CN112381088A - 一种油罐车车牌识别方法及系统 - Google Patents

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CN112381088A CN202011254094.7A CN202011254094A CN112381088A CN 112381088 A CN112381088 A CN 112381088A CN 202011254094 A CN202011254094 A CN 202011254094A CN 112381088 A CN112381088 A CN 112381088A
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周斯加
陈志军
杨承儒
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Abstract

本发明提供一种油罐车车牌识别方法，包括获取油罐车车牌图像；对油罐车车牌图像进行预处理；在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；以车牌字符之中的单个字符为单位，对含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。实施本发明，能克服现有技术中静态图像识别及动态视频流识别的缺点及不足，通过对车牌图像中各字符分割来准确识别，具有高识别效率及较高的抗干扰能力。

Description

一种油罐车车牌识别方法及系统
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域和加油站卸油作业技术领域，尤其涉及一种油罐车车牌识别方法及系统。
背景技术
油罐车的车牌是各种卸油作业管理系统对油罐车进行识别的唯一标识，通过对油罐车车牌的识别，可轻易完成系统对油罐车的管理工作。然而，车牌识别效果的好坏直接决定对油罐车监管的效果。
目前，油罐车车牌识别的实现方式主要分两种：一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。其中，静态图像识别，则受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素；动态视频流识别，则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。
因此，亟需一种油罐车车牌识别方法，能克服现有技术中静态图像识别及动态视频流识别的缺点及不足，通过对车牌图像中各字符分割来准确识别，具有高识别效率及较高的抗干扰能力。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种油罐车车牌识别方法及系统，能克服现有技术中静态图像识别及动态视频流识别的缺点及不足，通过对车牌图像中各字符分割来准确识别，具有高识别效率及较高的抗干扰能力。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种油罐车车牌识别方法，所述方法包括以下步骤：
获取油罐车车牌图像；
对所述油罐车车牌图像进行预处理；
在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
其中，所述对所述油罐车车牌图像进行预处理的步骤，具体包括灰度化处理、灰度拉伸、二值化处理和图像滤波处理；其中，
所述灰度化处理通过使用加权平均值法来实现，具体为对每个颜色通道乘以权值进行平均，并让每个像素点每个通道的数值相同；所述灰度化处理的步骤包括：根据公式
Figure BDA0002772554540000021
得到每个像素点的灰度值f(i，j)；(i，j)为每个像素点的坐标；
所述灰度拉伸通过使用分段线性变换函数来实现；所述分段线性变换函数通过公式
Figure BDA0002772554540000022
来表示；(x1、y1)为像素点灰度拉伸前的坐标；(x2、y2)为像素点灰度拉伸后的坐标；
所述二值化处理通过阈值选取算法来实现，具体为当像素值大于阈值时将像素值设为255，当像素值小于阈值时将像素值设为0；
所述图像滤波处理通过均值滤波算法来实现。
其中，所述在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像的步骤，具体包括：
在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
根据车牌长宽比，在所述车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
其中，所述以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片采用相邻字符最大间隔宽度的方法来实现，具体包括：
识别出所述含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以所述间隔符为中心，确定所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
根据所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定所述含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
根据所得到的所有字符的位置，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
其中，所述对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌的步骤，具体包括：
将所述每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将所述每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
提取所述每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到所述预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
本发明实施例还提供了一种油罐车车牌识别系统，包括图像获取单元、图像预处理单元、车牌字符位置定位单元、字符分割单元和字符识别输出单元；
其中，
所述图像获取单元，用于获取油罐车车牌图像；
所述图像预处理单元，用于对所述油罐车车牌图像进行预处理；
所述车牌字符位置定位单元，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
所述字符分割单元，用于以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
所述字符识别输出单元，用于对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
其中，所述车牌字符位置定位单元包括：
初始区域定位模块，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
最终区域定位模块，用于根据车牌长宽比，在所述车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
其中，所述字符分割单元包括：
图像起点位置定位模块，用于识别出所述含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以所述间隔符为中心，确定所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
图像字符位置定位模块，用于根据所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定所述含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
图像分割模块，用于根据所得到的所有字符的位置，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
其中，所述字符识别输出单元包括：
归一操作模块，用于将所述每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将所述每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
相似性识别模块，用于提取所述每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到所述预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
车牌输出模块，用于按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明通过对油罐车车牌图像进行预处理、定位后，以车牌字符之中的单个字符为单位进行图像分割及识别，使整个过程相辅相成且高效和较高的抗干扰能力，从而克服了现有技术中静态图像识别及动态视频流识别的缺点及不足。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的油罐车车牌识别系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的油罐车车牌识别方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种油罐车车牌识别方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、获取油罐车车牌图像；
具体过程为，通过图像采集设备采集油罐车车牌的静态图像，或采集油罐车动态视频后分解出单个油罐车车牌图像。
步骤S2、对所述油罐车车牌图像进行预处理；
具体过程为，预处理步骤包括灰度化处理、灰度拉伸、二值化处理和图像滤波处理；其中，
灰度化处理通过使用加权平均值法来实现，具体为对每个颜色通道乘以权值进行平均，并让每个像素点每个通道的数值相同；
该灰度化处理的步骤包括：根据公式
Figure BDA0002772554540000061
得到每个像素点的灰度值f(i，j)；(i，j)为每个像素点的坐标。
灰度拉伸通过使用分段线性变换函数来实现，用以提高图像处理时灰度级的动态范围；
该分段线性变换函数通过公式
Figure BDA0002772554540000062
来表示；(x1、y1)为像素点灰度拉伸前的坐标；(x2、y2)为像素点灰度拉伸后的坐标。
二值化处理通过阈值选取算法来实现，获得所需的阈值；该二值化处理的步骤具体为当像素值大于阈值时将像素值设为255，当像素值小于阈值时将像素值设为0。
图像滤波处理通过均值滤波算法来实现，用以减少噪声点，使图形更加平滑。
步骤S3、在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
具体过程为，在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
根据车牌长宽比，在车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
步骤S4、以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
具体过程为，采用相邻字符最大间隔宽度的方法来实现，具体步骤如下：
识别出含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以间隔符为中心，确定含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；应当说明的是，圆形的间隔符在每个单行车牌中有且仅有一个并存在于第二个字符和第三个字符之间，且该间隔符所在的间隙约是其他相邻字符之间间隙的2.6倍，是整个含有车牌字符的区域图像中相邻字符的最大间隙，因而可以根据这一特征来确定第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
根据含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
根据所得到的所有字符的位置，对含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
步骤S5、对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
具体过程为，将每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
提取每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
按照车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
如图2所示，为本发明实施例中，提供的一种油罐车车牌识别系统，包括图像获取单元10、图像预处理单元20、车牌字符位置定位单元30、字符分割单元40和字符识别输出单元50；其中，
所述图像获取单元10，用于获取油罐车车牌图像；
所述图像预处理单元20，用于对所述油罐车车牌图像进行预处理；
所述车牌字符位置定位单元30，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
所述字符分割单元40，用于以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
所述字符识别输出单元50，用于对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
其中，所述车牌字符位置定位单元30包括：
初始区域定位模块301，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
最终区域定位模块302，用于根据车牌长宽比，在所述车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
其中，所述字符分割单元40包括：
图像起点位置定位模块401，用于识别出所述含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以所述间隔符为中心，确定所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
图像字符位置定位模块402，用于根据所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定所述含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
图像分割模块403，用于根据所得到的所有字符的位置，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
其中，所述字符识别输出单元50包括：
归一操作模块501，用于将所述每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将所述每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
相似性识别模块502，用于提取所述每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到所述预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
车牌输出模块503，用于按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明通过对油罐车车牌图像进行预处理、定位后，以车牌字符之中的单个字符为单位进行图像分割及识别，使整个过程相辅相成且高效和较高的抗干扰能力，从而克服了现有技术中静态图像识别及动态视频流识别的缺点及不足。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种油罐车车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取油罐车车牌图像；
对所述油罐车车牌图像进行预处理；
在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
2.如权利要求1所述的油罐车车牌识别方法，其特征在于，所述对所述油罐车车牌图像进行预处理的步骤，具体包括灰度化处理、灰度拉伸、二值化处理和图像滤波处理；其中，
所述灰度化处理通过使用加权平均值法来实现，具体为对每个颜色通道乘以权值进行平均，并让每个像素点每个通道的数值相同；所述灰度化处理的步骤包括：根据公式
Figure FDA0002772554530000011
得到每个像素点的灰度值f(i，j)；(i，j)为每个像素点的坐标；
所述灰度拉伸通过使用分段线性变换函数来实现；所述分段线性变换函数通过公式
Figure FDA0002772554530000012
来表示；(x1、y1)为像素点灰度拉伸前的坐标；(x2、y2)为像素点灰度拉伸后的坐标；
所述二值化处理通过阈值选取算法来实现，具体为当像素值大于阈值时将像素值设为255，当像素值小于阈值时将像素值设为0；
所述图像滤波处理通过均值滤波算法来实现。
3.如权利要求1所述的油罐车车牌识别方法，其特征在于，所述在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像的步骤，具体包括：
在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
根据车牌长宽比，在所述车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
4.如权利要求1所述的油罐车车牌识别方法，其特征在于，所述以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片采用相邻字符最大间隔宽度的方法来实现，具体包括：
识别出所述含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以所述间隔符为中心，确定所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
根据所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定所述含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
根据所得到的所有字符的位置，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
5.如权利要求1所述的油罐车车牌识别方法，其特征在于，所述对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌的步骤，具体包括：
将所述每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将所述每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
提取所述每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到所述预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
6.一种油罐车车牌识别系统，其特征在于，包括图像获取单元、图像预处理单元、车牌字符位置定位单元、字符分割单元和字符识别输出单元；其中，
所述图像获取单元，用于获取油罐车车牌图像；
所述图像预处理单元，用于对所述油罐车车牌图像进行预处理；
所述车牌字符位置定位单元，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，定位出含有车牌字符的区域图像；
所述字符分割单元，用于以所述车牌字符之中的单个字符为单位，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割，得到多个含有单一字符的图片；
所述字符识别输出单元，用于对每一个含有单一字符的图片均进行字符识别，并按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序依次输出，组合得到最终的油罐车车牌。
7.如权利要求6所述的油罐车车牌识别系统，其特征在于，所述车牌字符位置定位单元包括：
初始区域定位模块，用于在预处理后的油罐车车牌图像中，使用Canny边缘检测算法来实现对车牌的初步定位，得到车牌初始定位区域图像；
最终区域定位模块，用于根据车牌长宽比，在所述车牌初始定位区域图像中确定车牌位置，并对车牌区域进行修正及去边框操作，得到最终完整含有车牌字符的区域图像。
8.如权利要求6所述的油罐车车牌识别系统，其特征在于，所述字符分割单元包括：
图像起点位置定位模块，用于识别出所述含有车牌字符的区域图像中圆形的间隔符，并以所述间隔符为中心，确定所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置；
图像字符位置定位模块，用于根据所述含有车牌字符的区域图像中第二个字符右边缘及第三个字符左边缘的位置，通过二值图像的垂直投影及单个字符的高宽比，依次确定所述含有车牌字符的区域图像中所述间隔符之后5个及之前2个字符的位置，得出所有字符的位置；
图像分割模块，用于根据所得到的所有字符的位置，对所述含有车牌字符的区域图像进行图像分割来将每个字符独立分割出来，得到多个含有单一字符的图片。
9.如权利要求6所述的油罐车车牌识别系统，其特征在于，所述字符识别输出单元包括：
归一操作模块，用于将所述每一个含有单一字符的图片均进行归一化操作，即将所述每一个含有单一字符的图片的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；
相似性识别模块，用于提取所述每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征并分别与预设的模板标志数据库中的字符特征进行相似性计算，得到所述预设的模板标志数据库中与每一个含有单一字符的图片中的字符图像特征相似性最大的字符为识别的字符；
车牌输出模块，用于按照所述车牌字符之中所有字符预定的排列顺序将识别到的字符组合进行统一输出，得到最终的油罐车车牌。
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