基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法
【專利摘要】本發(fā)明提供基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，按著以下步驟進(jìn)行：(1)當(dāng)行駛的車輛駛?cè)胧召M(fèi)站、小區(qū)大門等入口，將觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器，連接CCD攝像頭的光電傳感器被觸發(fā)，設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的CCD攝像頭可拍攝下車輛圖像；(2)由CCD攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像經(jīng)過視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理；(3)由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測；(4)處理模塊分割字符，字符識別子系統(tǒng)對字符進(jìn)行識別；(5)輸出車牌號碼。本發(fā)明適用于智能交通控制裝置和控制系統(tǒng)，在信號自適應(yīng)控制系統(tǒng)基礎(chǔ)上，利用采集到的信息，進(jìn)行優(yōu)化處理，對交通違法車輛牌進(jìn)行自動檢測與識別。
【專利說明】基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于機(jī)動車防控體系領(lǐng)域，尤其是涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和人民生活水平的提高，機(jī)動車數(shù)量大幅度的增加，跨城市高速公路及城市間高速道路的迅速延伸，為人民群眾的生活提供了極大的方便，但同時也給公路治安或道路公安交通管理帶來了許多新問題。盜搶機(jī)動車異地銷贓、交通肇事逃逸等違法犯罪行為更是較為突出的問題，機(jī)動車的隱蔽性和高流動性給公安機(jī)關(guān)打擊違法犯罪帶來了相當(dāng)大的困難，建立一個跨部門、跨地區(qū)的機(jī)動車監(jiān)控綜合應(yīng)用系統(tǒng)是公安信息系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢，亟需一種技術(shù)手段構(gòu)筑全覆蓋、全天候的機(jī)動車防控體系來輔助偵破各類涉車案件。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明要解決的問題是提供基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，尤其適用于構(gòu)筑全覆蓋、全天候的機(jī)動車交通防控體系。
[0004]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，按著以下步驟進(jìn)行:
[0005](I)當(dāng)行駛的車輛駛?cè)胧召M(fèi)站、小區(qū)大門等入口，將觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器，使得車輛識別系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)，連接CCD攝像頭的光電傳感器被觸發(fā)，設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的CCD攝像頭可拍攝下車輛圖像；
[0006](2)由CXD攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像經(jīng)過視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理；
[0007](3)由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測，定位并分割出包含牌照字符號碼的矩形區(qū)域；
[0008](4)處理模塊對牌照字符進(jìn)行二值化并分割出單個字符，經(jīng)歸一化后輸入字符識別子系統(tǒng)進(jìn)行識別；
[0009](5)輸出車牌號碼。
[0010]步驟(I)中，所述車輛識別系統(tǒng)包括三個子系統(tǒng)，所述三個子系統(tǒng)分別為依次相連的車牌定位系統(tǒng)、字符分割和特征提取系統(tǒng)、字符識別系統(tǒng)。
[0011]所述車輛識別系統(tǒng)還包括補(bǔ)光器，所述CXD攝像頭與所述補(bǔ)光器相連。
[0012]本發(fā)明適用于智能交通控制裝置和控制系統(tǒng)，具有交通信號控制功能，交通車流量檢測功能，與闖紅燈自動車輛記錄等多功能的有機(jī)協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)信息資源共享的路口設(shè)備-道路交通智能控制管理機(jī).實(shí)施路口交通車流量自動檢測，交通信號自適應(yīng)控制，并對車輛闖紅燈違章取證進(jìn)行處罰，信息系統(tǒng)傳輸.在信號自適應(yīng)控制系統(tǒng)基礎(chǔ)上，利用采集到的信息，進(jìn)行優(yōu)化處理，提取有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息發(fā)布，使道路交通不易擁堵，達(dá)到道路交通排堵保暢的目的。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1是本發(fā)明的總體流程圖【具體實(shí)施方式】
[0014]如圖1所示，基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，按著以下步驟進(jìn)行:
[0015](I)當(dāng)行駛的車輛駛?cè)胧召M(fèi)站、小區(qū)大門等入口時，觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器，使得系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)，連接CCD攝像頭的光電傳感器被觸發(fā)，設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的CCD攝像頭可拍攝下車輛圖像；
[0016](2)由CXD攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像經(jīng)過視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理，圖像預(yù)處理包括圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、濾波和水平較正等；
[0017](3)由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測，定位并分割出包含牌照字符號碼的矩形區(qū)域；
[0018](4)處理模塊對牌照字符進(jìn)行二值化并分割出單個字符，經(jīng)歸一化后輸入字符識別子系統(tǒng)進(jìn)行識別；
[0019](5)輸出車牌號碼。
[0020]所述的交通違法車輛牌照檢測與識別方法基于車牌識別系統(tǒng)完成，所述車牌識別系統(tǒng)包括三個子系統(tǒng):
[0021](I)車牌定位系統(tǒng)。這是進(jìn)行車牌識別的第一步工作。本文首先對采到的汽車圖像采用了 4種圖像處理技術(shù)來進(jìn)行預(yù)處理，然后運(yùn)用圖像的垂直、水平投影法來定位車牌位置并且剪裁出車牌圖像，牌照圖象經(jīng)過了以上的處理后，牌照區(qū)域已經(jīng)十分明顯，而且其邊緣得到了勾勒和加強(qiáng)。此時可進(jìn)一步確定牌照在整幅圖象中的準(zhǔn)確位置。
[0022](2)字符分割和特征提取系統(tǒng)。
[0023]考慮到現(xiàn)有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍(lán)底白字、黃底黑字、白底紅字、綠底白字和黑底白字等幾種，利用不同的色彩通道就可以將區(qū)域與背景明顯地區(qū)分出來，例如，對藍(lán)底白字這種最常見的牌照，采用藍(lán)色B通道時牌照區(qū)域?yàn)橐涣恋木匦?，而牌照字符在區(qū)域中并不呈現(xiàn)。因?yàn)樗{(lán)色(255，0，0)與白色(255，255，255)在B通道中并無區(qū)分，而在G、R通道或是灰度圖象中并無此便利。同理對白底黑字的牌照可用R通道，綠底白字的牌照可以用G通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于后續(xù)處理。
[0024]邊緣是指圖像局部亮度變化顯著的部分，是圖像風(fēng)、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。所以在此我們要對圖像進(jìn)行邊緣檢測。圖象增強(qiáng)處理對圖象牌照的可辯認(rèn)度的改善和簡化后續(xù)的牌照字符定位和分割的難度都是很有必要的。增強(qiáng)圖象對比度度的方法有:灰度線性變換、圖象平滑處理等。
[0025]①車牌進(jìn)一步處理
[0026]經(jīng)過上述方法分割出來的車牌圖像中存在目標(biāo)物體、背景還有噪聲，要想從圖像中直接提取出目標(biāo)物體，最常用的方法就是設(shè)定一個閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分:大于T的像素群和小于T的像素群，即對圖像二值化。均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標(biāo)像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素。再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。
[0027]②字符分割
[0028]在汽車牌照自動識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。它在前期牌照定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，然后再利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識別。字符識別的算法很多，因?yàn)檐嚺谱址g間隔較大，不會出現(xiàn)字符粘連情況，所以此處采用的方法為尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割。
[0029]③字符歸一化
[0030]一般分割出來的字符要進(jìn)行進(jìn)一步的處理，以滿足下一步字符識別的需要。但是對于車牌的識別，并不需要太多的處理就已經(jīng)可以達(dá)到正確識別的目的。在此只進(jìn)行了歸一化處理，然后進(jìn)行后期處理。
[0031](3)字符識別系統(tǒng)。
[0032]字符的識別目前用于車牌字符識別(OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR算法?；谀０迤ヅ涞腛CR的基本過程是:首先對待識別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。模板匹配的主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單，當(dāng)字符較規(guī)整時對字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識別率相當(dāng)高。綜合模板匹配的這些優(yōu)點(diǎn)我們將其用為車牌字符識別的主要方法。
[0033]模板匹配是圖象識別方法中最具代表性的基本方法之一，它是將從待識別的圖象或圖象區(qū)域f(i，j)中提取的若干特征量與模板T(i，j)相應(yīng)的特征量逐個進(jìn)行比較，計(jì)算它們之間規(guī)格化的互相關(guān)量，其中互相關(guān)量最大的一個就表示期間相似程度最高，可將圖象歸于相應(yīng)的類。也可以計(jì)算圖象與模板特征量之間的距離，用最小距離法判定所屬類。然而，通常情況下用于匹配的圖象各自的成像條件存在差異，產(chǎn)生較大的噪聲干擾，或圖象經(jīng)預(yù)處理和規(guī)格化處理后，使得圖象的灰度或像素點(diǎn)的位置發(fā)生改變。在實(shí)際設(shè)計(jì)模板的時候，是根據(jù)各區(qū)域形狀固有的特點(diǎn)，突出各類似區(qū)域之間的差別，并將容易由處理過程引起的噪聲和位移等因素都考慮進(jìn)去，按照一些基于圖象不變特性所設(shè)計(jì)的特征量來構(gòu)建模板，就可以避免上述問題。
[0034]此處采用相減的方法來求得字符與模板中哪一個字符最相似，然后找到相似度最大的輸出。汽車牌照的字符一般有七個，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，緊接其后的為字母與數(shù)字。車牌字符識別與一般文字識別在于它的字符數(shù)有限，漢字共約50多個，大寫英文字母26個，數(shù)字10個。為了實(shí)驗(yàn)方便，結(jié)合本次設(shè)計(jì)所選汽車牌照的特點(diǎn)，只建立了 4個數(shù)字26個字母與10個數(shù)字的模板。其他模板設(shè)計(jì)的方法與此相同。首先取字符模板，接著依次取待識別字符與模板進(jìn)行匹配，將其與模板字符相減，得到的O越多那么就越匹配。把每一幅相減后的圖的O值個數(shù)保存，即為識別出來的結(jié)果。
[0035]以上對本發(fā)明的一個實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)說明，但所述內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，不能被認(rèn)為用于限定本發(fā)明的實(shí)施范圍。凡依本發(fā)明申請范圍所作的均等變化與改進(jìn)等，均應(yīng)仍歸屬于本發(fā)明的專利涵蓋范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，其特征在于:按著以下步驟進(jìn)行: (1)當(dāng)行駛的車輛駛?cè)胧召M(fèi)站、小區(qū)大門等入口，將觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器，使得車輛識別系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)，連接CCD攝像頭的光電傳感器被觸發(fā)，設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的CCD攝像頭可拍攝下車輛圖像； (2)由CCD攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像經(jīng)過視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理； (3)由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測，定位并分割出包含牌照字符號碼的矩形區(qū)域； (4)處理模塊對牌照字符進(jìn)行二值化并分割出單個字符，經(jīng)歸一化后輸入字符識別子系統(tǒng)進(jìn)行識別； (5)輸出車牌號碼。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，其特征在于:步驟(I)中，所述車輛識別系統(tǒng)包括三個子系統(tǒng)，所述三個子系統(tǒng)分別為依次相連的車牌定位系統(tǒng)、字符分割和特征提取系統(tǒng)、字符識別系統(tǒng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的交通違法車輛牌照檢測與識別方法，其特征在于:所述車輛識別系統(tǒng)還包括補(bǔ)光器，所述CCD攝像頭與所述補(bǔ)光器相連。
【文檔編號】G06K9/00GK103699880SQ201310682817
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月11日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月11日
【發(fā)明者】張貽龍 申請人:天津易成百業(yè)科技有限公司