JP7377482B1

JP7377482B1 - ナンバープレート認識のためのシステム及び方法

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Publication number: JP7377482B1
Application number: JP2022108725A
Authority: JP
Inventors: 惟晶楊; 品達 ▲黄▼
Original assignee: 博遠智能科技股▲ふん▼有限公司
Priority date: 2022-05-04
Filing date: 2022-07-06
Publication date: 2023-11-10
Anticipated expiration: 2042-07-06
Also published as: TW202345115A; JP2023166050A; TWI818535B; US20230360409A1

Abstract

【課題】従来技術の問題を解決するナンバープレート認識のためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】ナンバープレート認識システムは、画像を取り込むための画像キャプチャユニットと、画像中のナンバープレート画像の場所を検出し、ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従ってナンバープレート画像を補正して補正されたナンバープレート画像を生成し、補正されたナンバープレート画像を認識してナンバープレート認識結果を生成するために、画像キャプチャユニットに結合される、ナンバープレート認識ユニットと、ナンバープレート認識結果を出力するために、ナンバープレート認識ユニットに結合される、出力ユニットとを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理(image processing)に関し、より具体的には、ナンバープレート認識(license plate recognition)のためのシステムおよび方法に関する。

画像処理の用途のために、ナンバープレート認識技術が広く知られている。しかしながら、実際的な用途のシナリオでは、ナンバープレート画像が、目立たないナンバープレート構成、ナンバープレート歪み、ナンバープレート変形、ナンバープレート汚れ、並びに光源、昼夜、気候（例えば、曇の日及び雨の日）及び他の環境干渉に起因する光ノイズを有することがあり、間違ったナンバープレートが認識される。加えて、ナンバープレート画像は、上記状況を引き起こす、不明瞭なナンバープレート、限定的な撮影角度及び変化する交通流の方向に起因して、明瞭に取り込まれないことがあり、ナンバープレート認識の精度が低減される。よって、ナンバープレート認識の精度をどのように改良するかは、解決されるべき重要な問題である。

従って、本発明は、上述の問題を解決するナンバープレート認識のためのシステム及び方法を提供する。

ナンバープレート認識システムが、画像を取り込むための画像キャプチャユニットと、画像中のナンバープレート画像の場所を検出し、ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従ってナンバープレート画像を補正して補正されたナンバープレート画像を生成し、補正されたナンバープレート画像を認識してナンバープレート認識結果を生成するために、画像キャプチャユニットに結合される、ナンバープレート認識ユニットと、ナンバープレート認識結果を出力するために、ナンバープレート認識ユニットに結合される、出力ユニットと、を含む。

ナンバープレート認識のための方法が、画像を取り込むステップと、画像中のナンバープレート画像の場所を検出するステップと、ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従ってナンバープレート画像を補正して、補正されたナンバープレート画像を生成するステップと、補正されたナンバープレート画像を認識して、ナンバープレート認識結果を生成するステップと、ナンバープレート認識結果を出力するステップと、を含む。

本発明のこれらの目的および他の目的は、様々な図および図面に示される好ましい実施形態の以下の詳細な記述を読んだ後に、当業者に疑いなく明らかになるであろう。

本発明の一例に従ったナンバープレート認識システムの概略図である。

本発明の一例に従ったナンバープレート認識ユニットの概略図である。

本発明の一例に従ったナンバープレート画像の概略図である。

本発明の一例に従った変換されたナンバープレート画像の概略図である。

本発明の一例に従ったプロセスのフローチャートである。

図１は、本発明の一例に従ったナンバープレート認識システム１０の概略図である。ナンバープレート認識システム１０は、画像取込ユニット１００(image capturing unit)と、ナンバープレート認識ユニット１１０と、出力ユニット１２０とを含む。詳細には、画像取込ユニット１００は、画像(イメージ)を取り込むためのものである。画像取込ユニット１００は、モニタ、ビデオカメラ、カメラ、駆動レコーダ、または上記組み合わせのいずれかにおいて構成されるが、本明細書では限定されない。ナンバープレート認識ユニット１１０は、画像キャプチャユニット(image capture unit)に結合され、画像中のナンバープレート画像の場所を検出するためのものであり、ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナー(corner)に従ってナンバープレート画像を補正して、補正されたナンバープレート画像(corrected number plate image)を生成するためのものであり、補正されたナンバープレート画像を認識して、ナンバープレート認識結果を生成するためのものである。出力ユニット１２０は、ナンバープレート認識ユニット１１０に結合され、ナンバープレート認識結果を出力するためのものである。ナンバープレート認識システム１０は、ナンバープレート補正及び文字認識処理(character recognition processing)を介して、ナンバープレートをより正確に認識して、ナンバープレート認識の誤り率(error rate)を低減させてよい。

図２は、本発明の一例に従ったナンバープレート認識ユニット２０の概略図である。ナンバープレート認識ユニット２０は、図１のナンバープレート認識ユニット１１０を実現するために適用されることがあるが、本明細書では限定されない。ナンバープレート認識ユニット２０は、ナンバープレート検出ユニット２００と、ナンバープレート補正ユニット２１０と、文字認識ユニット２２０とを含む。詳細には、ナンバープレート検出ユニット２００は、図１の画像キャプチャユニット１００に結合され、画像ＩＭＧを受信するためのものであり、画像ＩＭＧ内のナンバープレート画像を検出するためのものである。ナンバープレート補正ユニット２１０は、ナンバープレート検出ユニット２００に結合され、少なくとも１つの第１のコーナーを検出して、変換されたナンバープレート画像(transformed license plate image)を生成するためのものであり、変換されたナンバープレート画像の少なくとも１つの第２のコーナーを検出して、補正されたナンバープレート画像を生成するためのものである。文字認識ユニット２２０は、ナンバープレート補正ユニット２１０に結合され、補正されたナンバープレート画像における少なくとも１つの第１の文字を認識するためのものであり、少なくとも１つの第１の文字を補正して、ナンバープレート認識結果ＰＬＴ＿ＲＳＴを生成するためのものである。

一例として、ナンバープレート検出ユニット２００、ナンバープレート補正ユニット２１０及び文字認識ユニット２２０は、オブジェクト認識ネットワークモデル(object recognition network model)を含む。オブジェクト認識ネットワークモデルは、大量のデータを事前に収集し、ラベリングし且つトレーニング（例えば、深層学習）することによって、標的(ターゲット)を認識する。標的は、ナンバープレート画像、少なくとも１つの第１のコーナー、少なくとも１つの第２のコーナーまたは少なくとも１つの第１の文字であってよいが、本明細書では限定されない。一例において、ナンバープレート検出ユニット２００は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）の計算(computation)を介してナンバープレート画像を検出し、ナンバープレート画像に関する信頼値(confidence value)を生成する。一例において、ナンバープレート検出ユニット２００は、ナンバープレート画像がある条件（例えば、ナンバープレート画像の面積が第１の閾値よりも大きいおよび／または信頼値が第２の閾値よりも大きい）を満たすときに、ナンバープレート画像をナンバープレート補正ユニット２１０に出力する。さもなければ、ナンバープレート検出ユニット２００は、ナンバープレート画像を出力しない（或いはナンバープレート画像を破棄する）。

一例において、ナンバープレート補正ユニット２１０は、コーナー検出（例えば、Ｍｏｒａｖｅｃコーナー検出、Ｈａｒｒｉｓコーナー検出、Ｓｈｉ－Ｔｏｍａｓｉコーナー検出、Ｐｌｅｓｓｅｙコーナー検出、または上記組み合わせのいずれか）を介して少なくとも１つの第１のコーナーを検出し、少なくとも１つの第１のコーナーに関連する少なくとも１つの信頼値をそれぞれ生成する。一例において、ナンバープレート補正ユニット２１０は、少なくとも１つの第１のコーナーの数が第３の閾値よりも大きいか（或いは第４の閾値よりも大きい少なくとも１つの信頼値の十分な信頼値がある）ときに、ナンバープレート画像のコーナー補償および幾何学的変換を行う。すなわち、少なくとも１つの第１のコーナーの数は、残りのコーナーを推測するのに十分なほど大きい。長方形のナンバープレートを例にとると、ナンバープレート補正ユニット２１０は、少なくとも１つの第１のコーナーの数が３に等しいか（或いは少なくとも１つの信頼値における３つの信頼値が第４の閾値よりも大きい）ときに、補償されたコーナーを得る（または予測する）ために、平行四辺形原理に従ってコーナー補償を行う。一例において、ナンバープレート補正ユニット２１０は、ナンバープレート画像の４つのコーナーのコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニット２１０は、コーナー座標に従ってナンバープレート画像の幾何学的変換を行って、変換されたナンバープレート画像を生成する。補正されたナンバープレート画像は、変換されたナンバープレート画像である（すなわち、ナンバープレート補正ユニット２１０は、変換されたナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に出力する）。一例において、少なくとも１つの第１のコーナーの数が第３の閾値よりも大きくない（或いは第４の閾値よりも大きい少なくとも１つの信頼値の十分な信頼値がない）ときに、補正されたナンバープレート画像は、ナンバープレート画像である。すなわち、ナンバープレート補正ユニット２１０は、コーナー補償及び幾何学的変換を行うことができないときに、ナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に直接的に出力する。

一例において、ナンバープレート補正ユニット２１０は、コーナー検出（例えば、Ｍｏｒａｖｅｃコーナー検出、Ｈａｒｒｉｓコーナー検出、Ｓｈｉ－Ｔｏｍａｓｉコーナー検出、Ｐｌｅｓｓｅｙコーナー検出、または上記組み合わせのいずれか）を介して少なくとも１つの第２のコーナーを検出する。一例において、少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれた領域が標的ナンバープレートの形状（例えば、長方形）に類似する（或いは同一である）ときに、補正されたナンバープレート画像は、変換されたナンバープレート画像である（すなわち、ナンバープレート補正ユニット２１０は、変換されたナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に出力する）。一例において、少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれた領域が標的ナンバープレートの形状（例えば、長方形）に類似しないときに、補正されたナンバープレート画像は、ナンバープレート画像である（すなわち、ナンバープレート補正ユニット２１０は、ナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に出力する）。すなわち、ナンバープレート補正ユニット２１０は、ナンバープレート画像が成功裡に補正（変換）されたかどうかをチェックする（例えば、少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれた領域が長方形に類似するかどうかをチェックする）チェック機構(checking mechanism)を含む。ナンバープレート補正ユニット２１０は、補正が成功するならば、補正されたナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に出力する。ナンバープレート補正ユニット２１０は、補正が失敗するならば、補正前のナンバープレート画像を文字認識ユニット２２０に出力する。

長方形のナンバープレートを例にとると、少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれた領域が長方形に類似する（或いは同一である）ことを定義する様々な方法がある。一例では、領域の対応する側面の２つのセットが、それぞれ互いに平行である。一例では、領域の対応する側面長の２つのセットが、それぞれ類似するか或いは等しい。一例では、領域の対応する側面のセットが互いに平行であり、対応する側面の長さが、類似するか或いは等しい。一例では、領域の４つのコーナーの角度が、約９０度に等しいか或いは約９０度である。一例では、領域の対応する角度の２つのセットが、それぞれ類似するか或いは等しい。一例では、領域の２つの対角線が互いに交差する。一例では、領域の２つの対角線の長さが、類似するか或いは等しい。長さが類似するとは、長さの間の差が第１の誤差値よりも小さいことを意味し、角度が類似するとは、２つの角度の間の差が第２の誤差値よりも小さいことを意味することが留意されるべきである。上記例は、少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる領域が長方形に類似するか（或いは同一である）ことを定義するために適用されることがあるが、本明細書では限定されない。

一例において、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１の文字の少なくとも１つの座標を認識する。次に、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの座標に従って少なくとも１つの第１の文字の文字順序を決定する。例えば、少なくとも１つの第１の文字は、少なくとも１つの座標のＸ座標の値に従って左から右に配置される（たとえば、最も小さい値を持つ文字は最も左に配置されるなど）。すなわち、文字認識ユニット２２０は、ナンバープレート画像中の文字を認識するのみならず、各文字の座標も認識する。文字認識ユニット２２０は、座標に従って文字順序を決定して、ナンバープレート認識の誤り率を低減させる。

一例において、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１の文字がナンバープレートルールを満たすかどうかを決定する。ナンバープレートルールは、ナンバープレートを管理する地域の規則に関連することがある。例えば、ナンバープレートの文字数は、台湾のナンバープレート規制に従った４～７である。ナンバープレートフォーマットは、２－４、４－２、２－２、３－２、２－３、３－３および３－４である。Ｘ－Ｙとは、“－”の前のＸ文字及び“－”の後のＹ文字を意味する。ナンバープレートフォーマット４－２において、最初の４文字は数字であり、最後の２文字は英字または数字である。ナンバープレートフォーマット２－４において、最初の２文字は英字または数字であり、最後の４文字は数字である。ナンバープレートフォーマット３－４において、最初の３文字は英字であり、最後の４文字は数字である。一例において、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１文字がナンバープレートルールを満たすときに、少なくとも１つの第１の文字を出力する。さもなければ、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１の文字を出力しないか（或いは少なくとも１つの第１の文字を破棄する）。

一例において、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１の文字を時系列に従って第１のリストに格納する。文字認識ユニット２２０は、第１のリストの記憶領域がいっぱいであるときに、第１のリスト中の最も古いデータを削除して、新しいデータを格納する。

一例として、文字認識ユニット２２０は、ナンバープレート認識結果ＰＬＴ＿ＲＳＴを生成した後に、ナンバープレート認識結果ＰＬＴ＿ＲＳＴを時系列に従って第２のリストに格納する。一例において、文字認識ユニット２２０は、第２のリストの記憶領域がいっぱいであるときに、第２のリスト中の最も古いデータを削除して、新しいデータを格納する。一例において、第２のリストに格納されるデータは、少なくとも１つの第２の文字である。

一例において、文字認識ユニット２２０は、少なくとも１つの第１の文字が少なくとも１つの第２の文字に類似するときに、ナンバープレート認識結果ＰＬＴ＿ＲＳＴが少なくとも１つの第２の文字であると決定する。少なくとも１つの第１の文字が少なくとも１つの第２の文字に類似すると定義する様々な方法がある。一例において、少なくとも１つの第１の文字及び少なくとも１つの第２の文字は、同じ数の文字を持ち、１つの文字のみが異なる。例えば、ＡＢＣ－１２３４およびＡＢＣ－１２３５である。一例において、少なくとも１つの第１の文字と少なくとも１つの第２の文字は、同じ数の文字を持ち、２つの隣接する文字は、逆の文字順序を持つ。例えば、ＡＢＣ－１２３４およびＡＢＣ－１３２４である。一例において、少なくとも１つの第１の文字及び少なくとも１つの第２の文字の文字数は１つだけ異なり、少なくとも１つの第１の文字及び少なくとも１つの第２の文字の一方は、少なくとも１つの第１の文字及び少なくとも１つの第２の文字の他方の全ての文字を含む。例えば、ＡＢＣ－１２３４およびＡＣ－１２３４である。上記例または上記例の任意の組み合わせは、少なくとも１つの第１の文字が少なくとも１つの第２の文字に類似することを定義するために適用されてよいが、本明細書では限定されない。

図３及び図４を同時に参照されたい。図３は、本発明の一例に従ったナンバープレート画像３０の概略図である。図４は、本発明の一例に従った変換されたナンバープレート画像４０の概略図である。ナンバープレート画像３０は、コーナーＡ、Ｂ、ＣおよびＤを含み、変換されたナンバープレート画像４０は、コーナーＡ’、Ｂ’、Ｃ’およびＤ’を含む。一例として、ナンバープレート補正ユニット（例えば、図２のナンバープレート補正ユニット２１０）は、ナンバープレート検出ユニット（例えば、図２のナンバープレート検出ユニット２００）がナンバープレート画像３０を検出した後に、ナンバープレート画像３０のコーナーＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを検出し、対応するコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニットは、記録されたコーナー座標に従ってナンバープレート画像３０の幾何学的変換を行い、変換されたナンバープレート画像４０を生成する。一例において、ナンバープレート補正ユニットは、ナンバープレート画像３０の３つのコーナー（例えば、コーナーＡ、Ｂ、Ｃ）を検出し、対応するコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニットは、３つの検出されたコーナーに従ってコーナー補償を行って、補償されたコーナー（例えば、コーナーＤ）および補償されたコーナー座標を得る。次に、ナンバープレート補正ユニットは、記録されたコーナー座標及び補償されたコーナー座標に従ってナンバープレート画像３０の幾何学的変換を行って、変換されたナンバープレート画像４０を生成する。一例において、ナンバープレート補正ユニットは、ナンバープレート画像３０の２つのコーナー（例えば、コーナーＡ及びＢ）を検出する。ナンバープレート補正ユニットは、コーナー補償及び幾何学的変換を行うことができない。何故ならば、２つのコーナーのみが検出されるからである。よって、ナンバープレート補正ユニットは、ナンバープレート画像３０を文字認識ユニット（例えば、図２の文字認識ユニット２２０）に直接的に出力する。

一例において、ナンバープレート補正ユニットは、変換されたナンバープレート画像４０のコーナーＡ’、Ｂ’、Ｃ’及びＤ’を検出し、対応するコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニットは、コーナーＡ’、Ｂ’、Ｃ’及びＤ’によって囲まれる領域が長方形に類似する（或いは同一である）ならば、変換されたナンバープレート画像４０を文字認識ユニットに出力する。ナンバープレート補正ユニットは、コーナーＡ’、Ｂ’、Ｃ’及びＤ’によって囲まれる領域が長方形に類似しないならば、ナンバープレート画像３０を文字認識ユニットに出力する。一例において、ナンバープレート補正ユニットは、変換されたナンバープレート画像４０の３つのコーナー（例えば、コーナーＡ’、Ｂ’及びＣ’）を検出し、対応するコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニットは、ナンバープレート画像３０を文字認識ユニットに出力する。何故ならば、３つのコーナーによって囲まれる領域は、長方形に類似しないからである。一例において、ナンバープレート補正ユニットは、変換されたナンバープレート画像４０の多くて２つのコーナー（例えば、コーナーＡ’及びＢ’）を検出し、対応するコーナー座標を記録する。ナンバープレート補正ユニットは、ナンバープレート画像３０を文字認識ユニットに出力する。何故ならば、多くて２つのコーナーは、領域を囲むことができないからである。

上記例におけるナンバープレート認識システム１０の動作を図５に示すプロセス５０に要約することができる。プロセス５０は、以下のステップを含む。

ステップ５００：開始する。

ステップ５０２：画像をキャプチャする(取り込む)。

ステップ５０４：画像中のナンバープレート画像の場所を検出し、ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従ってナンバープレート画像を補正して、補正されたナンバープレート画像を生成し、補正されたナンバープレート画像を認識して、ナンバープレート認識結果を生成する。

ステップ５０６：ナンバープレート認識結果を出力する。

ステップ５０８：終了する。

プロセス５０は、ナンバープレート認識システム１０の動作を例示するために使用される。プロセス５０の詳細な記述および変形は、前述の記述を参照することができ、本明細書では説明されない。

上記例におけるナンバープレート認識ユニット２０及び１１０の動作を図６に示すプロセス６０に要約することができる。プロセス６０は、以下のステップを含む。

ステップ６００：開始する。

ステップ６０２：画像中のナンバープレート画像を検出する。

ステップ６０４：ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーを検出して、変換されたナンバープレート画像を生成する。

ステップ６０６：変換されたナンバープレート画像の少なくとも１つの第２のコーナーを検出して、補正されたナンバープレート画像を生成する。

ステップ６０８：補正されたナンバープレート画像中の少なくとも１つの第１の文字を認識して、ナンバープレート認識結果を生成する。

ステップ６１０：終了する。

プロセス６０は、ナンバープレート認識ユニット２０及び１１０の動作を例示するために使用される。プロセス６０の詳細な記述および変形は、前述の記述を参照することができ、本明細書では説明されない。

上記例におけるナンバープレート検出ユニット２００およびナンバープレート補正ユニット２１０の動作を図７に示すナンバープレート認識ユニット２０及び１１０についてのプロセス７０に要約することができる。プロセス７０は、以下のステップを含む。

ステップ７００：開始する。

ステップ７０２：画像中のナンバープレート画像を検出する。

ステップ７０４：ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーを検出する。

ステップ７０６：少なくとも１つの第１のコーナーの数が閾値よりも大きいか？「はい」であるならば、ステップ７０８を実行する。「いいえ」であるならば、ステップ７１６を実行する。

ステップ７０８：ナンバープレート画像のコーナー補償及び幾何学的変換を行って、変換されたナンバープレート画像を生成する。

ステップ７１０：変換されたナンバープレート画像の少なくとも１つの第２のコーナーを検出する。

ステップ７１２：少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる領域は、標的ナンバープレートの形状に類似しているか？「はい」であるならば、ステップ７１４を実行する。「いいえ」であるならば、ステップ７１６を実行する。

ステップ７１４：変換されたナンバープレート画像を出力し、ステップ７１８を実行する。

ステップ７１６：ナンバープレート画像を出力する。

ステップ７１８：終了する。

プロセス７０によれば、ナンバープレート検出ユニット２００は、ステップ７０２を実行し、ナンバープレート補正ユニット２１０は、ステップ７０４～７１６を実行する。一例において、ステップ７０６を「閾値よりも大きい少なくとも１つの第１のコーナーに関連する少なくとも１つの信頼値の十分な信頼値があるか」と置き換えることができる。

プロセス７０は、ナンバープレート検出ユニット２００およびナンバープレート補正ユニット２１０の動作を例示するために使用される。プロセス７０の詳細な記述および変形は、前述の記述を参照することができ、本明細書では説明されない。

上記例における文字認識ユニット２２０の動作を図８に示すナンバープレート認識ユニット２０及び１１０についてのプロセス８０に要約することができる。プロセス８０は、以下のステップを含む。

ステップ８００：開始する。

ステップ８０２：補正されたナンバープレート画像中の少なくとも１つの第１の文字を認識する。

ステップ８０４：少なくとも１つの第１の文字は、ナンバープレートルールを満たしているか？「はい」であるならば、ステップ８０６を実行する。「いいえ」であるならば、ステップ８１２を実行する。

ステップ８０６：第１のリスト中に少なくとも１つの第１の文字を格納する。

ステップ８０８：第１のリスト中の少なくとも１つの第１の文字と第２のリスト中の少なくとも１つの第２の文字とを比較して、ナンバープレート認識結果を生成する。

ステップ８１０：ナンバープレート認識結果を第２のリスト中に格納する。

ステップ８１２：終了する。

プロセス８０は、文字認識ユニット２２０の動作を例示するために使用される。プロセス８０の詳細な記述および変形は、前述の記述を参照することができ、本明細書では説明されない。

画像キャプチャユニット１００、ナンバープレート認識ユニット１１０、出力ユニット１２０、及び（ナンバープレート検出ユニット２００と、ナンバープレート補正ユニット２１０と、文字認識ユニット２２０とを含む）ナンバープレート認識ユニット２０の様々な実現があることが留意されるべきである。例えば、上述のデバイス（回路）は、１つ以上のデバイス（回路）に集積されてよい。加えて、画像キャプチャユニット１００、ナンバープレート認識ユニット１１０、出力ユニット１２０及びナンバープレート認識ユニット２０は、ハードウェア（例えば、回路）、ソフトウェア、（ハードウェアデバイス、ハードウェアデバイス上の読出し専用ソフトウェアとして存在するコンピュータ命令およびデータの組み合わせとして知られる）ファームウェア、電子システム、または上述のデバイスの組み合わせによって実現されることがあるが、本明細書では限定されない。

上記動作において、「決定すること(determining)」の動作は、「計算すること(computing)」、「計算すること(calculating)」、「取得すること(obtaining)」、「生成すること(generating)」、「出力すること(outputting)」、「使用すること(using)」、「選ぶこと／選択すること(choosing/selecting)」または「決定すること(deciding)」の動作に置き換えられてよい。上記動作において、「～に従って(according)」という用語は、「～に応答して(in response to)」という用語に置き換えられてよい。上記動作において、「～に関連する(related to」という用語は、「～の(of)」または「～に対応する(corresponding to)」という用語に置き換えられてよい。上記動作において、「～を介して(via)」という用語は、「上(on)」、「中(in)」または「で(at)」という用語に置き換えられてよい。

要約すれば、本発明は、ナンバープレート認識のためのシステムおよび方法を提供する。ナンバープレート認識システムは、ナンバープレート画像のコーナーに従った幾何学的変換を行って、ナンバープレート画像を補正する。加えて、ナンバープレート認識システムは、認識されたナンバープレート番号が正しいかどうかを第１のリスト及び第２のリスト中に格納されるナンバープレート番号に従って確認し、認識されたナンバープレート番号を補正する。よって、本発明は、ナンバープレート番号認識の精度を向上させて、正しいナンバープレート番号を認識する。

当業者は、本発明の教示を保持しながら、デバイスおよび方法の多くの修正および変更が行われることがあることを容易に認識するであろう。従って、上記開示は、添付の特許請求の範囲の境界によってのみ限定されると解釈されるべきである。

台湾特許出願公開第２０２１０３０４９Ａ号公報台湾特許出願公開第２０１９３９３５４Ａ号公報台湾特許出願公開第２０２０１３２５２Ａ号公報

２０ナンバープレート認識ユニット
１００画像取込ユニット
１１０ナンバープレート認識ユニット
１２０出力ユニット
２００ナンバープレート検出ユニット
２１０ナンバープレート補正ユニット
２２０文字認識ユニット

Claims

画像を取り込むための画像キャプチャユニットと、
前記画像中のナンバープレート画像の場所を検出し、前記ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従って前記ナンバープレート画像を補正して補正されたナンバープレート画像を生成し、該補正されたナンバープレート画像を認識してナンバープレート認識結果を生成するために、前記画像キャプチャユニットに結合される、ナンバープレート認識ユニットと、
前記ナンバープレート認識結果を出力するために、前記ナンバープレート認識ユニットに結合される、出力ユニットと、を含み、
前記ナンバープレート認識ユニットは、
前記画像中の前記ナンバープレート画像を検出するために、前記画像キャプチャユニットに結合される、ナンバープレート検出ユニットと、
前記少なくとも１つの第１のコーナーを検出して変換されたナンバープレート画像を生成し、該変換されたナンバープレート画像の少なくとも１つの第２のコーナーを検出して前記補正されたナンバープレート画像を生成するために、前記ナンバープレート検出ユニットに結合される、ナンバープレート補正ユニットと、
前記補正されたナンバープレート画像中の少なくとも１つの第１の文字を認識するために、前記ナンバープレート補正ユニットに結合される、文字認識ユニットと、を含む、
ナンバープレート認識システム。
前記補正されたナンバープレート画像は、前記少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる領域が標的ナンバープレート形状に類似するときに、前記変換されたナンバープレート画像であり、前記補正されたナンバープレート画像は、前記少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる前記領域が前記標的ナンバープレート形状に類似しないときに、前記ナンバープレート画像である、請求項１に記載のナンバープレート認識システム。
前記文字認識ユニットは、前記少なくとも１つの第１の文字の少なくとも１つの座標を認識し、該少なくとも１つの座標に従って前記少なくとも１つの第１の文字の文字順序を決定する、請求項１に記載のナンバープレート認識システム。
前記文字認識ユニットは、前記少なくとも１つの第１の文字がナンバープレートルールを満たすときに、前記少なくとも１つの第１の文字を出力し、前記文字認識ユニットは、前記少なくとも１つの第１の文字が前記ナンバープレートルールを満たさないときに、前記少なくとも１つの第１の文字を出力しない、請求項１に記載のナンバープレート認識システム。
前記文字認識ユニットは、前記少なくとも１つの第１の文字を第１のリスト中に格納し、前記ナンバープレート認識結果を第２のリスト中に格納する、請求項１に記載のナンバープレート認識システム。
前記文字認識ユニットは、前記第１のリスト中の前記少なくとも１つの第１の文字を前記第２のリスト中の少なくとも１つの第２の文字と比較して、前記ナンバープレート認識結果を生成する、請求項５に記載のナンバープレート認識システム。
画像を取り込むための画像キャプチャユニットと、
前記画像中のナンバープレート画像の場所を検出し、前記ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従って前記ナンバープレート画像を補正して補正されたナンバープレート画像を生成し、該補正されたナンバープレート画像を認識してナンバープレート認識結果を生成するために、前記画像キャプチャユニットに結合される、ナンバープレート認識ユニットと、
前記ナンバープレート認識結果を出力するために、前記ナンバープレート認識ユニットに結合される、出力ユニットと、を含み、
前記ナンバープレート認識ユニットは、前記少なくとも１つの第１のコーナーの数が閾値よりも大きいときに、前記ナンバープレート画像のコーナー補償及び幾何学的変換を実行し、前記補正されたナンバープレート画像は、前記少なくとも１つの第１のコーナーの前記数が前記閾値よりも大きくないときに、前記ナンバープレート画像である、
ナンバープレート認識システム。
ナンバープレート認識のための方法であって、
画像を取り込むステップと、
前記画像中のナンバープレート画像の場所を検出するステップと、
前記ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従って前記ナンバープレート画像を補正して、補正されたナンバープレート画像を生成するステップと、
前記補正されたナンバープレート画像を認識して、ナンバープレート認識結果を生成するステップと、
前記ナンバープレート認識結果を出力するステップと、を含み、
前記ナンバープレート画像の前記少なくとも１つの第１のコーナーに従って前記ナンバープレート画像を補正して、前記補正されたナンバープレート画像を生成するステップは、
前記画像中の前記ナンバープレート画像を検出するステップと、
前記少なくとも１つの第１のコーナーを検出して、変換されたナンバープレート画像を生成するステップと、
前記変換されたナンバープレート画像の少なくとも１つの第２のコーナーを検出して、前記補正されたナンバープレート画像を生成するステップと、を含み、
前記補正されたナンバープレート画像を認識して、前記ナンバープレート認識結果を生成するステップは、
前記補正されたナンバープレート画像中の少なくとも１つの第１の文字を認識するステップを含む、
方法。
前記補正されたナンバープレート画像は、前記少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる領域が標的ナンバープレート形状に類似するときに、前記変換されたナンバープレート画像であり、前記補正されたナンバープレート画像は、前記少なくとも１つの第２のコーナーによって囲まれる前記領域が前記標的ナンバープレート形状に類似しないときに、前記ナンバープレート画像である、請求項８に記載の方法。
前記少なくとも１つの第１の文字の少なくとも１つの座標を認識するステップと、
前記少なくとも１つの座標に従って前記少なくとも１つの第１の文字の文字順序を決定するステップと、を更に含む、
請求項８に記載の方法。
前記少なくとも１つの第１の文字がナンバープレートルールを満たすときに、前記少なくとも１つの第１の文字を出力するステップと、
前記少なくとも１つの第１の文字が前記ナンバープレートルールを満たさないときに、前記少なくとも１つの第１の文字を出力しないステップと、を更に含む、
請求項８に記載の方法。
前記少なくとも１つの第１の文字を第１のリスト中に格納するステップと、
前記ナンバープレート認識結果を第２のリスト中に格納するステップと、を更に含む、
請求項８に記載の方法。
前記第１のリスト中の前記少なくとも１つの第１の文字を前記第２のリスト中の少なくとも１つの第２の文字と比較して、前記ナンバープレート認識結果を生成するステップを更に含む、請求項１２に記載の方法。
ナンバープレート認識のための方法であって、
画像を取り込むステップと、
前記画像中のナンバープレート画像の場所を検出するステップと、
前記ナンバープレート画像の少なくとも１つの第１のコーナーに従って前記ナンバープレート画像を補正して、補正されたナンバープレート画像を生成するステップと、
前記補正されたナンバープレート画像を認識して、ナンバープレート認識結果を生成するステップと、
前記ナンバープレート認識結果を出力するステップと、を含み、
前記少なくとも１つの第１のコーナーの数が閾値よりも大きいときに、前記ナンバープレート画像のコーナー補償及び幾何学的変換が実行され、前記少なくとも１つの第１のコーナーの前記数が前記閾値よりも大きくないときに、前記補正されたナンバープレート画像は前記ナンバープレート画像である、
方法。