專利名稱：車牌遮擋檢測系統(tǒng)及檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于智能交通控制系統(tǒng)領(lǐng)域，特別涉及一種車牌遮擋檢測系統(tǒng)及檢測方法。
背景技術(shù)：
車牌識別技術(shù)是智能交通領(lǐng)域中應(yīng)用極為廣泛的模式識別技術(shù)之一，目前智能交通行業(yè)絕大部分非現(xiàn)場違章檢測系統(tǒng)(如闖紅燈電子警察監(jiān)測系統(tǒng)，超速抓拍系統(tǒng)等)均是基于車牌識別技術(shù)而實現(xiàn)自動檢測、自動抓拍、自動識別和自動入庫的，是交通管理智能化的技術(shù)基礎(chǔ)之一。車牌識別技術(shù)的技術(shù)基礎(chǔ)是圖像處理技術(shù)、字符識別技術(shù)，車牌識別技術(shù)通常分為四個處理階段，即車牌定位、字符分割、字符識別、車牌后處理。其中車牌定位模塊從車輛圖片中定位到車牌位置區(qū)域，包括使用字符筆畫梯度特征、 車牌底色特征、紋理特征等方式，以獲得最為準(zhǔn)確地、有效面積比(即車牌實際區(qū)域與候選區(qū)域面積之比)最大的車牌候選區(qū)域，并盡可能過濾和減少錯誤的候選區(qū)域數(shù)。字符分割模塊是指對車牌候選區(qū)域進(jìn)行分析，定位字符，嘗試使用不同的車牌格式定位并切割車牌字符，選取最為合理的車牌格式劃分方法，并成功分離出單獨的牌照號碼字符。字符識別模塊是指采用模式識別領(lǐng)域中的0CR(光學(xué)字符識別)技術(shù)識別經(jīng)過字符分割之后得到的單個字符圖像，得到單個字符的識別結(jié)果。車牌后處理模塊是指利用字符識別模塊的單字符識別結(jié)果(包括候選識別結(jié)果和對應(yīng)的可信度)，根據(jù)車牌規(guī)則篩選并組合出可信度最高且符合車牌字符規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)的牌照號碼，常用的方法是采用最短路徑法來實現(xiàn)。通過以上四個模塊的組合和處理，可以獲得可信度較高的車牌號碼識別結(jié)果。目前使用的車牌識別技術(shù)采用的車牌定位方法大多是基于車牌特征的，即在圖像中尋找具有車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域，再嘗試采用不同格式的車牌規(guī)則對該區(qū)域進(jìn)行切分，從而分割出單獨的車牌字符，送入OCR字符識別模塊。其中最重要的車牌特征是字符特征，可以較為準(zhǔn)確地區(qū)分出車牌區(qū)域和車身上的其他字符，以便減少車牌區(qū)域候選塊，提高定位速度。但這種方法的缺點在于如果車牌被遮擋或部分遮擋，導(dǎo)致其字符特征不明顯，則往往導(dǎo)致車牌區(qū)域定位失敗，最后出現(xiàn)無法識別的情況。而在日常生活中常見的惡意遮擋車牌的行為恰恰正好減少了車牌的字符特征，如使用紙片或光盤遮擋車牌的若干個數(shù)字(通常為1 3個)，則可能導(dǎo)致定位失敗，從而最后無法識別到車牌。為了解決上述問題，中國專利CN102156862A公開了一種反遮改(遮擋和涂改)車牌識別系統(tǒng)及識別方法。首先利用車牌的回歸反射特性設(shè)計了一種主被動成像系統(tǒng)，實現(xiàn)了圖像中車牌區(qū)域的高亮顯示，車身、其它背景以及遮改材料的低亮顯示；然后，設(shè)計一種反遮改車牌識別方法，實現(xiàn)了遮改判別和字符識別。但是，這種車牌識別系統(tǒng)僅使用圖像處理方法對車牌字符進(jìn)行分割，如不能分割則判定為遮擋，分割成功后二值化處理當(dāng)0像素
4大于閾值則認(rèn)為遮擋，否則認(rèn)為非遮擋。但是，該系統(tǒng)不能區(qū)分惡意遮擋和非故意遮擋。對于車牌被前后車輛遮擋的情況，一方面由于對車牌輪廓被遮擋可能導(dǎo)致車牌定位失敗，另一方面即使車牌定位成功，由于遮擋缺失了字符也會導(dǎo)致遮擋號碼的判斷不夠準(zhǔn)確；而對于一些破損臟污車牌，由于無法分割出車牌字符也被誤判為故意遮擋?，F(xiàn)有的人為惡意遮擋車牌字符所采用的方式相對固定，常見的是用光盤、紙、蒙布等物品對車牌的后幾位進(jìn)行遮擋。對于常見的遮擋方式和遮擋物，其紋理特征是相對固定或有規(guī)律的。因此，申請人針對上述惡意遮擋車牌字符的情況提出了本發(fā)明。

發(fā)明內(nèi)容
為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有的車牌識別系統(tǒng)不能分辨車牌惡意遮擋的問題，進(jìn)而提供一種能夠準(zhǔn)確檢測到后幾位車牌號碼被惡意遮擋的車牌遮擋檢測系統(tǒng)以及檢測方法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明公開了一種車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其包括，車輛抓拍定位模塊，用于抓拍監(jiān)測位置的車輛圖像并在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；以及處理模塊，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行處理；還包括車牌遮擋判斷模塊，車牌遮擋判斷模塊包括，車牌定位模塊，用于在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；車牌字符分析模塊，根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；遮擋分析模塊，根據(jù)分析缺失字符可能存在位置的紋理來判斷是否惡意遮擋；將判斷結(jié)果送至所述處理模塊。車輛抓拍定位模塊包括車輛抓拍單元，用于對通行于監(jiān)測位置的車輛圖像進(jìn)行抓拍；車輛定位單元，用于將抓拍到車輛圖像定位到車輛輪廓位置。所述車牌定位模塊根據(jù)顯露的車牌字符位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域。所述車牌字符分析模塊包括顯露字符位置確認(rèn)單元以及缺失字符位置判斷單元; 所述顯露字符位置確認(rèn)單元根據(jù)字符的紋理特征應(yīng)用匹配搜索定位到顯露字符位置；缺失字符位置判斷單元根據(jù)顯露字符的位置以及標(biāo)準(zhǔn)車牌字符格式推斷缺失字符可能存在位置。所述顯露字符個數(shù)為3-5個，其至少包括車牌的第兩位。所述處理模塊包括報警裝置，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行報警。本發(fā)明同時公開了應(yīng)用上述車牌遮擋檢測系統(tǒng)的檢測方法，其包括以下步驟，a.對通行于監(jiān)測位置的車輛圖像抓拍后，在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；b.在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；c.根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；d.根據(jù)分析缺失字符位置的紋理特征判斷是否惡意遮擋，所述處理模塊根據(jù)判斷結(jié)果對惡意遮擋車牌進(jìn)行處理。步驟b中通過顯露的車牌位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域。
步驟d所述處理模塊對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行報警。本發(fā)明的上述技術(shù)方案相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下優(yōu)點本發(fā)明的車牌遮擋檢測系統(tǒng)根據(jù)顯露的車牌字符位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域，其避免了現(xiàn)有技術(shù)中通過車牌特征實現(xiàn)定位時定位失敗的問題。并且，本發(fā)明通過分析缺失字符位置處的紋理信息，紋理信息與若干類常見的遮擋物的紋理特征相近，或多個字符缺失區(qū)域的紋理比較接近，則基本可以判定該車牌可能存在惡意遮擋的行為。避免了現(xiàn)有技術(shù)中，因此，本發(fā)明的車牌遮擋檢測系統(tǒng)在判斷惡意遮擋方面相比于現(xiàn)有技術(shù)更加智能化。


為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚的理解，下面根據(jù)本發(fā)明的具體實施例并結(jié)合附圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明，其中圖1是車牌遮擋檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖。
具體實施例方式以下將結(jié)合附圖，使用以下實施例對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步闡述。本發(fā)明的車牌遮擋檢測系統(tǒng)如圖1所示，其包括，車輛抓拍定位模塊1，用于抓拍監(jiān)測位置的車輛圖像并在抓拍到車輛圖像中定位到車輛輪廓；所述車輛抓拍定位模塊1包括車輛抓拍單元11和車輛定位單元12。車輛抓拍單元11用于對通行在監(jiān)測點路面的車輛的圖像抓拍。該單元的功能是為了獲得清晰、完整的車輛圖像，以便于進(jìn)行后續(xù)的遮擋檢測和分析。對車輛進(jìn)行圖像抓拍的機(jī)制有多種，常見的方式包括地感線圈觸發(fā)抓拍、視頻分析觸發(fā)抓拍、雷達(dá)觸發(fā)抓拍等， 該功能模塊是整個系統(tǒng)進(jìn)行處理分析的車輛圖像的采集單元，是數(shù)據(jù)來源模塊，在所有基于車牌識別技術(shù)的智能交通系統(tǒng)中均有使用類似的功能模塊。在本系統(tǒng)中對該模塊沒有特殊的要求，可以直接使用成熟的技術(shù)來實現(xiàn)車輛圖像的抓拍。車輛定位單元12在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛的輪廓位置。該單元的功能是為了從大分辨率的全景圖像中定位到目標(biāo)車輛的具體位置，且該位置基本以車輛的外形輪廓為邊界，去除陰影、車輛遮擋等的影響。使用類似于人臉檢測的模式識別算法，通過采用車輛外形模板(主要包括車前臉或車輛后部的模板)進(jìn)行搜索匹配，在抓拍圖像中定位到車輛位置。在模式識別領(lǐng)域有多種經(jīng)典算法(如金字塔搜索)可以實現(xiàn)這一功能。本系統(tǒng)中沒有對該模塊提出特殊的要求，可以直接使用成熟的技術(shù)來實現(xiàn)車輛區(qū)域的定位。該車牌遮擋檢測系統(tǒng)還包括車牌遮擋判斷模塊2，車牌遮擋判斷模塊2包括，車牌定位模塊21，所述車牌定位模塊根據(jù)顯露的車牌位置以及車牌位置的統(tǒng)計值將所述車輛輪廓定位到車牌懸掛的位置區(qū)域。該模塊的功能是較為準(zhǔn)確地定位到車牌的具體位置，該位置需要較為準(zhǔn)確的標(biāo)定車牌區(qū)域，應(yīng)基本限制在實際車牌的外邊框位置，不允許出現(xiàn)較大的偏差或多余區(qū)域，也不允許有較嚴(yán)重的缺失。車牌定位模塊是本系統(tǒng)中的關(guān)鍵模塊。由于本系統(tǒng)要解決的是車牌遮擋的檢測和判斷，因此對于該模塊而言，不可能利用車牌字符區(qū)域的完整紋理信息來實現(xiàn)對車牌位置的標(biāo)定，但由于大部分情況下惡意遮擋車牌的情況都是采用各種方式遮擋部分車牌字符(如遮擋車牌號碼最后1 3位)，因此仍然可以利用剩余的3-5個部分字符的紋理信息，同時根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律(如對于絕大部分小型車輛，頭部和尾部車牌均懸掛在中間位置)輔助實現(xiàn)對車牌區(qū)域的定位。而對于車牌沒有懸掛在中間位置的情況，在統(tǒng)計規(guī)律的區(qū)域找不到類似車牌字符的特征，則放棄使用統(tǒng)計規(guī)律，直接根據(jù)顯露出來的字符位置確定車牌的可能區(qū)域。車牌字符分析模塊22，根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符的可能存在的位置；所述車牌字符分析模塊包括顯露字符位置確認(rèn)單元221以及缺失字符位置判斷單元222。所述顯露字符位置確認(rèn)單元221用于確認(rèn)車牌區(qū)域內(nèi)各字符的位置。該單元是基于車牌定位模塊的定位區(qū)域，在區(qū)域內(nèi)搜索字符，其主要方法是利用字符的紋理特征，采用匹配搜索的方式定位到車牌字符位置。匹配搜索方式是指在車牌的可能區(qū)域內(nèi)采取模板匹配、連通域搜索等方式確定單個車牌字符，對于惡意遮擋車牌行為來說，通常仍然會有3 5個字符是顯露的，采用模式識別中的模糊搜索匹配算法可以確定顯露出來的車牌字符的具體位置，并同時根據(jù)顯露出來的字符位置確認(rèn)車牌格式。對于惡意遮擋車牌行為來說，最常見的遮擋方式是對車牌號碼后一位或后兩位的遮擋，對于顯露出來的字符來說，字符大小、寬度是可以計算出平均值的，字符間距也可取得，通過顯露出來的字符大小和位置關(guān)系，可以確定車牌格式。由于車牌中第2，3位的字符寬度與其他位之間的間距相差較大，所以只要在第2位字符存在的情況下，顯露字符以及缺失字符的位置都能夠唯一確定。如當(dāng)車牌字符最后兩位被遮擋時，可以通過第2、3字符間的間距明顯大于其他字符間的間距唯一確定車牌格式；當(dāng)被遮擋位置位于車牌中間位置時，例如第3位和第5位被遮擋，則可以通過第2位與第4位字符之間的距離(其相比于普通的兩位之間的距離大一定比例)以及第4位與第6位，第6位與第7位之間的距離的關(guān)系，則可以判斷出車牌格式及其位置。通過上述處理，根據(jù)缺失字符位置判斷單元222根據(jù)車牌格式以及已經(jīng)通過顯露字符位置確認(rèn)單元確認(rèn)的車牌字符位置，定位到“應(yīng)該存在”車牌字符的區(qū)域位置。該單元主要是為了定位很可能被遮擋的字符的位置，是通過車牌格式及已知的字符的位置來推斷可能被遮擋的字符的位置的。還包括遮擋分析模塊23，所述遮擋分析模塊23根據(jù)缺失區(qū)域的紋理分析判斷是否惡意遮擋車牌。該模塊即針對缺失字符位置判斷單元222所定位到的“應(yīng)該存在字符” 但卻沒有檢測“確實存在”的區(qū)域進(jìn)行紋理分析，因為此處很可能存在被遮擋的字符。提取其紋理特征，該特征必然與字符特征區(qū)別較大(如果區(qū)別很小，則被定位為車牌字符了)。 由于人為惡意遮擋車牌字符所采用的方式相對固定，常見的有光盤遮擋、紙遮擋、蒙布遮擋等。對于常見的遮擋方式和遮擋物，其紋理特征是相對固定或有規(guī)律的。如在遮擋分析模塊中所檢測到的紋理特征(這些紋理特征均位于“可能存在車牌字符但未檢測到字符”的區(qū)域)與若干類常見的遮擋物的紋理特征相近，或多個字符缺失區(qū)域的紋理比較接近，則基本可以判定該車牌可能存在惡意遮擋的行為。該車牌遮擋檢測系統(tǒng)還包括處理模塊3，所述處理模塊3包括報警裝置，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行報警。本發(fā)明同時公開了應(yīng)用上述車牌遮擋檢測系統(tǒng)的檢測方法，其包括以下步驟，
a.對通行于監(jiān)測位置的車輛圖像抓拍后，在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；b.通過顯露的車牌位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；c.根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；d.根據(jù)分析缺失字符位置的紋理特征判斷是否惡意遮擋，所述處理模塊根據(jù)判斷結(jié)果對惡意遮擋車牌進(jìn)行報警。顯然，上述實施例僅僅是為清楚地說明所作的舉例，而并非對實施方式的限定。對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。而由此所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍之中。
權(quán)利要求
1.一種車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其包括，車輛抓拍定位模塊(1)，用于抓拍監(jiān)測位置的車輛圖像并在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；以及處理模塊(3)，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行處理；其特征在于還包括車牌遮擋判斷模塊O)，車牌遮擋判斷模塊( 包括，車牌定位模塊(21)，用于在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；車牌字符分析模塊(22)，根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；遮擋分析模塊(23)，根據(jù)分析缺失字符可能存在位置的紋理來判斷是否惡意遮擋；將判斷結(jié)果送至所述處理模塊。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其特征在于車輛抓拍定位模塊(1)包括車輛抓拍單元(11)，用于對通行于監(jiān)測位置的車輛圖像進(jìn)行抓拍；車輛定位單元(12)，用于將抓拍到車輛圖像定位到車輛輪廓位置。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其特征在于所述車牌定位模塊根據(jù)顯露的車牌字符位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其特征在于所述車牌字符分析模塊0 包括顯露字符位置確認(rèn)單元021)以及缺失字符位置判斷單元022)；所述顯露字符位置確認(rèn)單元(221)根據(jù)字符的紋理特征應(yīng)用匹配搜索定位到顯露字符位置；缺失字符位置判斷單元(22 根據(jù)顯露字符的位置以及標(biāo)準(zhǔn)車牌字符格式推斷缺失字符可能存在位置。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其特征在于所述顯露字符個數(shù)為3-5個，其至少包括車牌的第兩位。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一所述的車牌遮擋檢測系統(tǒng)，其特征在于所述處理模塊( 包括報警裝置，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行報警。
7.一種應(yīng)用權(quán)利要求1-6任一所述車牌遮擋檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于其包括以下步驟，a.對通行于監(jiān)測位置的車輛圖像抓拍后，在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；b.在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；c.根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；d.根據(jù)分析缺失字符位置的紋理特征判斷是否惡意遮擋，所述處理模塊根據(jù)判斷結(jié)果對惡意遮擋車牌進(jìn)行處理。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車牌遮擋檢測方法，其特征在于步驟b中通過顯露的車牌位置以及車牌位置的統(tǒng)計值在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車牌遮擋檢測方法，其特征在于步驟d所述處理模塊對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行報警。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車牌遮擋檢測系統(tǒng)，屬于智能交通控制領(lǐng)域。其包括車輛抓拍定位模塊(1)，用于抓拍監(jiān)測位置的車輛圖像并在抓拍到的車輛圖像中定位到車輛輪廓；以及處理模塊(3)，用于對惡意遮擋車牌情況進(jìn)行處理；還包括車牌遮擋判斷模塊(2)，其包括車牌定位模塊(21)，用于在所述車輛輪廓圖像中定位到車牌區(qū)域；車牌字符分析模塊(22)，根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)的顯露字符特征，確定顯露字符位置以及缺失字符可能存在位置；遮擋分析模塊(23)，根據(jù)分析缺失字符位置的紋理來判斷是否惡意遮擋；將判斷結(jié)果送至所述處理模塊。該車牌遮擋檢測系統(tǒng)解決了現(xiàn)有檢測系統(tǒng)不能區(qū)分惡意遮擋情況的技術(shù)問題。
文檔編號G08G1/017GK102568202SQ20111044000
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月23日
發(fā)明者張秀梅, 李艷東, 樊平, 童劍軍 申請人:北京易華錄信息技術(shù)股份有限公司