[发明专利]机动车车牌自动识别方法及其实现装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种机动车车牌自动识别技术，具体是涉及一种基于复杂背 景下实时摄像视频的机动车车牌自动识别方法及其实现装置。

背景技术

随着社会、经济的快速发展，车辆的数量也急剧增加，由此产生了严重 的交通问题，已经成为世界各国所面临的一大难题。另一方面，网络通信技 术、计算机技术、数据库等先进技术手段的迅猛发展，又为建立高效的智能 交通管理系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)提供了技术基础。车 辆牌照识别(License Plate Recognition，LPR)技术作为交通管理自动化的重 要手段，广泛应用于道路收费管理系统、交通监控、停车场管理、车牌验证、 车流统计等场合，因此对车牌识别技术的研究和相关应用系统的开发具有重 要的现实意义，也具有广阔的市场和巨大的商业应用前景。

机动车车牌自动识别技术的主要任务是采集、分析、处理汽车监控视频 图像，自动捕获定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。通常一 个完整的机动车车牌自动识别系统硬件上主要由摄像头、视频采集接口、计 算机和辅助照明装置组成。计算机通过视频采集接口捕获摄像头摄入的视频 图像，并按照顺序进行处理，包括视频中的运动多目标车体定位、车牌定位、 车牌字符分割及车牌字符识别等关键步骤，最终识别出机动车车牌。

目前的复杂背景下的运动多目标车体检测大多是基于视频的，通过摄像 设备取得交通场景的序列图像，根据一定的算法和规则分析出其中包含车体 的部分，主要有帧差法、背景差法和非监督视频分割法。

车牌定位是整个车牌识别技术中的关键和基础部分，车牌定位准确与否 直接影响到后续的识别。车牌定位的研究国外起步较早，较好的牌照定位方 法主要有J.Barroso等提出的基于水平线搜寻的定位方法；R.Parisi等提出的基 于DFT变换的频域分析方法；Charl Coetzee提出的基于Niblack二值化算法 及自适应边界搜索算法的定位方法；J.Bulas-Cruz等人提出的基于扫描行的车 牌提取方法。国内比较好的定位算法有基于车牌文字变化特征的自动扫描识 别算法；基于特征的车辆牌照定位算法；基于变换函数提取车牌的算法以及 同济大学的廖金周、宣国荣提出的基于字符串的车辆牌照分割方法等。

车牌字符分割就是将车牌分割成单个的字符，以利于进一步识别。由于 车牌有一定的规则性，竖直方向上的投影往往在字符间或字符内的间隙处取 得局部最小值，故多采用垂直投影法进行分割。国外如Yuntao等对车牌识别 系统中二值化过程中引入马尔科夫场的某些特性进行研究，然后利用投影进 行切分；韩国的Eun Ryung Lee等利用号牌颜色进行定位和切分；Ohya J.等先 对灰度图像局部二值化，通过对相邻区域的灰度梯度的判断实现字符分割。 国内如中国科技大学的陈锻生等提出的利用快速连通区域形状分析的方法来 实现车牌字符切分；云南昆明理工大学潘小露等提出了一种利用投影的车牌 定位切分方法；复旦大学卢达等人提出了一种基于骨架法形态分析的粘连字 符图像切分方法，对车牌图像中有粘连问题图像将会十分有效。

车牌字符识别技术是一门综合技术。我国的车牌中不仅有英文字母和阿 拉伯数字，还包含笔划繁杂的汉字，其识别难度较国外车牌更大。目前最常 用的车牌字符识别方法有基于模板匹配的识别方法，基于神经网络的识别方 法，基于结构特征的识别方法和基于模糊规则的识别方法等等。总的来说， 传统的基于模板匹配的识别方法和基于结构特征的识别方法无法自动适应模 糊、变形、噪声等干扰较大的情况，而基于神经网络的识别技术则由于具有 较强的自适应能力而越来越受到重视，如T.W.Tindall等通过多层神经网络对 输入字符图像样本进行训练，产生分类器模型用于字符识别等。