[发明专利]一种监控场景下高鲁棒性的快速车牌定位方法有效
| 申请号： | 201710277191.X | 申请日： | 2017-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN107122732B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;张毓峰;陈羽中 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种监控场景下高鲁棒性的快速车牌定位方法，包括以下步骤：步骤S1：对车牌训练图像进行语义分组，即将车牌图像分为车牌和非车牌两个语义组，并按组将训练图像输入到支持向量机中进行训练；步骤S2：采用基于Epanechikov核密度估计自适应快速车辆检测方法对车辆区域进行快速检测；步骤S3：利用基于AFRD的帧滑动算法对视频帧进行过滤，得到感兴趣的帧图像；步骤S4：对感兴趣帧图像中车辆区域采用形态学、颜色和MSER相结合的方法对车牌进行检测；步骤S5：对步骤S4中得到的候选车牌运用步骤S1中训练好的支持向量机进行二元分类，得到正确的车牌。本发明的定位方法能够改善车牌识别系统在低对比度、低光照等恶劣环境下的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监控 场景 下高鲁棒性 快速 车牌 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种监控场景下高鲁棒性的快速车牌定位方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤S1：对车牌训练图像进行语义分组，即将车牌图像分为车牌和非车牌两个语义组，并按组将训练图像输入到支持向量机中进行训练；/n步骤S2：采用基于Epanechikov核密度估计自适应快速车辆检测方法对车辆区域进行快速检测；/n步骤S3：利用基于AFRD的帧滑动算法对视频帧进行过滤，得到感兴趣的帧图像；/n步骤S4：对感兴趣帧图像中车辆区域采用形态学、颜色和MSER相结合的方法对车牌进行检测；/n步骤S5：对步骤S4中得到的候选车牌运用步骤S1中训练好的支持向量机进行二元分类，得到正确的车牌；/n其中，在所述步骤S2中，通过如下步骤对车辆区域进行快速检测：/n步骤S21：将式：
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