[发明专利]一种车胎文本检测和识别方法

说明书

本发明公开了一种环形车胎文本检测和识别方法，它以圆曲线拟合算法作为依据，使用TPS插值算法对图像进行矫正，在矫正后的图像中使用文字识别模型用来识别其中的文字部分，用于解决现有技术中检测效率低、误检率大、成本昂贵等问题。

技术领域

本发明涉及图像处理和场景文字检测识别领域，具体为一种基于圆曲线拟合 和图像矫正的车胎文本检测和识别方法。

背景技术

车胎侧面模刻的文字包含了车胎品牌、制造厂商、生产时间、使用年限、最 大载重量等信息。对于车辆用户，特别是车辆运营商、交通监管人员，这些信息 是至关重要的。在道路交通上，往往会出现车辆所配备车胎的超过使用年限、车 辆载重超过车胎最大载重量、车辆使用不合格车胎等违规情况，这些违规情况为 交通安全带来了很大的隐患。因此，设计一种可以自动检测和识别车胎上包含特 有信息文本的方法具有重要的意义。

针对车胎文本的检测和识别，国内外专家和学者展开了重点研究。其中与本 发明较为接近的包括：发明专利(发明人：路通、王文海、牟星、涂庆红，申请 号：CN201710728404.6，名称：一种自然场景文字检测的方法)提出了一种通用 场景下的文字检测方法，该方法通过提取图像的COLD特征，来完成场景文字的 检测任务。Wajahat Kazmi等(Vehicle tire(tyre)detection and text recognition using deep learning[C].2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science andEngineering(CASE).IEEE,2019:1074-1079)为了解决车胎文字对比度较低、磨损 等情况造成的输入图像模糊，设计了一套用于拍摄车胎侧面图像的装置。发明专 利(发明人：操晓春、伍蹈、王蕊、代朋纹、张月莹，申请号：CN201710463101.6， 名称：一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法)提出了一种基于深度 学习的文字检测方法，该方法相比基于图像处理的文本检测方法有效地提升了场 景文字检测的准确度。

在现有环形车胎文本检测方法中，存在如下不足：1)由于车胎文字对比度较 低、存在磨损等情况，导致文本检测算法的检测效率低下；2)现有的环形车胎文 本检测系统需要通过补光设备和高清摄像头来提高图片质量，成本过于昂贵；3) 现有的文本检测算法对于曲型文字的检测精度普遍较低。

发明内容

为解决现有方法的不足，本发明提出一种环形车胎文本检测和识别方法。它 以圆曲线拟合算法作为依据，使用TPS插值算法对图像进行矫正，在矫正后的图 像中使用文字识别模型用来识别其中的文字部分，用于解决现有技术中检测效率 低、误检率大、成本昂贵等问题。

本发明的技术方案如下：

一种车胎文本检测和识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：通过深度神经网络对车胎侧面文字进行检测，得到的结果记为R＝{r_k |k＝1,2,…,K}，定义分布邻近的一组字符为组合字符簇，在R中，r_k表示检测到 的第k个组合字符簇的最小外接矩形包围框，K表示检测到的组合字符簇的数量；

步骤2：定义集合C＝{p_k＝(x_k,y_k)|k＝1,2,…,K}，其中，p_k为r_k的中心点；将 集合C中的坐标代入式(1)中，通过式(2)，(3)，拟合得到圆曲线方程 x²+y²+ax+by+c＝0的参数a,b,c及其圆心坐标(x₀,y₀)，其中，

A＝(X^T·X)^-1·X^T·Y (3)