[发明专利]车牌的识别系统及方法

权利要求书

1.一种车牌的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取含有车牌的图像并对其进行滤波；

S2、设定频谱阈值，选择所述图像中频谱超过该阈值且颜色与车牌颜色相同的矩形区域；判断所述矩形区域的形状是否符合车牌的形状，若是，则执行步骤S3，否则继续执行步骤S2；

S3、提取所述矩形区域中的字符局部特征，判断所述字符局部特征是否一致；若一致，则执行步骤S4，否则返回执行步骤S2；

S4、对所述矩形区域进行灰度化、二值化、去边框及去镏钉，并将该矩形区域中的字符区域进行分割，判断分割后的字符数是否满足车牌的字符数，若是，则执行步骤S5，否则返回执行步骤S2；

S5、判断分割后的各字符形状是否相同、各字符间是否线性排列，若是，则执行步骤S6，否则返回执行步骤S2；

S6、对所述各字符的尺寸进行归一化，提取字符的统计特征并将其分类，输出车牌识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括判断所述矩形区域的宽度是否是其高度的至少两倍，若是，则执行步骤S3，否则继续执行步骤S2。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

S41、对所述矩形区域进行灰度化、二值化，得到二值化图像；

S42、逐行搜索所述二值化图像，判断每行的黑白变化次数是否大于12次，若是，则该行是字符区域，若不是，则将该行进行去边框及去镏钉；

S43、将所述字符区域进行分割，判断分割后的字符数是否满足车牌的字符数，若是，则执行步骤S5，否则返回执行步骤S2。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S43进一步包括：将所述字符区域对应的二值化图像进行垂直投影、区域连通及位置模板比对，确定每个字符的位置，并对所述字符区域进行分割，判断分割后的字符数是否满足车牌的字符数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S6进一步包括对所述各字符的尺寸进行归一化，提取字符的统计特征并将其送入SVM或多层神经网络进行分类，输出车牌识别结果。

6.一种车牌的识别系统，其特征在于，包括有：

滤波单元，用于获取含有车牌的图像并对其进行滤波；

第一识别单元，用于设定频谱阈值，选择所述图像中频谱超过该阈值且颜色与车牌颜色相同的矩形区域；判断所述矩形区域的形状是否符合车牌的形状；

第二识别单元，用于提取所述矩形区域中的字符局部特征，判断所述字符局部特征是否一致；

字符分割单元，用于对所述矩形区域进行灰度化、二值化、去边框及去镏钉，并将该矩形区域中的字符区域进行分割，判断分割后的字符数是否满足车牌的字符数；

第三识别单元，用于判断分割后的各字符形状是否相同、各字符间是否线性排列；

输出单元，用于对所述各字符的尺寸归一化，提取字符的统计特征并将其分类，输出车牌识别结果。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一识别单元进一步用于判断所述矩形区域的宽度是否是其高度的至少两倍。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述字符分割单元进一步用于将所述字符区域对应的二值化图像进行垂直投影、区域连通及位置模板比对，确定每个字符的位置，并对所述字符区域进行分割，判断分割后的字符数是否满足车牌的字符数。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述输出单元进一步用于对所述各字符的尺寸进行归一化，提取字符的统计特征并将其送入SVM或多层神经网络进行分类，输出车牌识别结果。