[发明专利]一种基于单目视觉和车牌识别的车距测量方法

权利要求书

1.一种基于单目视觉和车牌识别的车距测量方法，其特征在于测量车距的具体过程为：

步骤a、车载单目摄像头实时拍摄本车道前方路况得到视频流，对视频流进行每秒100帧的帧提取，在正常行车工况下，取时间段A内的第47帧图像为单幅的目标图像；

步骤b、对目标图像进行图像预处理：

(1)将目标图像灰度化，以提高车牌图像与背景图像的对比度，图像的颜色有R、G、B三种基色，每种颜色的数值范围均为0到255，通过计算R,G,B的和的平均值，完成图像灰度化，R＝G＝B＝(R,G,B)/3；

(2)将灰度化后的目标图像进行直方图均衡化，通过灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像；

(3)将直方图均衡化的目标图像进行中值滤波处理，根据取值邻域，按灰度值大小对所有像素进行排列，取中间值作为输出值；

步骤c、通过加速模板匹配的定位方法从目标图像中定位并分割出只包含车牌区域的车牌图像，此处的模板指公安部提供的标准车牌图像,汽车车牌的宽度均为440mm,而大车后车牌的高度为220mm，小车后车牌的高度为140mm：

第一步，对模板的隔行隔列数据进行截取，截取后的数据在车牌图像进行匹配时，只匹配车牌图像中四分之一的部分；

第二步，确定误差闭值E，当真实差大于E时，停止当前选取的像素点的计算，重新开始计算下一点；误差闭值E的计算准则:E＝e×(l+1)/2×(c+1)/2，其中e为各点能够给出的最大平均误差；l、c为模板长和宽；

第三步，在第二步得到的点域内，搜索得到只包含车牌区域的图像片段，简称此图像片段为车牌图像；

步骤d、计算车牌图像片段下边缘占用的像素点数与目标图像下边缘占用的像素点数的比值，简称此比值为像素比值N，此比值等于车牌宽度与图像宽度的比值；

步骤e、在3到110米的车距范围内，从小到大每隔0.5米测定一次像素比值，同时记录对应的车距L与像素比值N作为表格数据，采用现有方法对表格数据进行最小二乘法拟合，得到车距与像素比值的函数L＝f(N)＝0.7621*N^-0.966，将检测到的车牌图像宽度比值代入函数得到并输出对应的车距，实现车距的测量。