[发明专利]一种基于车牌特征匹配的车速检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体涉及一种基于车牌特征匹配的车速检测方法。

背景技术

随着视频监控技术应用范围越来越广，现在的交通系统很大程度上依靠视频监控来获 取交通信息，但是进行实时监控的人力需求也会随之增加，在庞大的监控系统下仅仅依靠人 力显得不合实际。

智能交通的目的利用计算机技术代替人力自动获取道路状况，其中利用计算机视觉对道 路监控视频进行自动分析是最可行的方法。车速一直是非常重要的交通信息。

目前道路上主要采用地感线圈、激光和雷达检测速度，而这些技术都存在一些不足。地 感线圈测速是利用两个线圈测量车辆经过固定长度的时间差连测得车速，这种方法具有快速 测得速度的优点，但是线圈受到地面长时间的挤压容易损坏，重新埋设地感线圈需要较高的 成本。激光测速是通过激光两次到达车辆的时间差来计算车辆速度，激光测速的精度高，但 只能对单车道单车辆进行测速，对人眼也具有很大的伤害性，而且激光设备的费用非常高。 雷达测速的缺点是，当存在多个目标时容易出现误检，只能对单个目标速度进行测量。这三 种方法在测量速度时都无法提取车辆信息,依然要通过安装的监控摄像机获取图像信息。

现在监控摄像机已经大规模的使用在公路上，依据现有的摄像机，开发出一种基于视频 的车速检测系统，具有低成本、精度满足应用需求的特点，适合大规模推广应用。

在基于视频的车速检测这个领域有过很多研究，目前有的如基于目标跟踪和特征点匹配 的方法，但它们都无法有效解决多车辆同时检测，并且匹配精度不高。

基于以上所述，提供一种能够解决多车辆同时检测且提高匹配精度的车速检测方法实属 必要。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于车牌特征匹配的车速检 测方法，用于解决现有技术中车速检测无法有效解决多车辆同时检测，并且匹配精度不高的 问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于车牌特征匹配的车速检测方法， 包括步骤：步骤1)，在道路两处分别划定第一检测区域及第二检测区域，每个检测区域中 分别设有第一触发线以及第二触发线；步骤2)，当触发线触发时，先对车牌区域进行粗定 位，然后对粗定位的车牌进行鉴定真伪；步骤3)，对定位到的车牌进行字符分割，并选择 若干个字母或/及数字利用BP神经网络做字符识别；步骤4)，储存识别到的字符序列作为 用于匹配的特征，并记录车牌中心的位置坐标和当前帧数；以及步骤5)，用第二检测区域 中检测到的字符序列比对第一检测区域的车牌记录，若匹配到车牌，则通过像素坐标转换到 真实坐标算出距离，根据帧数得到时间差，从而算出车速。

作为本发明的基于车牌特征匹配的车速检测方法的一种优选方案，步骤2)中，判断触 发线出发包括步骤：于检测区域前上方安装摄像头采集视频，对每帧图像进行灰度化处理， 取触发线上相邻两帧图像的灰度值，做差求绝对值的和，若大于预设阈值，则判定有物体经 过检测区域。

作为本发明的基于车牌特征匹配的车速检测方法的一种优选方案，步骤2)对车牌区域 进行粗定位包括步骤：第一步，在检测区域内提取出候选车牌区域，对图像进行高斯滤波， 降低噪声影响，然后进行灰度化得到灰度图像；第二步，对得到的灰度图像进行二值化得到 二值图像；第三步，对二值图像进行形态学的闭操作；第四步，对二值图像进行连通域标记； 第五步，对标记的每个连通域取最小外接矩形，计算出矩形偏转角度，并筛选出角度偏转在 预设角度内的矩形区域；第六步，计算第五步所筛选出的矩形区域的宽高比，并筛选出高宽 比在预设范围内的矩形区域；以及第七步，通过旋转将第六步筛选出的矩形区域调整为水平， 该矩形区域对应原图像即为车牌区域。

作为本发明的基于车牌特征匹配的车速检测方法的一种优选方案，步骤2)中，基于HOG 特征和SVM分类器对粗定位的车牌进行鉴定真伪，包括步骤：第一步，对车牌区域进行尺 寸归一化处理；第二步，基于机器自学习的方法训练SVM分类器，使其能基于车牌区域的 HOG特征识别车牌的真伪；第三步，基于训练好的SVM分类器得对车牌鉴定鉴定真伪。