[发明专利]一种车牌定位方法

权利要求书

1.一种车牌定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集车辆图像，去除图像噪点，并对图像进行锐化；

(2)使用角点检测器定位图像上的角点；

(3)通过检测出的角点，寻找角点集中的区域作为候选车牌区域；

(4)将训练数据集输入卷积神经网络中，训练出车牌定位模型；将步骤(3)得到的候选车牌区域输入车牌定位模型中，筛选出最大可能性的候选车牌区域作为最终预测的车牌区域。

2.根据权利要求1所述一种车牌定位方法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤如下：

(a)定义步骤(1)采集的图像为I，图像上(x,y)像素点为I(x,y)，设移动距离(u,v)，计算所移动的区域内像素亮度变化的最大值：

$E(u,v)=\underset{x,y}{\Σ}\[I(x+u,y+v)-I(x,y)\]$

(b)对E(u,v)进行泰勒展开：

$E(u,v)=\[u,v\]\left(\underset{x,y}{\Σ}\left[\begin{array}{cc}{I}_x^2& I_x{I}_y\\ I_x{I}_y& I_y^2\end{array}\right]\right)\left[\begin{array}{c}u\\ v\end{array}\right]$

上式中，I_x、I_y为I在x轴与y轴方向的偏导数；

(c)令计算M的特征值λ₁，λ₂；

(d)计算R＝λ₁λ₂-k(λ₁-λ₂)²，k为常数，若R≥t，则判定所移动的区域内存在角点，t为预先设定的阈值。