CN116311215B - 一种车牌识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车牌识别方法，属于车牌识别技术领域，包括以下步骤：S1：采集待识别车辆照片，并在待识别车辆照片中确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片；S2：确定待识别车牌照片的颜色；S3：划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域；S4：提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息以及非文字区域的非文字信息；S5：将待识别车牌的文字信息、非文字信息和颜色作为车牌识别结果。该车牌识别方法通过构建图像区域分割模型提取文字区域和非文字区域，其分割领域准确；同时，针对文字区域和非文字区域的字符复杂程度，采用不同的识别方法，构建不同的匹配分类器，从而达到对车牌的精确识别，减少车牌识别设备的误检率。

Description

一种车牌识别方法
技术领域
本发明属于车牌识别技术领域，具体涉及一种车牌识别方法。
背景技术
在停车场中，为了加强对停放车辆的管理，通常需要识别停放的机动车的车牌号。现有车牌识别方法是利用照相机进行闪光拍照，并将拍摄的照片传输至后台服务器处理。为了获取清晰的车牌照片，通常都是通过手动调节照相机的参数后保持拍摄状态，但是当环境变化，例如车辆类型改变、车灯亮度变化时，某些车牌照片就变得不清楚，满足不了监控的需求。另外，现有技术中通常对整个车牌图像进行矫正处理，例如仿射变换或者透射变换，再进行字符识别，没有进行有效的区域分割，因此难以获得准确且清晰的车牌识别效果。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种车牌识别方法。
本发明的技术方案是：一种车牌识别方法包括以下步骤：
S1：采集待识别车辆照片，并在待识别车辆照片中确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片；
S2：确定待识别车牌照片的颜色；
S3：划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域；
S4：提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息以及非文字区域的非文字信息；
S5：将待识别车牌的文字信息、非文字信息和颜色作为车牌识别结果。
进一步地，S1包括以下子步骤：
S11：将待识别车辆照片均匀划分为若干个矩形块，计算各个矩形块的质心权重，得到质心权重集合；
S12：从质心权重集合中选择四个质心权重，分别为第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重；
S13：根据第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重，确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片。
进一步地，S11中，第l个矩形块的质心权重μl的计算公式为：；式中，A表示待识别车辆照片的长，B表示待识别车辆照片的宽，L表示待识别车辆照片矩形块个数，xl表示第l个矩形块的长，yl表示第l个矩形块的宽。
进一步地，S12中，确定第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重的具体方法为：将质心权重集合的各个质心权重从大到小依次排序，将最大的质心权重作为第一质心权重，将除第一质心权重外最大的质心权重作为第二质心权重，将最小的质心权重作为第三质心权重，将除第三质心权重外最小的质心权重作为第四质心权重。
进一步地，S13包括以下子步骤：
S131：将第一质心权重所在矩形块的中心与将第二质心权重所在矩形块的中心连接，作为第一连接线，
S132：将第二质心权重所在矩形块的中心与将第三质心权重所在矩形块的中心连接，作为第二连接线，
S133：将第三质心权重所在矩形块的中心与将第四质心权重所在矩形块的中心连接，作为第三连接线，
S134：将第四质心权重所在矩形块的中心与将第一质心权重所在矩形块的中心连接，作为第四连接线，
S135：将第一连接线、第二连接线、第三连接线、第四连接线的首尾依次顺时针连接，作为车牌所在区域，将车牌所在区域的照片作为待识别车牌照片。
进一步地，S3中，划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域的具体方法为：设定区域标签阈值，构建图像区域分割模型，将待识别车牌照片输入至图像区域分割模型中，生成各个像素点的区域标签值，将小于或等于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为非文字区域，将大于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为文字区域。
进一步地，图像区域分割模型F的表达式为：
；式中，hm表示待识别车牌照片中第m个像素点的灰度值，h'表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的标准差，have表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的均值，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算。
进一步地，S4中，提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息包括以下子步骤：
S41：提取文字区域中各个文字字符所占像素点的亮度值，生成各个文字字符对应的亮度矩阵；
S42：对待识别车牌照片进行小波变换，得到小波系数；
S43：将待识别车牌照片的小波系数与各个文字字符的亮度矩阵的秩相乘，生成各个文字字符的特征向量值；
S44：构建文字匹配分类器，将各个文字字符的特征向量值输入至文字匹配分类器中，生成对应的文字信息。
进一步地，S44中，文字匹配分类器的损失函数J的表达式为：，式中，j表示待识别车牌照片的小波系数，Xn表示第n个文字字符的亮度矩阵的迹，ρn表示第n个文字字符的特征向量值，s1表示文字匹配分类器的惩罚系数，D1表示文字字符与数据库中标准文字字符的欧式距离，N表示文字字符个数。
进一步地，S4中，提取待识别车牌照片中非文字区域的非文字信息的具体方法为：构建非文字匹配分类器，将各个非文字字符输入至非文字匹配分类器中，生成对应的非文字信息；其中，非文字匹配分类器的损失函数K的表达式为：，式中，s2表示非文字匹配分类器的惩罚系数，D2表示非文字字符与数据库中标准非文字字符的欧式距离。
本发明的有益效果是：
（1）该车牌识别方法通过采集车辆照片，进行区域分割，确定车牌照片，后续步骤只对车牌照片进行处理，可以有效克服各种干扰因素，减少图像处理流程复杂度，提高识别效率；
（2）该车牌识别方法通过构建图像区域分割模型提取文字区域和非文字区域，其分割领域准确；同时，针对文字区域和非文字区域的字符复杂程度，采用不同的识别方法，构建不同的匹配分类器，从而达到对车牌的精确识别，减少车牌识别设备的误检率。
附图说明
图1为车牌识别方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种车牌识别方法，包括以下步骤：
S1：采集待识别车辆照片，并在待识别车辆照片中确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片；
S2：确定待识别车牌照片的颜色；
S3：划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域；
S4：提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息以及非文字区域的非文字信息；
S5：将待识别车牌的文字信息、非文字信息和颜色作为车牌识别结果。
在本发明实施例中，S1包括以下子步骤：
S11：将待识别车辆照片均匀划分为若干个矩形块，计算各个矩形块的质心权重，得到质心权重集合；
S12：从质心权重集合中选择四个质心权重，分别为第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重；
S13：根据第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重，确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片。
在确定待识别车牌照片时，先把待识别车辆照片划分个多个矩形块，通过计算质心权重，确定合适的四个矩形块，其中，第一质心权重所在矩形块的中心应和第二质心权重所在矩形块的中心一列，第三质心权重所在矩形块的中心应和第四质心权重所在矩形块的中心一列，第一质心权重所在矩形块的中心应和第四质心权重所在矩形块的中心一行，第二质心权重所在矩形块的中心应和第三质心权重所在矩形块的中心一行。
在本发明实施例中，S11中，第l个矩形块的质心权重μl的计算公式为：；式中，A表示待识别车辆照片的长，B表示待识别车辆照片的宽，L表示待识别车辆照片矩形块个数，xl表示第l个矩形块的长，yl表示第l个矩形块的宽。
在本发明实施例中，S12中，确定第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重的具体方法为：将质心权重集合的各个质心权重从大到小依次排序，将最大的质心权重作为第一质心权重，将除第一质心权重外最大的质心权重作为第二质心权重，将最小的质心权重作为第三质心权重，将除第三质心权重外最小的质心权重作为第四质心权重。
在本发明实施例中，S13包括以下子步骤：
S131：将第一质心权重所在矩形块的中心与将第二质心权重所在矩形块的中心连接，作为第一连接线，
S132：将第二质心权重所在矩形块的中心与将第三质心权重所在矩形块的中心连接，作为第二连接线，
S133：将第三质心权重所在矩形块的中心与将第四质心权重所在矩形块的中心连接，作为第三连接线，
S134：将第四质心权重所在矩形块的中心与将第一质心权重所在矩形块的中心连接，作为第四连接线，
S135：将第一连接线、第二连接线、第三连接线、第四连接线的首尾依次顺时针连接，作为车牌所在区域，将车牌所在区域的照片作为待识别车牌照片。
车牌照片所在区域实质上是一个矩形，而第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重分别是这个矩形的四个顶点，第一连接线和第三连接线是这个矩形的长，第二连接线和第四连接线是这个矩形的宽。
在本发明实施例中，S3中，划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域的具体方法为：设定区域标签阈值，构建图像区域分割模型，将待识别车牌照片输入至图像区域分割模型中，生成各个像素点的区域标签值，将小于或等于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为非文字区域，将大于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为文字区域。
区域标签阈值根据历史车牌数据的经验设定的，其起到划分非文字区域的文字区域的作用。
在本发明实施例中，图像区域分割模型F的表达式为：
；式中，hm表示待识别车牌照片中第m个像素点的灰度值，h'表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的标准差，have表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的均值，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算。
在本发明实施例中，S4中，提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息包括以下子步骤：
S41：提取文字区域中各个文字字符所占像素点的亮度值，生成各个文字字符对应的亮度矩阵；
S42：对待识别车牌照片进行小波变换，得到小波系数；
S43：将待识别车牌照片的小波系数与各个文字字符的亮度矩阵的秩相乘，生成各个文字字符的特征向量值；
S44：构建文字匹配分类器，将各个文字字符的特征向量值输入至文字匹配分类器中，生成对应的文字信息。
在本发明实施例中，S44中，文字匹配分类器的损失函数J的表达式为：，式中，j表示待识别车牌照片的小波系数，Xn表示第n个文字字符的亮度矩阵的迹，ρn表示第n个文字字符的特征向量值，s1表示文字匹配分类器的惩罚系数，D1表示文字字符与数据库中标准文字字符的欧式距离，N表示文字字符个数。
在本发明实施例中，S4中，提取待识别车牌照片中非文字区域的非文字信息的具体方法为：构建非文字匹配分类器，将各个非文字字符输入至非文字匹配分类器中，生成对应的非文字信息；其中，非文字匹配分类器的损失函数K的表达式为：，式中，s2表示非文字匹配分类器的惩罚系数，D2表示非文字字符与数据库中标准非文字字符的欧式距离。
数据库中包括若干个标准字符，根据当前车牌命名规则决定，具体为阿拉伯数字（0-9）、英文字母（A-Z）、京、沪、津、渝、鲁、冀、晋、蒙、辽、吉、黑、苏、浙、皖、闽、赣、豫、湘、鄂、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、港、澳、台和警等字符信息。其中，阿拉伯数字和英文字母属于标准非文字字符，其余属于标准文字字符。
待识别车牌照片的非文字信息包括阿拉伯数字（0-9）和英文字母（A-Z），其结构较简单，因此将非文字信息直接输入至非文字匹配分类器中，得到非文字字符与数据库中各个标准非文字的相似度，将相似度最高的标准非文字字符作为最终识别结果。
待识别车牌照片的文字信息包括京、沪、津、渝、鲁、冀、晋、蒙、辽、吉、黑、苏、浙、皖、闽、赣、豫、湘、鄂、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、港、澳、台和警等，相对非文字信息其更加复杂，因此需要对文字信息进行矩阵处理，再输入至文字匹配分类器中进行匹配，能够提高识别精度。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集待识别车辆照片，并在待识别车辆照片中确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片；
S2：确定待识别车牌照片的颜色；
S3：划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域；
S4：提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息以及非文字区域的非文字信息；
S5：将待识别车牌的文字信息、非文字信息和颜色作为车牌识别结果；
所述S4中，提取待识别车牌照片中文字区域的文字信息包括以下子步骤：
S41：提取文字区域中各个文字字符所占像素点的亮度值，生成各个文字字符对应的亮度矩阵；
S42：对待识别车牌照片进行小波变换，得到小波系数；
S43：将待识别车牌照片的小波系数与各个文字字符的亮度矩阵的秩相乘，生成各个文字字符的特征向量值；
S44：构建文字匹配分类器，将各个文字字符的特征向量值输入至文字匹配分类器中，生成对应的文字信息；
所述S44中，文字匹配分类器的损失函数J的表达式为：
，式中，j表示待识别车牌照片的小波系数，Xn表示第n个文字字符的亮度矩阵的迹，ρn表示第n个文字字符的特征向量值，s1表示文字匹配分类器的惩罚系数，D1表示文字字符与数据库中标准文字字符的欧式距离，N表示文字字符个数；
所述S4中，提取待识别车牌照片中非文字区域的非文字信息的具体方法为：构建非文字匹配分类器，将各个非文字字符输入至非文字匹配分类器中，生成对应的非文字信息；其中，非文字匹配分类器的损失函数K的表达式为：
，式中，s2表示非文字匹配分类器的惩罚系数，D2表示非文字字符与数据库中标准非文字字符的欧式距离。
2.根据权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述S1包括以下子步骤：
S11：将待识别车辆照片均匀划分为若干个矩形块，计算各个矩形块的质心权重，得到质心权重集合；
S12：从质心权重集合中选择四个质心权重，分别为第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重；
S13：根据第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重，确定车牌所在区域，生成待识别车牌照片。
3.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述S11中，第l个矩形块的质心权重μl的计算公式为：
；式中，A表示待识别车辆照片的长，B表示待识别车辆照片的宽，L表示待识别车辆照片矩形块个数，xl表示第l个矩形块的长，yl表示第l个矩形块的宽/>
4.根据权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述S12中，确定第一质心权重、第二质心权重、第三质心权重和第四质心权重的具体方法为：将质心权重集合的各个质心权重从大到小依次排序，将最大的质心权重作为第一质心权重，将除第一质心权重外最大的质心权重作为第二质心权重，将最小的质心权重作为第三质心权重，将除第三质心权重外最小的质心权重作为第四质心权重。
5.根据权利要求2所述的车牌识别方法，其特征在于，所述S13包括以下子步骤：
S131：将第一质心权重所在矩形块的中心与将第二质心权重所在矩形块的中心连接，作为第一连接线，
S132：将第二质心权重所在矩形块的中心与将第三质心权重所在矩形块的中心连接，作为第二连接线，
S133：将第三质心权重所在矩形块的中心与将第四质心权重所在矩形块的中心连接，作为第三连接线，
S134：将第四质心权重所在矩形块的中心与将第一质心权重所在矩形块的中心连接，作为第四连接线，
S135：将第一连接线、第二连接线、第三连接线、第四连接线的首尾依次顺时针连接，作为车牌所在区域，将车牌所在区域的照片作为待识别车牌照片。
6.根据权利要求1所述的车牌识别方法，其特征在于，所述S3中，划分待识别车牌照片的文字区域和非文字区域的具体方法为：设定区域标签阈值，构建图像区域分割模型，将待识别车牌照片输入至图像区域分割模型中，生成各个像素点的区域标签值，将小于或等于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为非文字区域，将大于区域标签阈值的区域标签值所对应的所有像素点作为文字区域。
7.根据权利要求6所述的车牌识别方法，其特征在于，所述图像区域分割模型F的表达式为：
；式中，hm表示待识别车牌照片中第m个像素点的灰度值，h'表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的标准差，have表示待识别车牌照片中所有像素点的灰度值的均值，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算。
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