[发明专利]一种车牌智能识别方法

说明书

本发明公开了一种车牌智能识别方法，包括如下步骤：S1获取包含车牌的车辆图像，对图像进行预处理；S2对预处理后的图像进行车牌区域粗定位；S3对车牌区域粗定位后的图像进行车牌精定位；S4对精定位所得车牌图像进行字符裁剪处理；S5对裁剪所得字符图像归一化和特征提取处理；S6采用模板匹配算法进行车牌字符自动识别。本发明解决了倾斜车牌定位不准确的问题，具有识别准确度高、对倾斜车牌识别效果好的优点。

技术领域

本发明涉及车牌的智能识别领域，具体涉及一种车牌智能识别方法。

背景技术

随着科学技术的发展，数字图像处理的应用愈加广泛，除了对视觉效果的增强之外，图像识别的应用场景也越来越多，随着科技数字化、智能化，图像识别技术越来越多地应用于军事、智能交通领域中。随着智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的迅速发展，车牌自动识别技术早已成为图像处理与模式识别技术在智能交通领域重要的研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节。车牌识别技术可运用于道路交通监控、交通事故现场勘查、交通违章自动记录、停车场自动安全管理、高速公路自动收费系统等方面。

目前车牌自动识别方式包括以下步骤：1)车牌获取；2)车牌字符分割；3)字符识别。调研发现，目前车牌自动识别方式存在以下弊端：1、对系统安装要求较高，车牌识别系统不具有普适性；2、车牌识别准确率易受环境影响，如车牌污损、光照不足等；3、传统方法对于倾斜车牌的定位不准确，容易导致倾斜车牌的识别准确率低。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种车牌智能识别方法。本发明解决了倾斜车牌的定位不准确的问题，本算法具有识别准确率高、对倾斜车牌识别效果好等优点。

本发明采用如下技术方案：

一种车牌智能识别方法，包括如下步骤：

S1获取包含车牌的车辆图像，对图像进行预处理；

S2对预处理后的图像进行车牌区域粗定位；

S3对车牌区域粗定位后的图像进行车牌精定位；

S4对精定位所得车牌图像进行字符裁剪处理；

S5对裁剪所得字符图像归一化和特征提取处理；

S6采用模板匹配算法进行车牌字符自动识别。

所述对预处理后的图像进行车牌区域粗定位，具体如下：

S2.1采用基于Haar特征的Adaboost分类器算法进行车牌定位；

S2.2在分类器算法定位的基础上进行区域扩展完成车牌区域粗定位。

所述在分类器算法定位的基础上进行区域扩展完成车牌区域粗定位，具体为：

设区域扩展后粗定位图像的高H和宽W分别为：

H＝H₁+2*offset_H

W＝W₁+2*offset_W

其中，H₁、W₁为分类器算法定位图像的高和宽，offset_H和offset_W为区域扩展偏置量；

其中，

所述对车牌区域粗定位后的图像进行车牌精定位，具体为：

S3.1采用随机抽样一致性算法对粗定位后的车牌进行上下边界拟合；

S3.2基于纹理方向场对车牌字符矫正；