CN114863691B - 通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法 - Google Patents

通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，包括安设在监测横杆上用于监测违法车辆的相机，还包括云端服务器，云端服务器根据相机采集的图像信息实现对号牌信息的获取。本发明能够根据相机采集的违法车辆图像获取车辆号牌信息以及搜索得到所对应的手机号码。

Description

通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法
技术领域
本发明涉及一种违法车辆数据提取技术领域，特别是涉及一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法。
背景技术
随着经济的高速发展，车辆数量在不断的增多，车辆在行驶中，会存在大量的违章现象。专利申请号2017112485346，名称为“一种基于车牌识别的车辆管理系统”，公开了通过设置现场车辆管理系统、用于存储和处理车牌图像、车牌数据、计费数据的管理服务器、用于查询数据的移动客户端系统，现场车辆管理系统设置有包括用于图像采集、车牌识别以及信号处理的车牌识别设备、车辆引导模块及用于出入口车辆控制的出入口道闸；车牌识别设备设置包括图像采集单元、信号控制单元、网络通讯单元、车牌识别处理单元；实现了快速准确车牌识别，全自动的引导车辆，达到高效率的车辆管理，同时通过设置具有注册会员信息、拍照、向管理服务器上传会员车牌图像信息的功能的移动客户端系统，具有较好的用户交互界面，办理注册手续简单快捷，到达较好的用户体验；通过多台设置在互联网中的管理服务器集群工作，数据互相备份，大大降低了故障率。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作系统，包括安设在监测横杆上用于监测违法车辆的相机，还包括云端服务器，云端服务器根据相机采集的图像信息实现对号牌信息的获取。
在本发明的一种优选实施方式中，所述相机包括相机本体，在相机内设置有用于固定安装无线控制电路板的无线控制电路板固定安装座，无线控制电路板固定安装在无线控制电路板固定安装座上，在无线控制电路板上设置有微处理器和无线数据收发模块，微处理器的数据无线收发端与无线数据收发模块的数据收发端相连，微处理器的图像数据端与相机本体上设置的摄像头相连，将摄像头采集的图像数据通过无线数据收发模块发送至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，无线数据收发模块包括无线数据收发3G模块、无线数据收发4G模块、无线数据收发5G模块之一或者任意组合；
无线数据收发模块为无线数据收发3G模块时，微处理器的数据无线收发3G端与无线数据收发3G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发4G模块时，微处理器的数据无线收发4G端与无线数据收发4G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发5G模块时，微处理器的数据无线收发5G端与无线数据收发5G模块的数据收发端相连。
本发明还公开了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，包括以下步骤：
S1，获取违法车辆的图像信息；
S2，根据步骤S1获取的违法车辆的图像信息，得到其违法车辆的号牌信息；
S3，根据步骤S2获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码；
S4，根据步骤S3中得到的手机号码通知用户。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，获取车辆行驶路径上采集的号牌图像，对采集的号牌图像进行图像修正，得到修正号牌图像；
S22，对步骤S21中得到的修正号牌图像进行过滤，得到过滤号牌图像；
S23，对步骤S22中得到的过滤号牌图像进行清晰化增强，得到清晰号牌图像；
S24，获取步骤S23中的清晰号牌图像中的号牌信息。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S23中清晰号牌图像的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000031
其中，I(t)″表示过滤号牌图像；
I(t)″′表示清晰号牌图像；
IH表示图像中号牌纵向像素点总数；
IW表示图像中号牌横向像素点总数；
Idpi表示图像的分辨率；
IH′表示车辆号牌的实际高度值；
IW′表示车辆号牌的实际横宽度值。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，判断获取的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若获取的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若获取的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将获取的号牌信息的最后一位作为执行次数，执行步骤S33；
S32，判断获取的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若获取的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为执行次数，执行步骤S33；
若获取的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S31；
S33，根据获取的号牌信息得到搜索码；
S34，根据步骤S33中得到的搜索码search number搜索得到搜索码search number所对应的手机号码。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S32中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
大写字母 A B C D E F G H I J K L M
数字 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23
大写字母 N O P Q R S T U V W X Y Z
数字 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1之前还步骤S0，对事先录入的号牌信息进行与手机号码相绑定，其绑定方法包括以下步骤：
S01，判断录入的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若录入的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若录入的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将录入的号牌信息的最后一位作为录入执行次数，执行步骤S03；
S02，判断录入的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若录入的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为录入执行次数，执行步骤S03；
若录入的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S01；
S03，根据录入的号牌信息得到录入搜索码；
S04，根据步骤S03中得到的录入搜索码search number′与录入的号牌信息所对应的手机号码建立关联对存储于搜索数据库中。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S02中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
大写字母 A B C D E F G H I J K L M
数字 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23
大写字母 N O P Q R S T U V W X Y Z
数字 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够根据相机采集的违法车辆图像获取车辆号牌信息以及搜索得到所对应的手机号码。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明流程示意框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明公开了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作系统，包括安设在监测横杆上用于监测违法车辆的相机，还包括云端服务器，云端服务器根据相机采集的图像信息实现对号牌信息的获取。
在本发明的一种优选实施方式中，所述相机包括相机本体，在相机内设置有用于固定安装无线控制电路板的无线控制电路板固定安装座，无线控制电路板固定安装在无线控制电路板固定安装座上，在无线控制电路板上设置有微处理器和无线数据收发模块，微处理器的数据无线收发端与无线数据收发模块的数据收发端相连，微处理器的图像数据端与相机本体上设置的摄像头相连，将摄像头采集的图像数据通过无线数据收发模块发送至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，无线数据收发模块包括无线数据收发3G模块、无线数据收发4G模块、无线数据收发5G模块之一或者任意组合；
无线数据收发模块为无线数据收发3G模块时，微处理器的数据无线收发3G端与无线数据收发3G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发4G模块时，微处理器的数据无线收发4G端与无线数据收发4G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发5G模块时，微处理器的数据无线收发5G端与无线数据收发5G模块的数据收发端相连。
本发明还公开了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1，云端服务器获取违法车辆的图像信息；
S2，云端服务器根据步骤S1获取的违法车辆的图像信息，得到其违法车辆的号牌信息；
S3，云端服务器根据步骤S2获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码；
S4，云端服务器根据步骤S3中得到的手机号码通知用户。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，获取车辆行驶路径上采集的号牌图像，对采集的号牌图像进行图像修正，得到修正号牌图像；
S22，对步骤S21中得到的修正号牌图像进行过滤，得到过滤号牌图像；
S23，对步骤S22中得到的过滤号牌图像进行清晰化增强，得到清晰号牌图像；
S24，获取步骤S23中的清晰号牌图像中的号牌信息。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S23中清晰号牌图像的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000071
其中，I(t)″表示过滤号牌图像；
I(t)″′表示清晰号牌图像；
IH表示图像中号牌纵向像素点总数；
IW表示图像中号牌横向像素点总数；
Idpi表示图像的分辨率；
IH′表示车辆号牌的实际高度值；
IW′表示车辆号牌的实际横宽度值。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器判断获取的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若获取的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若获取的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将获取的号牌信息的最后一位作为执行次数，执行步骤S33；
S32，判断获取的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若获取的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为执行次数，执行步骤S33；
若获取的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S31；
S33，根据获取的号牌信息得到搜索码，其搜索码的计算方法为：
search number＝Search code operation methodλ+1(vehicle codeinformation)，
其中，λ表示执行次数；
search number表示计算得到的搜索码；
Search code operation method()表示搜索码运算方法，优选采用md5方式计算搜索码。
vehicle code information表示号牌信息；
例如，当其λ＝6时：
a1＝Search code operation method1(vehiclecode information)
＝Search code operation method(vehicle code information)，
a2＝Search code operation method(a1)，
a3＝Search code operation method(a2)，
a4＝Search code operation method(a3)，
a5＝Search code operation method(a4)，
a6＝Search code operation method(a5)，
a7＝Search code operation method(a6)，
search number＝a7。
假如号牌信息为：苏A88888，此时λ＝8，Search code operation method()采用md5方式得出：
Figure BDA0003592042570000081
Figure BDA0003592042570000082
Figure BDA0003592042570000083
Figure BDA0003592042570000084
Figure BDA0003592042570000085
Figure BDA0003592042570000091
Figure BDA0003592042570000092
Figure BDA0003592042570000093
Figure BDA0003592042570000094
search number＝3E7A5F222FEB9D7B。
S34，根据步骤S33中得到的搜索码search number搜索得到搜索码search number所对应的手机号码。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S32中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
大写字母 A B C D E F G H I J K L M
数字 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23
大写字母 N O P Q R S T U V W X Y Z
数字 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1之前还步骤S0，对事先录入的号牌信息进行与手机号码相绑定，其绑定方法包括以下步骤：
S01，云端服务器判断录入的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若录入的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若录入的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将录入的号牌信息的最后一位作为录入执行次数，执行步骤S03；
S02，判断录入的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若录入的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为录入执行次数，执行步骤S03；
若录入的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S01；
S03，根据录入的号牌信息得到录入搜索码，其录入搜索码的计算方法为：
search number′＝Search code operation methodλ′+1(vehicle codeinformation′)，
其中，λ′表示录入执行次数；
search number′表示计算得到的录入搜索码；
Search code operation method()表示搜索码运算方法，优选采用md5方式计算搜索码。
vehicle code information′表示录入的号牌信息；
S04，根据步骤S03中得到的录入搜索码search number′与录入的号牌信息所对应的手机号码建立关联对存储于搜索数据库中。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S02中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
大写字母 A B C D E F G H I J K L M
数字 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23
大写字母 N O P Q R S T U V W X Y Z
数字 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
。
在本发明的一种优选实施方式中，所述S21包括以下步骤：
S211，以车辆行驶路径上的任一点为三维坐标的原点，以地面为XY平面，以垂直于地面向上为Z轴正方向，建立三维坐标系XYZ；
S212，获取行驶车辆a行驶所在的三维坐标点
Figure BDA0003592042570000101
所述t表示相机拍摄的时刻，a表示行驶车辆a的序号，
Figure BDA0003592042570000102
ξt、ζt为大于或者等于1的正整数；
以及获取相机拍摄处的三维坐标点
Figure BDA0003592042570000111
Figure BDA0003592042570000112
ξ、ζ为大于或者等于1的正整数；且
Figure BDA0003592042570000113
S213，获取t时刻相机拍摄行驶车辆a时的距离，t时刻相机拍摄行驶车辆a时的距离的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000114
其中，
Figure BDA0003592042570000115
表示t时刻时行驶车辆a所在的三维坐标点；
Figure BDA0003592042570000116
表示相机拍摄处的三维坐标点；
da(t)表示t时刻相机拍摄处与行驶车辆a的距离值；
S214，对t时刻获取的号牌图像进行修正，对t时刻获取的号牌图像进行修正的方法包括以下步骤：
S2141，获取相机的视界左右偏向度，相机的视界左右偏向度的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000117
若
Figure BDA0003592042570000118
表示相机向右偏向角度为
Figure BDA0003592042570000119
| |表示求绝对值；
若
Figure BDA00035920425700001110
表示相机向左偏向角度为
Figure BDA00035920425700001111
其中，dR表示相机与图像中右边首辆车辆间的距离值；
dL表示相机与图像中左边首辆车辆间的距离值；
Figure BDA00035920425700001112
表示相机和图像中右边首辆车辆连线与相机和图像中右边首辆车辆连线所成的夹角值；
exp()表示自然底数e的指数函数，即是：
Figure BDA00035920425700001113
θR表示图像中右边首辆车辆车顶面与图像中右边首辆车辆和相机连线所成的夹角值，θR∈(0,π/2)；
Figure BDA00035920425700001114
表示图像中右边首辆车辆车顶面与图像中左边首辆车辆和相机连线所成的夹角值，
Figure BDA0003592042570000121
ρ表示左右偏向调节参数；
K表示行驶车辆所在道路的宽度值；
S2142，获取相机的视界上下偏向度，相机的视界上下偏向度的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000122
若
Figure BDA0003592042570000123
表示相机向上偏向角度为
Figure BDA0003592042570000124
若
Figure BDA0003592042570000125
表示相机向下偏向角度为
Figure BDA0003592042570000126
| |表示求绝对值；
其中，dU表示相机与图像中前边首辆车辆间的距离值，
dD表示相机与图像中后边首辆车辆间的距离值；
Figure BDA0003592042570000127
表示相机和图像后边首辆车辆连线与相机和图像中前边首辆车辆连线所成的夹角值；
θU表示图像中前边首辆车辆和相机连线与图像中前边首辆车辆车顶面所成的夹角值，θU∈(0,π/6)；
Figure BDA0003592042570000128
表示图像中后边首辆车辆和相机连线与图像中后边首辆车辆车顶面所成的夹角值，
Figure BDA0003592042570000129
ρ′表示上下偏向调节参数；
exp()表示自然底数e的指数函数，即是：
Figure BDA00035920425700001210
K表示行驶车辆所在道路的宽度值；
S2143，获取相机的视界旋转度，相机的视界旋转度的计算方法为：
Figure BDA00035920425700001211
若
Figure BDA00035920425700001212
表示相机顺时针旋转角度为
Figure BDA00035920425700001213
若
Figure BDA0003592042570000131
表示相机逆时针旋转角度为
Figure BDA0003592042570000132
| |表示求绝对值；
θ表示中间参量；
Figure BDA0003592042570000133
其中，θR表示图像中右边首辆车辆车顶面与图像中右边首辆车辆和相机连线所成的夹角值，θR∈(0,π/2)；
Figure BDA0003592042570000134
表示图像中右边首辆车辆车顶面与图像中左边首辆车辆和相机连线所成的夹角值，
Figure BDA0003592042570000135
ρ表示左右偏向调节参数；
ρ′表示上下偏向调节参数；
dR表示相机与图像中右边首辆车辆间的距离值；
dL表示相机与图像中左边首辆车辆间的距离值；
dU表示相机与图像中前边首辆车辆间的距离值，
dD表示相机与图像中后边首辆车辆间的距离值；
S2144，根据步骤S2141获取的视界左右偏向度、步骤S2142获取的视界上下偏向度和步骤S2143获取的视界旋转度，修正采集的号牌图像，对其采集的号牌图像进行修正的方法为：
Figure BDA0003592042570000136
其中，I(t)表示t时刻获取的号牌图像；
I(t)′表示修正后的号牌图像；
Figure BDA0003592042570000137
表示图像修正参数；
Figure BDA0003592042570000138
Figure BDA0003592042570000139
表示按照图像修正参数执行操作。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S22中的过滤号牌图像的计算方法为：
Figure BDA0003592042570000141
其中，
Figure BDA0003592042570000142
表示t时刻时行驶车辆a所在的三维坐标点；
Figure BDA0003592042570000143
表示相机拍摄处的三维坐标点；
I(t)′表示修正后的号牌图像；
I(t)″表示过滤号牌图像；
Figure BDA0003592042570000144
表示角度微调值，
Figure BDA0003592042570000145
Figure BDA0003592042570000146
表示图像中的像素点的灰度平均值；
Φ0表示预设灰度阈值；
Φmin表示图像中像素点的灰度最小值；
Φmax表示图像中像素点的灰度最大值；
exp()表示自然底数e的指数函数，即是：
Figure BDA0003592042570000147
Figure BDA0003592042570000148
Figure BDA0003592042570000149
Q表示图像的宽高之比。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作系统，包括安设在监测横杆上用于监测违法车辆的相机，其特征在于，还包括云端服务器，云端服务器根据相机采集的图像信息实现对号牌信息的获取；
根据获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码；根据获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码的方法包括以下步骤：
S31，判断获取的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若获取的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若获取的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将获取的号牌信息的最后一位作为执行次数，执行步骤S33；
S32，判断获取的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若获取的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为执行次数，执行步骤S33；
若获取的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S31；
S33，根据获取的号牌信息得到搜索码；
S34，根据步骤S33中得到的搜索码search number搜索得到搜索码search number所对应的手机号码；
根据得到的手机号码通知用户。
2.根据权利要求1所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作系统，其特征在于，所述相机包括相机本体，在相机内设置有用于固定安装无线控制电路板的无线控制电路板固定安装座，无线控制电路板固定安装在无线控制电路板固定安装座上，在无线控制电路板上设置有微处理器和无线数据收发模块，微处理器的数据无线收发端与无线数据收发模块的数据收发端相连，微处理器的图像数据端与相机本体上设置的摄像头相连，将摄像头采集的图像数据通过无线数据收发模块发送至云端服务器。
3.根据权利要求1所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作系统，其特征在于，无线数据收发模块包括无线数据收发3G模块、无线数据收发4G模块、无线数据收发5G模块之一或者任意组合；
无线数据收发模块为无线数据收发3G模块时，微处理器的数据无线收发3G端与无线数据收发3G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发4G模块时，微处理器的数据无线收发4G端与无线数据收发4G模块的数据收发端相连；
无线数据收发模块为无线数据收发5G模块时，微处理器的数据无线收发5G端与无线数据收发5G模块的数据收发端相连。
4.一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取违法车辆的图像信息；
S2，根据步骤S1获取的违法车辆的图像信息，得到其违法车辆的号牌信息；
S3，根据步骤S2获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码；根据获取的号牌信息得到其号牌所对应的手机号码的方法包括以下步骤：
S31，判断获取的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若获取的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若获取的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将获取的号牌信息的最后一位作为执行次数，执行步骤S33；
S32，判断获取的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若获取的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为执行次数，执行步骤S33；
若获取的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S31；
S33，根据获取的号牌信息得到搜索码；
S34，根据步骤S33中得到的搜索码search number搜索得到搜索码search number所对应的手机号码；
S4，根据步骤S3中得到的手机号码通知用户。
5.根据权利要求4所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，获取车辆行驶路径上采集的号牌图像，对采集的号牌图像进行图像修正，得到修正号牌图像；
S22，对步骤S21中得到的修正号牌图像进行过滤，得到过滤号牌图像；
S23，对步骤S22中得到的过滤号牌图像进行清晰化增强，得到清晰号牌图像；
S24，获取步骤S23中的清晰号牌图像中的号牌信息。
6.根据权利要求5所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，在步骤S23中清晰号牌图像的计算方法为：
Figure FDA0004027515710000031
其中，I(t)″表示过滤号牌图像；
I(t)″′表示清晰号牌图像；
IH表示图像中号牌纵向像素点总数；
IH′表示车辆号牌的实际高度值；
IW′表示车辆号牌的实际横宽度值。
7.根据权利要求4所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，在步骤S32中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
Figure FDA0004027515710000041
8.根据权利要求4所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，在步骤S1之前还步骤S0，对事先录入的号牌信息进行与手机号码相绑定，其绑定方法包括以下步骤：
S01，判断录入的号牌信息的最后一位是否为数字0～9之一：
若录入的号牌信息的最后一位不为数字0～9之一，则执行下一步；
若录入的号牌信息的最后一位为数字0～9之一，则将录入的号牌信息的最后一位作为录入执行次数，执行步骤S03；
S02，判断录入的号牌信息的最后一位是否为大写字母A～Z之一：
若录入的号牌信息的最后一位为大写字母A～Z之一，则将大写字母转换为数字，将得到的数字作为录入执行次数，执行步骤S03；
若录入的号牌信息的最后一位不为大写字母A～Z之一，则将号牌信息的最后一位的前一位作为号牌信息的最后一位，返回步骤S01；
S03，根据录入的号牌信息得到录入搜索码；
S04，根据步骤S03中得到的录入搜索码search number′与录入的号牌信息所对应的手机号码建立关联对存储于搜索数据库中。
9.根据权利要求8所述的通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，其特征在于，在步骤S02中将大写字母转换为数字的方法为：
利用大写字母与数字的对应关系得到，大写字母与数字的对应关系为：
Figure FDA0004027515710000042
Figure FDA0004027515710000051
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105863351A (zh) * 2016-05-26 2016-08-17 山东建筑大学 一种基于智能汽车搬运机的自主泊车系统及方法
CN113870611A (zh) * 2021-09-27 2021-12-31 哈尔滨理工大学 一种大中型地下智能停车场反向寻车系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006119767A (ja) * 2004-10-19 2006-05-11 Nec Corp 違反車両通報システム、取締サーバ、及び違反車両通報プログラム
CN103065473A (zh) * 2012-11-29 2013-04-24 太原理工大学 一种违法停车车辆管理系统及方法
KR20190084916A (ko) * 2019-06-28 2019-07-17 엘지전자 주식회사 주차 위치 알림 장치 및 방법
CN112349106A (zh) * 2020-11-02 2021-02-09 海南快停科技有限公司 一种用于停车场的离场车牌二次修正系统
CN112507971A (zh) * 2020-12-28 2021-03-16 中科视拓(南京)科技有限公司 一种便于调节的车辆违停检测方法
CN113762254B (zh) * 2021-09-07 2022-11-11 重庆畅停智慧停车服务有限公司 一种车牌识别方法和系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105863351A (zh) * 2016-05-26 2016-08-17 山东建筑大学 一种基于智能汽车搬运机的自主泊车系统及方法
CN113870611A (zh) * 2021-09-27 2021-12-31 哈尔滨理工大学 一种大中型地下智能停车场反向寻车系统

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