[发明专利]图文影像辨识系统及方法

说明书

本发明提供一种图文影像辨识方法，包含以处理器执行机器学习算法辨识影像中表面的边框，其中表面具有图案，且边框所包围的范围包含图案，以处理器执行矩阵转换法，以基于边框校正影像的角度，以及以处理器执行图案辨识程序辨识图案，以输出对应于图案的辨识结果数据到输出装置。

技术领域

本发明关于一种图文影像辨识系统及方法，特别系关于一种可以校正影像中位于表面图文的图文影像辨识系统及方法。

背景技术

为了监控交通状况或是停车场为了记录车牌以收费，车牌号码的辨识技术的发展已经越趋成熟，且车牌号码的辨识系统进一步已被装设于各个停车场，不仅让停车场的运作更有效率，亦节省了停车场运作时所需的人力成本。

传统的人工智能在进行车牌号码的辨识时通常会先使用表面侦测技术(ObjectDetection)来找到画面中该车牌的最小边框(Bounding Box)，接着再使用车牌辨识技术(License Plate Recognition)来分析此最小边框内的图像并以此取得其车牌号码，然而这样的做法在许多场景中会因为拍摄角度问题或因车牌自身的倾斜所产生的透视变形而受到影响，使得即使能侦测到车牌也无法辨识出正确结果。此外，若车牌上有其他非车牌号码的装饰图案等，亦容易造成影像辨识的结果失真。

发明内容

鉴于上述，本发明提供一种以满足上述需求的图文影像辨识系统及方法。据此，当摄像装置拍摄到的车牌的表面因透视变形而有歪斜，或是车牌自身的倾斜角度而使得摄像装置拍摄到的表面有歪斜时，可以借由校正影像中表面的角度而使得图案辨识的结果更加准确。此外，依据本发明的一个或多个实施例的图文影像辨识系统及方法，当车牌上除了车牌号码之外亦具有其他图案时，图案辨识的结果也不会因受到其他图案影响而失真。

依据本发明一实施例的图文影像辨识方法，包含：以处理器执行机器学习算法辨识影像中表面的边框，其中该表面具有图案，且该边框所包围的范围包含该图案；以该处理器执行矩阵转换法，以基于该边框校正该影像的角度；以及以该处理器执行图案辨识程序辨识该图案，以输出对应于该图案的辨识结果数据到输出装置。

依据本发明一实施例的图文影像辨识系统，包含：摄像装置，用以取得影像；处理器，通信连接于该摄像装置以接收该影像，该处理器以机器学习算法辨识该影像中表面的边框，其中该表面具有图案，且该图案位于该边框所包围的范围内，该处理器并以矩阵转换法基于该边框校正该影像的角度，该处理器还执行图案辨识程序辨识该图案以输出对应于该图案的辨识结果数据；以及输出装置，通信连接该处理器以接收该辨识结果数据，该输出装置输出该辨识结果数据。

以上关于本公开内容的说明及以下实施方式的说明用以示范与解释本发明的精神与原理，并且提供本发明的权利要求书更进一步的解释。

附图说明

图1是依据本发明一实施例所绘示的图文影像辨识系统的方框图。

图2是依据本发明一实施例所绘示的图文影像辨识方法的流程图。

图3是依据本发明一实施例所绘示的图文影像辨识系统的示意图。

【附图标记列表】

1 摄像装置

2 处理器

3 输出装置

具体实施方式

以下在实施方式中详细叙述本发明的详细特征以及优点，其内容足以使任何本领域技术人员了解本发明的技术内容并据以实施，且根据本说明书所公开的内容、申请专利范围及图式，任何本领域技术人员可轻易地理解本发明相关的目的及优点。以下的实施例进一步详细说明本发明的观点，但非以任何观点限制本发明的范围。