[发明专利]一种车票自动检票方法

说明书

技术领域

本发明属于一种车票自动检票方法。

背景技术

目前的车票检票手段主要基于人工识别等手段，其缺点是依赖于人的经验和专业技能的培训，其识别手段和技巧很难被普通人掌握，并且增加了检票工作人员的重复工作量，在大量重复工作下容易出现各种疏忽和纰漏，而且随着现代技术的进步，使的假票在外观和各个特征上与真票相差无几，仅仅依赖人的经验，很难甄别出假票。随着模式识别，图像处理，数据库技术的蓬勃发展，现代技术手段给我们在车票检票领域开辟了新的研究方向和方法。

发明内容

本发明的目的在于设计出一种车票自动检票方法，主要使用图像处理，模式识别等手段实现车票信息的自动识别，车票的自动检票。该方法可以实现对车票上三种主要文本信息的识别，通过识别结果实现车票的自动检票。该方法具有信息识别准确，识别速度快等特点，实现了机器自动检票功能。

本发明解决上述问题的技术方案是：使用图像处理，模式识别，数据库等技术将车票文本信息的主要内容字符(非汉字字符)串、条码、汉字等加以识别，通过识别出的信息完成对车票的检票。

上述车票检票方法包括以下步骤：

1.本方法将一张车票图像的文本信息主要分为三类：字符串，条码，汉字信息，先通过预处理手段分割出车票上的这三种信息；在对各信息识别过程中，这三种信息之间是可以相互验证的，可以对应判断每种信息的识别是否准确。

2.字符串信息主要包括车次、时间以及条码的译码字符串等，其中字符串多为粘连断裂字符串。本识别方法采用垂直差分投影算法，基于识别的分割，利用先验知识等方法完成粘连断裂字符串的分割，并在分割的基础上采用BP神经网络进行识别。

3.车票条码的特点是比较模糊，本方法采用一种新的基于先验知识的条码二值化算法；对128码的标准译码算法进行改进并联合使用相关译码算法进行译码。

4.综合利用字符的识别结果，数据库技术，图像匹配技术实现车票的汉字信息的识别。

本发明的优点是：通过图像处理，模式识别的手段可以准确的识别出车票信息，而通过识别出的车票信息可以实现电脑或机器的自动检票，省去了大量的人力劳动，避免了不必要的人为错误疏忽；并可以自动对车票验票，能有效的打击制假售假票的行为。

本发明方法能有效的实现车票文本信息的识别，识别率较高，识别速度快；可以快速的得到车票的各种文本信息，快速实现车票的检票。

附图说明

图1为整个识别方法的流程图。

图2为基于先验知识的条码二值化算法流程图。

具体实施方式

本方法将其文本信息主要分为三类：字符串，条码，汉字信息，先通过预处理手段分割出车票上的这三种信息，进而对分割结果进行相应的处理和识别。在识别过程中，这三种信息之间是可以相互验证的，可以对应判断每种信息的识别是否准确。车票是一个二维图像，具有x和y两个方向，对于扫描进来的图像先通过倾斜校正，去噪，灰度处理等手段得到校正后的灰度图，首先将校正的灰度图沿y轴方向投影，投影图的最小值点位可能得分割点，然后结合车票各行文本高度所占比例的先验知识实现车票文本信息的分割。对分割出的三类文本信息，采用图1所示的算法流程图，分别进行处理和识别。

对于印刷体粘连断裂字符串首先要对其分割，本方法采用基于识别和先验知识的分割；首先是字符串的预处理，分割前的预处理主要包括锐化，二值化，去噪等。预处理中重要的一个环节是二值化。本方法采用局部二值化方法Niblack算法，其性能表现好而且稳定，不像使用全局二值化算法会进一步扩大相邻字符的粘连程度，不利于分割。对于得到的二值化图使用垂直差分投影分析，投影值为极小的点为可能的切分点，对于粘连字符串的分割要首先确定一个准确的分割点(也就是第一个分割点)，然后以此分割点为基础利用先验知识(平均宽度avl和字符数n等)分割余下的字符，本方法采用结合识别的方法，对第一个字符进行分割识别，用识别可信度最高的结果作为第一个字符，并得到第一个分割点。在第一个分割点的基础上，利用平均宽度avl和字符数n对余下的字符串进行预分割得，在预分割的基础上进行精确分割，主要为调整分割点。若分割点间距离大于1.5倍avl，则在分割点间再插入相应的分割点得到最终分割图。对于分割结果取字符的小波变换系数和结构特征组成特征向量，作为BP网络的输入训练神经网络，最后使用训练的神经网络进行识别。