[发明专利]一种车牌定位方法和装置

说明书

本发明公开了一种车牌定位方法和装置。所述方法包括：预检测，确定候选车牌区域；在候选车牌区域内，选取提议分布对应的提议采样状态；根据提议采样状态对应的采样区域的颜色特征、形状特征、字符特征，计算提议采样状态的车牌特征概率；根据得到的车牌特征概率，确定是否将提议采样状态加入采样状态集合；返回重复执行在候选车牌区域内选取提议分布对应的提议采样状态的步骤，获取采样状态集合；确定采样状态集合中车牌特征概率最大的采样状态对应的采样区域为车牌位置区域。该方法能够将车牌区域用图像表观特征的最大后验概率表示，配合提议概率分布函数的设计，并采用马尔科夫蒙特卡洛法，使得计算过程快速有效，达到精确定位的目的。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种车牌定位方法和装置。

背景技术

近年来，随着计算机及互联网技术的飞速发展，各种机动车数量的迅猛增长，各类信息包括与交通相关的信息呈现爆炸式增长的态势。为了能够更加安全、高效的管理这些信息，智能交通系统(Intelligence Transportation System)应运而生。智能交通系统是将先进的信息技术、计算机技术、数据通信技术、电子控制技术、人工智能技术等有效的集成并应用于地面交通系统，从而建立起可以在大范围内发挥作用的，实时、准确、高效的地面交通系统。智能交通系统在交通管理、旅行者信息、公交运行、车辆监控以及电子收费系统发挥巨大的作用。

车牌作为车辆的身份证，在智能交通系统中发挥着巨大的作用。车牌识别系统包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别三大部分，车牌定位作为车牌识别系统的第一步，对字符分割及识别有重大的影响，准确的定位能提高字符分割及识别的正确率。

现有技术中还没有可以精确的车牌定位的实现方案，因此，如何精准的使车牌定位成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车牌定位方法和装置。

第一方面，本发明实施例提供一种车牌定位方法，包括：

对获取的原图像进行预检测，确定候选车牌区域；

在候选车牌区域内，选取提议分布对应的提议采样状态，所述提议分布表示所述提议采样状态的矩形对角存在车牌的概率；

根据所述提议采样状态对应的采样区域的颜色特征、形状特征、字符特征，计算所述提议采样状态的车牌特征概率；

根据得到的车牌特征概率，确定是否将所述提议采样状态加入采样状态集合；

返回重复执行在候选车牌区域内选取提议分布对应的提议采样状态的步骤，直至获取包含指定数量的提议采样状态的采样状态集合；

确定采样状态集合中车牌特征概率最大的采样状态对应的采样区域为车牌位置区域。

在一些可选的实施例中，所述根据所述提议采样状态对应的采样区域的颜色特征、形状特征、字符特征，计算所述提议采样状态的车牌特征概率，包括：

计算所述提议采样状态对应的采样区域的像素颜色属于车牌颜色的概率，得到所述提议采样状态的颜色特征概率；

计算所述提议采样状态对应的采样区域的边缘为车牌边缘的概率，得到所述提议采样状态的形状特征概率；

计算所述提议采样状态对应的采样区域中字符边缘重心位置与采样区域重心位置的距离，得到所述提议采样状态的字符特征概率；

根据所述颜色特征概率、形状特征概率和字符特征概率，计算所述提议采样状态的车牌特征概率。

在一些可选的实施例中，所述对获取的原图像进行预检测，确定候选车牌区域，包括：

提取获取的原图像垂直边缘和水平边缘，得到水平投影梯度图和垂直投影梯度图；