[发明专利]车牌定位方法与装置和计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202010677544.7 | 申请日: | 2020-07-13 |
公开(公告)号: | CN111652222A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 付永乐;郑海涛;赵从志;卢炳干;郭志星 | 申请(专利权)人: | 深圳市智搜信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人: | 李翔宇 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车牌 定位 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种车牌定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果,计算其最佳匹配分值,再计算模板图比较分值,判断是否存在图像的模板图比较分值大于预设值;
当存在图像的模板图比较分值大于预设值,使用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验,若检验结果大于设置值,则完成车牌定位;
当不存在图像的模板图比较分值大于预设值,使用矩形检测算法对图像进行处理,再利用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验,若检验结果大于设置值,则完成车牌定位。
2.根据权利要求1所述的车牌定位方法,其特征在于,所述利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果的步骤之前还包括预先收集与归纳若干模板图。
3.根据权利要求1所述的车牌定位方法,其特征在于,所述利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果的步骤利用归一化的相关系数对图像进行匹配。
4.根据权利要求1所述的车牌定位方法,其特征在于,所述使用矩形检测算法对图像进行处理包括:
将图像二值化;
检索二值化的图像中所有轮廓并将其放于列表,对轮廓进行杂质处理,计算列表中的轮廓能形成最小区域边界矩形;
从所述最小区域边界矩形中提取一个新图像用于检验。
5.根据权利要求4所述的车牌定位方法,其特征在于,所述计算列表中的轮廓能形成最小区域边界矩形的步骤包括:
获取图像中长宽之比为1.8-3.6之间、长宽之乘积在2000px-10000px之间、矩形底部与x轴形成的夹角不超过30度、矩形中心点所在位置均在图片四周尺寸0.8倍之内的区域边界矩形。
6.根据权利要求4所述的车牌定位方法,其特征在于,所述从所述最小区域边界矩形中提取一个新图像用于检验的步骤还包括,对于无角度的矩形通过图像截取函数对图像进行截取。
7.根据权利要求4所述的车牌定位方法,其特征在于,所述从所述最小区域边界矩形中提取一个新图像用于检验的步骤还包括,对有角度的矩形进行旋转角度使之水平,通过矩阵计算重新得到矩形的坐标,再根据矩形的坐标截取图像。
8.一种车牌定位装置,其特征在于,包括以下单元:
模板匹配单元,用于利用模板匹配法对获取的图像进行车牌定位并得到匹配结果,计算其最佳匹配分值,再计算模板图比较分值,判断是否存在图像的模板图比较分值大于预设值;
COMPARE_SSIM校验单元,用于当存在图像的模板图比较分值大于预设值,使用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验,若检验结果大于设置值,则完成车牌定位;
矩形检测单元,用于当不存在图像的模板图比较分值大于预设值,使用矩形检测算法对图像进行处理,再利用COMPARE_SSIM算法对图像进行校验,若检验结果大于设置值,则完成车牌定位。
9.一种车牌定位计算机设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车牌定位程序,所述车牌定位程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的车牌定位方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的车牌定位方法。
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