPC1-IPC4标记的视频图像，以及识别出的车牌号，从而可以确定最终的识别结果。

或者，IPC1在对视频图像中的车辆进行车牌识别后，将识别出的车辆在视频图像中标记为已识别。IPC2-IPC4在收到协助请求后，进行识别处理，将识别出的车辆在视频图像中标记为已识别，同时将识别出的车牌号也在视频图像中标记，并转发协助请求报文。从而IPC1收到IPC2-IPC4 转发的协助请求报文，从中获取视频图像(视频图像上标记了已识别车辆及其车牌号)，则IPC1可以根据IPC2-IPC4的置信度确定最终的识别结果。

一般情况下，会为每个摄像机手动配置一个编号，且根据地理位置会按顺序编号，摄像机在发送报文时携带该编号，从而后台服务器会知道每个摄像机的分布；或者每个摄像机自带GPS，或安装时配置了GPS位置信息，摄像机在发送报文时携带GPS位置信息，从而后台服务器会知道每个摄像机的分布。由于位置近的摄像机往往更容易协助识别，因此本申请为位置近的摄像机设置更高的置信度，设置置信度的因素还可以包括摄像机的分辨率等，后台服务器或摄像机在确定最终的识别结果时，根据置信度选择置信度高的摄像机的识别结果来作为最终的识别结果。

例如，IPC1收到IPC2-IPC4转发的协助请求报文，报文中携带标记后的视频图像和识别出的车牌号，假设IPC2、IPC3对于同一个车辆，识别的车牌结果不同，则此时，IPC1比较IPC2、IPC3的置信度，假设IPC2 离IPC1更近，则其置信度更高，此时选择相信IPC2的识别结果作为最终的识别结果。关于后台服务器，也是同样的处理方法，选择置信度高的摄像机的识别结果作为最终的识别结果。

容易理解的是，摄像机在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果，一般可以等待一个预设的时间后再确定最终的识别结果，主要是保证收到了周围的其他摄像机的协助处理结果。也可以根据周围的其他摄像机转发的协助请求报文，根据报文中携带的发送者的标识(例如名称ID、IP地址、MAC地址等)确定是否已经收到了所有周围的其他摄像机的协助处理结果，如果已经收到，则根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果，否则继续等待周围的其他摄像机的协助处理结果。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，本申请还提供了一种多摄像机协同的违停车牌识别装置，用于对监管路段上的车辆进行抓拍取证，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别装置应用于摄像机，包括：

图像采集识别模块，用于采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

协助请求发送模块，用于生成标记后的视频图像对应的区别序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

协助请求处理模块，用于接收协助请求报文，进行协助处理，所述协助处理包括：对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

关于多摄像机协同的违停车牌识别装置的具体限定可以参见上文中对于多摄像机协同的车牌识别方法的限定，在此不再赘述。上述多摄像机协同的违停车牌识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

判断是否已经协助处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经协助处理过则不再协助处理；

或所述区别序列号包括采集所述视频图像的摄像机对应的标识，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

如果接收的协助请求报文的源标识与所述区别序列号中携带的标识一致，则进行协助处理，否则保留协助报文中携带视频图像，不进行协助处理。

在一个实施例中，所述协助请求处理模块根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，执行如下操作：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别车辆对应的车辆。

在一个实施例中，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

在一个实施例中，所述图像采集识别模块在对视频图像中的车辆进行车牌识别，所述协助请求处理模块进行协助处理时，还用于将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，所述协助请求处理模块在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则所述多摄像机协同的车牌识别装置还包括识别结果输出模块，用于在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种多摄像机协同的车牌识别方法，用于对监管路段上的车辆进行抓拍取证，其特征在于，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别方法应用于摄像机，包括：

采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

生成标记后的视频图像对应的区别序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

接收协助请求报文，判断是否已经协助处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经协助处理过则不再协助处理，否则进行协助处理，所述协助处理包括：对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

2.根据权利要求1所述的多摄像机协同的车牌识别方法，其特征在于，所述根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，包括：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别的 车辆对应的车辆。

3.根据权利要求1所述的多摄像机协同的车牌识别方法，其特征在于，所述接收协助请求报文之后，还包括：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

4.根据权利要求1所述的多摄像机协同的车牌识别方法，其特征在于，所述多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：

在对视频图像中的车辆进行车牌识别，及进行协助处理时，将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则所述多摄像机协同的车牌识别方法，还包括：在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

5.一种多摄像机协同的车牌识别装置，用于对监管路段上的车辆进行抓拍取证，其特征在于，所述监管路段部署有多台摄像机，所述多台摄像机连接到后台服务器，所述多摄像机协同的车牌识别装置应用于摄像机，包括：

图像采集识别模块，用于采集视频图像，对视频图像中的车辆进行车牌识别，如果在视频图像中发现无法识别的车辆，则在视频图像中标记已识别和未识别的车辆；

协助请求发送模块，用于生成标记后的视频图像对应的区别序列号，将标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文发送给周围的其他摄像机；

协助请求处理模块，用于接收协助请求报文，判断是否已经协助处理过所述区别序列号对应的视频图像，如果已经协助处理过则不再协助处理，否则进行协助处理，所述协助处理包括：对相同区别序列号的视频图像中未识别的车辆，根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，如果匹配出相同的车辆且能够识别出车牌，则在视频图像中将其标记为已识别，将重新标记后的视频图像及其对应的区别序列号打包为协助请求报文转发给周围的其他摄像机。

6.根据权利要求5所述的多摄像机协同的车牌识别装置，其特征在于，所述协助请求处理模块根据所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，去匹配自身视场内的车辆，执行如下操作：

获取所述未识别的车辆及其周围车辆的子特征，与自身视场内车辆及其周围车辆的子特征进行匹配，如果子特征一样则判断匹配出所述未识别的 车辆对应的车辆。

7.根据权利要求5所述的多摄像机协同的车牌识别装置，其特征在于，所述协助请求处理模块在接收协助请求报文之后，还执行如下操作：

延时预设的时间间隔后，才进行协助处理。

8.根据权利要求5所述的多摄像机协同的车牌识别装置，其特征在于，所述图像采集识别模块在对视频图像中的车辆进行车牌识别，所述协助请求处理模块进行协助处理时，还用于将标记后的视频图像和已识别的车牌号发送给后台服务器，以便后台服务器根据各摄像机的置信度确定最终的识别结果；

或，所述协助请求处理模块在进行协助处理时，直接将已识别的车牌号标记在视频图像中，通过协助请求报文转发，则所述多摄像机协同的车牌识别装置还包括识别结果输出模块，用于在收到周围的其他摄像机转发的协助请求报文后，根据周围的其他摄像机的置信度确定最终的识别结果。

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