[发明专利]车牌检测与识别的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理及模式识别技术，尤其涉及一种车牌检测与识别的方法及系统。

背景技术

车牌自动检测与识别系统是现代智能交通管理系统的核心内容。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到车辆的车牌号码，从而完成识别过程。再通过一些后续处理手段可以实现停车收费管理，交通流量控制指标测量，告诉公路超速自动化监管以及飞机场等大型安全设施周围的车辆安全管理等等功能。随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高，越来越拥挤的交通状况给交通管理带来新的挑战，因此智能交通管理系统（ITMS，Intelligent Traffic Management System）逐渐成为交通管理的主要趋势。对于维护交通安全和城市治安，实现交通自动化管理有着现实的意义。

发明内容

本发明提供了一种车牌检测与识别的方法及系统，通过提取检测地点的视频或者录像的视频帧图像，并检测、识别视频帧图像中的车牌，避免了触发线圈的使用，实现多个车牌的检测。

为实现本发明目的提供的一种车牌检测与识别的方法，包括以下步骤：

从监控视频流或录像中读取视频帧图像；

对所述读取视频帧图像进行预处理；

通过车牌确定的方法检测出所述读取视频帧图像中包含车牌的视频帧图像，确定视频帧图像中的车牌区域个数及坐标；

对所述车牌区域进行车牌识别；

将所述车牌识别结果及所述包含车牌的视频帧图像传送到终端显示。

较佳地，作为一种可实施方式，所述对所述读取视频帧图像进行预处理包括以下步骤：

设定所述读取视频帧图像中感兴趣区域；

将所述感兴趣区域图像转换为灰度图；

通过下面的公式将视频或者录像中的彩色RGB视频帧图像转换为灰度图像：

GRAY(i,j)=0.299R(i,j)+0.587G(i,j)+0.114B(i,j)，

其中i,j为图像纵横坐标，i=1,2,3,…,m，m为图像高度，j=1,2,3,…,n，n为图像宽度，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别为像素坐标为(i,j)处的红绿蓝三通道的像素值，GRAY(i,j)为像素坐标为(i,j)处的灰度值；

通过中值滤波对所述感兴趣区域图像进行平滑处理；

采用中值滤波的方法对所述视频帧图像中的感兴趣区域进行平滑处理，滤除图像噪声；

对所述感兴趣区域图像进行边缘检测；

采用LOG算子，结合高斯平滑滤波器与拉普拉斯锐化滤波器，平滑滤波去除噪声点，锐化检测边缘，得到受噪声点干扰较低的边缘值B；

计算所述感兴趣区域图像的三值图；

设定阈值k根据感兴趣区域的边缘值B计算感兴趣区域的三值图，

当像素点B(i,j)>k时，T(i,j)=0；

当像素点B(i,j)<-k，T(i,j)=255；

当像素点-k≤B(i,j)≤k，T(i,j)=128;

其中B(i,j)为像素坐标为(i,j)处的边缘值，T(i,j)为像素坐标为(i,j)处的三值图值，得到感兴趣区域的三值图。

较佳地，作为一种可实施方式，所述通过车牌确定的方法检测出所述读取视频帧图像中包含车牌的视频帧图像，确定视频帧图像中的车牌区域个数及坐标，包括以下步骤：

在所述感兴趣区域中进行车牌粗确定，根据图像预处理得到的视频帧图像中感兴趣区域的三值图，分隔连通域获得候选车牌区域，确定候选车牌区域的个数及坐标；

对所述候选车牌区域进行车牌细确定，调整候选车牌区域边框，当候选车牌区域宽度或高度大于所设最大阈值时，去除多余的部分，重新调整候选车牌区域外框；当候选车牌区域小于所设最小阈值时，去除所述候选车牌区域；

当一个候选车牌区域被另一个候选车牌区域包含时，则去除被包含的较小候选车牌区域；

当两个候选车牌区域重叠比例超过所设阈值时，则去除其中一个候选车牌区域；

确定车牌区域的个数及坐标；

返回所述感兴趣区域中车牌区域的个数及所述车牌区域的坐标。

较佳地，作为一种可实施方式，所述通过车牌确定的方法检测出所述读取视频帧图像中包含车牌的视频帧图像，确定视频帧图像中的车牌区域个数及坐标，还包括以下步骤：

所述感兴趣区域中车牌个数为零时，结束车牌识别，返回读取下一帧要进行车牌检测与识别的视频帧图像。