一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，本發(fā)明先設(shè)置抓拍圖像的車牌檢測區(qū)域，并標(biāo)定車牌尺寸閾值；然后對原始的抓拍圖像I進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖Ibin；對二值化圖Ibin進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和連通域操作,得到圖像IC和對應(yīng)的連通域集合SC；然后根據(jù)連通域集合進(jìn)行初步剔除偽車牌；再利用候選車牌區(qū)域的位置信息，在原始圖像Igray上，取出對應(yīng)像素點(diǎn)，進(jìn)行字符分割處理，并根據(jù)連通域數(shù)目進(jìn)一步精確剔除偽車牌。本發(fā)明可以高效準(zhǔn)確地完成違法車輛的車牌進(jìn)行識別取證，而且使用更為簡單，無需人工標(biāo)定、逐幀定位，可極大地降低人力成本。
【專利說明】
-種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，特別是一種設(shè)及多傳感 器融合、智能視頻監(jiān)控及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的車牌檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，城市內(nèi)的機(jī)動(dòng)車輛呈現(xiàn)出井噴式的快速增長，由此引發(fā)了諸如道路交通 擁堵，交通管制困難等一系列的現(xiàn)實(shí)難題。有關(guān)部口采用人工監(jiān)管和攝像機(jī)監(jiān)控雖然在一 定程度上可W緩解該問題，但目前的取證方法仍然效率低下，準(zhǔn)確率較低，浪費(fèi)了大量人力 和物力。因此，目前市場上仍然普遍缺乏一種可W高效、準(zhǔn)確地對高速功率的違法車輛進(jìn)行 自動(dòng)抓拍取證的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于，提供一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法。它可W高 效準(zhǔn)確地完成違法車輛的車牌進(jìn)行識別取證，而且使用更為簡單，無需人工標(biāo)定、逐帖定 位，可極大地降低人力成本。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案:一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特點(diǎn)是，包括 W下步驟：
[0005] 步驟A，設(shè)置抓拍圖像的車牌檢測區(qū)域，并標(biāo)定車牌尺寸闊值；
[0006] 步驟B，對原始的抓拍圖像I進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖Ibin;
[0007] 步驟C，對二值化圖Ibin進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和連通域操作，得到圖像Ic和對應(yīng)的連通 域集合Se;所述的形態(tài)學(xué)處理可W是依次進(jìn)行的行膨脹和列膨脹等操作。考慮實(shí)際中，藍(lán)牌 車反光系數(shù)過高，字符間距短等因素，采用較小程度的形態(tài)學(xué)處理。黃色車牌反光性能差， 易被污染，采用較大程度的形態(tài)學(xué)處理。通過W上的操作，可W得到一幅比較好的車牌聯(lián)通 圖像Ic,字體可W完整連接在一起，并能有效地和車牌周圍遮蔽物隔離。
[000引步驟D，W連通域集合Sc作為車牌候選區(qū)域，并通過檢測車牌候選區(qū)域上方連續(xù)= 行像素點(diǎn)和下方連續(xù)=行像素點(diǎn)的值是否均為0,來初步剔除偽車牌；
[0009] 步驟E，根據(jù)連通闊是否超出標(biāo)定的車牌尺寸闊值來剔除偽車牌；
[0010] 步驟F，利用候選車牌區(qū)域的位置信息，在原始圖像Igray上，取出對應(yīng)像素點(diǎn)，進(jìn)行 字符分割處理，并根據(jù)連通域數(shù)目進(jìn)一步精確剔除偽車牌。
[0011] 上述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法中，所述步驟A的具體方法包括W 下步驟：
[0012] a、在用于抓拍圖像的攝像機(jī)監(jiān)控畫面中選取左上和右下2個(gè)參考點(diǎn)，W運(yùn)兩點(diǎn)為 斷點(diǎn)的對角線構(gòu)成的矩形區(qū)域?yàn)檐嚺茩z測區(qū)域；
[OOK] b、在設(shè)置的車牌檢測區(qū)域內(nèi)選取左上、右上、左下和右下四個(gè)參考點(diǎn)，記錄出現(xiàn)在 運(yùn)四個(gè)參考點(diǎn)處的車牌尺寸；
[0014] C、計(jì)算左上和右上兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸W及縱軸位置均值作為遠(yuǎn)端車 牌的尺寸和縱軸位置，同時(shí)計(jì)算左下和右下兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸W及縱軸位置均 值作為近端車牌的尺寸和縱軸位置；
[0015] d、根據(jù)近端車牌的尺寸和縱軸位置，和遠(yuǎn)端車牌的尺寸和縱軸位置，標(biāo)定任意位 置的車牌尺寸和縱軸位置。
[0016] 前述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法中，所述步驟B的具體方法包括W 下步驟：
[0017]曰、在原始的抓拍圖像I上，W任意像素點(diǎn)Xm,n為中屯、選擇1*32的圖像窗口，求出圖 像窗口的像素均值Um,n，
[001 8] Um,n二(Xm,n-化+. . .+Xm,n+. . . Xm,n+化+)/32
[0019] 從而得到一個(gè)Wum,n替換Xm,n的均值圖Iav;
[0020] b、在均值圖Iav上，W像素點(diǎn)Um,n為中屯、選擇9*17的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)部的 像素最大值Umax和最小值Umin ;
[0021] C、在原始圖像Iraw上，W像素點(diǎn)Xm,n為中屯、選擇1*9的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)實(shí) 際像素的巧大值Xmax，巧小值Xmin ;
[0022] d、根據(jù)公式
尋到二值化圖Ibino
[0023] 前述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法中，所述步驟B得到的二值化圖Ibin 在進(jìn)入步驟C之前，進(jìn)行孤立點(diǎn)濾波，去除圖像中的孤立點(diǎn)，避免為后續(xù)工作引入異常情況。
[0024] 前述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法中，所述步驟F中，當(dāng)檢測到連通域 數(shù)目小于4的時(shí)候，則視為偽車牌，拋棄該候選車牌，反之保留。
[0025] 前述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法中，所述步驟E中，剔除大小超出標(biāo) 定的車牌尺寸10%的誤差的連通闊，剔除偽車牌。
[0026] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的方法能夠有效解決不同光源對車牌檢測的干擾，具有 很好的光源適應(yīng)性。而且本發(fā)明還能有效檢測帶污損的車牌。本發(fā)明的方法可W提高檢測 速度、及識別的準(zhǔn)確率，且智能化程度更高，能夠較大地減少人力成本。
【附圖說明】
[0027] 圖1是表示本發(fā)明的工作流程示意圖。
[0028] 下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明，但并不作為對本發(fā)明限制的依據(jù)。
[0029] 實(shí)施例。一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，如圖1所示，包括W下步驟：
[0030] 步驟A，設(shè)置抓拍圖像的車牌檢測區(qū)域，并標(biāo)定車牌尺寸闊值；
[0031] 步驟B，對原始的抓拍圖像I進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖Ibin;
[0032] 步驟C，對二值化圖Ibin進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和連通域操作，得到圖像Ic和對應(yīng)的連通 域集合Sc;
[0033] 步驟D，W連通域集合Sc作為車牌候選區(qū)域，并通過檢測車牌候選區(qū)域上方連續(xù)= 行像素點(diǎn)和下方連續(xù)=行像素點(diǎn)的值是否均為0,來初步剔除偽車牌；
[0034] 步驟E，根據(jù)連通闊是否超出標(biāo)定的車牌尺寸闊值來剔除偽車牌；
[0035] 步驟F，利用候選車牌區(qū)域的位置信息，在原始圖像Igray上，取出對應(yīng)像素點(diǎn)，進(jìn)行 字符分割處理，并根據(jù)連通域數(shù)目進(jìn)一步精確剔除偽車牌。
[0036] 所述步驟B的具體方法包括W下步驟（自適應(yīng)二值化）：
[0037] 曰、在原始的抓拍圖像I上，W任意像素點(diǎn)Xm,n為中屯、選擇1*32的圖像窗口，求出圖 像窗口的像素均值Um,n，從而得到一個(gè)Wum,n替換Xm,n的均值圖Iav;
[003引 b、在均值圖Iav上，W像素點(diǎn)Um, n為中屯、選擇9* 17的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)部的 像素最大值Umax和最小值Umin ;
[0039] C、在原始圖像Iraw上，W像素點(diǎn)Xm,n為中屯、選擇1*9的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)實(shí) 際像素的巧大值Xmax，巧小值Xmin ;
[0040] (1、根據(jù)公^5
得到二值化圖Ibino
[0041] 所述步驟B得到的二值化圖Ibin在進(jìn)入步驟C之前，進(jìn)行孤立點(diǎn)濾波，避免為后續(xù)工 作引入異常情況。
[0042] 所述步驟F中，當(dāng)檢測到連通域數(shù)目小于4的時(shí)候，則視為偽車牌，拋棄該候選車 牌，反之保留。
[0043] 所述步驟A的具體方法包括W下步驟：
[0044] a、在用于抓拍圖像的攝像機(jī)監(jiān)控畫面中選取左上和右下2個(gè)參考點(diǎn)，W運(yùn)兩點(diǎn)為 斷點(diǎn)的對角線構(gòu)成的矩形區(qū)域?yàn)檐嚺茩z測區(qū)域；
[0045] b、在設(shè)置的車牌檢測區(qū)域內(nèi)選取左上、右上、左下和右下四個(gè)參考點(diǎn)，坐標(biāo)分別為 左上(x〇，y〇)，右上(xi，yi)，左下(X2，y2)，右下(X3，y3)，記錄出現(xiàn)在運(yùn)四個(gè)參考點(diǎn)處的車牌尺 寸，（Wl，hl)，（W2，h2)，（W3，h3)，（W4，h4);
[0046] c、計(jì)算左上和右上兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸W及縱軸位置均值作為遠(yuǎn)端車 牌的尺寸和縱軸位置，同時(shí)計(jì)算左下和右下兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸W及縱軸位置均 值作為近端車牌的尺寸和縱軸位置;在監(jiān)控中，汽車主要沿著縱軸(Y軸)方向做運(yùn)動(dòng)，所W 選擇縱軸(Y軸)為主軸，計(jì)算不同位置的闊值，其中遠(yuǎn)端車牌的尺寸和縱軸位置具體計(jì)算方 法為：
[0047] Wf= (wo+wi)/2
[004引 hf=化 o+hi)/2
[0049] 3^f=(y〇+yi)/2
[0050] 近端車牌的尺寸和縱軸位置具體計(jì)算方法為：
[0化1] Wn= (w2+W3)/2
[0化2] hn=化 2+h3)/2
[0053] Yn= (72+73)/2
[0054] d、根據(jù)近端車牌的尺寸和縱軸位置，和遠(yuǎn)端車牌的尺寸和縱軸位置，標(biāo)定任意位 置的車牌尺寸和縱軸位置。具體算法為：
[0化5]
[0化6]
[0057]實(shí)際中，設(shè)定10%的誤差能夠比較好的保留真實(shí)車牌，剔除偽車牌。所W尺寸條件 可W設(shè)置為：
[0化引 [0化9]
[0060] W上為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的詳細(xì)說明，凡是參考本實(shí)施例所做的改進(jìn)，均屬于 本發(fā)明的覆蓋范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟A，設(shè)置抓拍圖像的車牌檢測區(qū)域，并標(biāo)定車牌尺寸閾值； 步驟B，對原始的抓拍圖像I進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖Ibin; 步驟C，對二值化圖1^"進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和連通域操作，得到圖像Ic和對應(yīng)的連通域集合 Sc； 步驟D，以連通域集合Sc作為車牌候選區(qū)域，并通過檢測車牌候選區(qū)域上方連續(xù)三行像 素點(diǎn)和下方連續(xù)三行像素點(diǎn)的值是否均為〇,來初步剔除偽車牌； 步驟E，根據(jù)連通閾是否超出標(biāo)定的車牌尺寸閾值來剔除偽車牌； 步驟F，利用候選車牌區(qū)域的位置信息，在原始圖像Igray±，取出對應(yīng)像素點(diǎn)，進(jìn)行字符 分割處理，并根據(jù)連通域數(shù)目進(jìn)一步精確剔除偽車牌。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于，所述步 驟A的具體方法包括以下步驟： a、 在用于抓拍圖像的攝像機(jī)監(jiān)控畫面中選取左上和右下2個(gè)參考點(diǎn)，以這兩點(diǎn)為斷點(diǎn) 的對角線構(gòu)成的矩形區(qū)域?yàn)檐嚺茩z測區(qū)域； b、 在設(shè)置的車牌檢測區(qū)域內(nèi)選取左上、右上、左下和右下四個(gè)參考點(diǎn)，記錄出現(xiàn)在這四 個(gè)參考點(diǎn)處的車牌尺寸； c、 計(jì)算左上和右上兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸以及縱軸位置均值作為遠(yuǎn)端車牌的 尺寸和縱軸位置，同時(shí)計(jì)算左下和右下兩個(gè)參考點(diǎn)的車牌的平均尺寸以及縱軸位置均值作 為近端車牌的尺寸和縱軸位置； d、 根據(jù)近端車牌的尺寸和縱軸位置，和遠(yuǎn)端車牌的尺寸和縱軸位置，標(biāo)定任意位置的 車牌尺寸和縱軸位置。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于，所述步 驟B的具體方法包括以下步驟： a、 在原始的抓拍圖像I上，以任意像素點(diǎn)xm,n為中心選擇1*32的圖像窗口，求出圖像窗 口的像素均值Um, n，從而得到一個(gè)以1^,n替換xm,n的均值圖I av; b、 在均值圖IavI，以像素點(diǎn)um, η為中心選擇9* 17的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)部的像素 最大值Umax和最小值Umin ; C、在原始圖像Iraw上，以像素點(diǎn)Xm, η為中心選擇1 *9的圖像窗口，求出圖像窗口內(nèi)實(shí)際像 素的最大值Xmax，最小值Xmin ; d、根據(jù)公：得到二值化圖Ibln。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于:所述步 驟B得到的二值化圖Ibln在進(jìn)入步驟C之前，進(jìn)行孤立點(diǎn)濾波，避免為后續(xù)工作引入異常情 況。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于:所述步 驟F中，當(dāng)檢測到連通域數(shù)目小于4的時(shí)候，則視為偽車牌，拋棄該候選車牌，反之保留。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高速公路抓拍圖像的車牌檢測方法，其特征在于:所述步 驟E中，剔除大小超出標(biāo)定的車牌尺寸10%的誤差的連通閾，剔除偽車牌。
【文檔編號】G06K9/34GK106022336SQ201610326384
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月17日
【發(fā)明人】楊永, 王帥, 李文德
【申請人】杭州藏愚科技有限公司