一種車牌識別器及其車牌檢測方法與系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種車牌識別器及車牌檢測方法與系統(tǒng)，其中方法包括：獲取車牌圖像；對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域；對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；判定第一疑似車牌區(qū)域是否為車牌區(qū)域；判定第二疑似車牌區(qū)域是否為車牌區(qū)域；確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為1個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于1個(gè)，則將各車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
【專利說明】—種車牌識別器及其車牌檢測方法與系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種車牌檢測方法與系統(tǒng)。同時(shí)，本發(fā)明還涉及一種包括上述車牌檢測系統(tǒng)的車牌識別器。

【背景技術(shù)】
[0002]車牌是車輛的“身份證”號碼，通過車牌，可以檢測到車輛的許多重要信息，如車輛所屬的省、市、縣，及車輛的主人等。為了更好地對交通系統(tǒng)進(jìn)行管理，一般在公路收費(fèi)、停車管理和交通執(zhí)法等場合設(shè)立車牌識別器，利用車輛識別技術(shù)和一些后續(xù)處理來實(shí)現(xiàn)公路收費(fèi)站、停車場收費(fèi)管理和闖紅燈電子警察等功能。而在車輛識別技術(shù)中，車輛定位是其中非常重要的一環(huán)節(jié)，若無法對你車牌進(jìn)行準(zhǔn)確定位，那么對車牌的識別更無從說起。
[0003]在現(xiàn)有技術(shù)中，對車牌進(jìn)行檢測的車牌分類器都是在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)來訓(xùn)練得到的，通過使用攝像機(jī)在各個(gè)時(shí)段和天氣條件下拍攝并儲存大量停車場出入口的視頻，在這些視頻中人工地截取出每輛車的車牌圖像，以這些截取出的含有車牌的圖像作為正樣本，再人工截取出其中不是車牌的部分，以這些人工截取出的不含有車牌的圖片作為負(fù)樣本，使用Haar特征(哈爾特征)對每一幅車牌的正樣本和負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成Haar特征向量(哈爾特征向量)，最后使用級聯(lián)的Adaboost算法(Adaptive Boosting算法，自適應(yīng)推進(jìn)算法，一種迭代算法)對這些Haar特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所需的車牌分類器。
[0004]由于實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練車牌分類器所選用的圖片并沒有針對性，而實(shí)際應(yīng)用中的現(xiàn)場環(huán)境千變?nèi)f化，工程安裝人員的水平也參差不齊，當(dāng)車輛進(jìn)入直道很短的T型出入口，或車輛進(jìn)行大角度拐彎，或工程安裝人員將路面的攝像機(jī)和實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練的分類器的攝像機(jī)安裝的角度有差異時(shí)，由于現(xiàn)有分類器都是在實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練而出，無法很好地適應(yīng)現(xiàn)場路面的變化，可能導(dǎo)致分類器無法檢測出車牌圖像中的疑似車牌區(qū)域，嚴(yán)重影響到車牌識別器的檢測率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種車牌定位方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中只使用實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練的車牌分類器來進(jìn)行車牌定位而造成的車牌檢測的檢測率低的問題。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供如下技術(shù)方案:
[0007]一種車牌檢測方法，包括:
[0008]獲取車牌圖像；
[0009]對所述車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對所述車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域；
[0010]對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；
[0011]確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；
[0012]確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將各車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
[0013]其中，所述獲取車牌圖像包括:
[0014]圖像采集設(shè)備采集圖像，獲取所述采集的圖像作為所述車牌圖像；
[0015]或，圖像采集設(shè)備采集圖像，對所述采集的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取所述采集的圖像中邊緣度大于一定閾值的區(qū)域圖像作為所述車牌圖像。
[0016]其中，所述互補(bǔ)車牌分類器包括:
[0017]不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第一互補(bǔ)車牌分類器；
[0018]或，不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第二互補(bǔ)車牌分類器。
[0019]其中，訓(xùn)練所述互補(bǔ)車牌分類器的具體步驟包括:
[0020]獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取所述車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取所述車牌圖像樣本中的不包含車牌的部分為負(fù)樣本；
[0021]使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量；
[0022]利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到互補(bǔ)車牌分類器。
[0023]其中，所述獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的具體步驟包括:
[0024]獲取車牌圖像；對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，得到訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本；
[0025]或，
[0026]獲取車牌圖像；對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；對跟蹤后的車牌使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域且沒有檢測到第二疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，得到訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本；
[0027]其中，在將該車牌圖像保存前，還包括:獲取當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息；將獲取的當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息進(jìn)行比較，當(dāng)滿足預(yù)定條件時(shí)，再將當(dāng)前幀車牌圖像保存。
[0028]一種車牌檢測系統(tǒng)，包括:第一獲取模塊、檢測模塊、字符處理模塊、車牌判斷模塊和輸出模塊，其中，
[0029]所述第一獲取模塊，用于獲取車牌圖像；
[0030]所述檢測模塊，用于對獲取的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對獲取的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域；
[0031]所述字符處理模塊，用于對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；
[0032]所述車牌判定模塊，用于確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；
[0033]所述輸出模塊，用于確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將所述車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
[0034]其中，所述車牌檢測還系統(tǒng)包括:第二獲取模塊，
[0035]用于對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本；
[0036]或，
[0037]用于對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；對跟蹤后的車牌使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域且沒有檢測到第二疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本。
[0038]其中，所述第二獲取模塊包括:訓(xùn)練模塊，
[0039]用于獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取所述車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取所述車牌圖像樣本中的不包含車牌的部分為負(fù)樣本；
[0040]使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量；
[0041]利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到車牌互補(bǔ)分類器。
[0042]其中，所述第一獲取模塊包括圖像采集設(shè)備，用于采集圖像，將所述采集的圖片進(jìn)行輸出；
[0043]其中，所述圖像采集設(shè)備還包括:圖像檢測單元，用于對圖像采集設(shè)備輸出的車牌圖像進(jìn)行邊緣檢測，將邊緣檢測后的圖像中邊緣度大于一定閾值的圖像進(jìn)行輸出。
[0044]一種車牌識別器，其特征在于，包括上述的車牌檢測系統(tǒng)。
[0045]基于上述技術(shù)方案，本發(fā)明實(shí)施例提供車牌檢測方法，使用通過現(xiàn)場環(huán)境中不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到疑似區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器，將訓(xùn)練出的互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)分類器相互配合，當(dāng)某個(gè)疑似車牌區(qū)域無法被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到時(shí)，將可以通過訓(xùn)練完成后的互補(bǔ)車牌分類器來檢測到，當(dāng)互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到同一疑似車牌區(qū)域時(shí)，也會更加有利于提高車牌識別器的檢測率，有效地提高了車牌識別器的檢測率；當(dāng)配合使用互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)分類器后仍然無法檢測到疑似車牌區(qū)域，即標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和互補(bǔ)車牌分類器均無法檢測到疑似車牌區(qū)域，使車牌識別器的檢測率偏低，那么便再將那些無法使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域又無法通過互補(bǔ)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域的車牌圖像作為該互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練圖像樣本，對該互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行再次訓(xùn)練，直到將此互補(bǔ)車牌分類器和此標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用時(shí)可以達(dá)到一個(gè)滿意的檢測率。如此，相比現(xiàn)有技術(shù)的車牌檢測方法，使用本發(fā)明的車牌檢測方法，將擁有更高的檢測率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0046]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。
[0047]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法的流程圖；
[0048]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取車牌圖像的方法流程圖；
[0049]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的方法流程圖；
[0050]圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的方法流程圖；
[0051]圖5為發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的另一方法流程圖；
[0052]圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖；
[0053]圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)的另一系統(tǒng)框圖；
[0054]圖8為發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)中第二獲取模的一種可選結(jié)構(gòu)；
[0055]圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)中第一獲取模塊的一種可選結(jié)構(gòu)。

【具體實(shí)施方式】
[0056]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0057]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法的流程圖，該車牌檢測方法使用實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練得到的標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到車牌的車牌圖像樣本訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器同時(shí)對車牌進(jìn)行檢測，以提高對車牌檢測的檢測率，參照圖1，該方法可以包括:
[0058]步驟SlOO:獲取車牌圖像；
[0059]獲取的車牌圖像可以是直接來自圖像采集設(shè)備采集而來的圖像，也可能是通過圖像采集設(shè)備采集后經(jīng)過了檢測選擇后的圖像。其中，使用的圖像采集設(shè)備可以為攝像機(jī)，而所述的檢測選擇可以是邊緣檢測或掃描，選擇出滿足一定邊緣度的或滿足一定分辨率的圖像區(qū)域來作為車牌圖像。
[0060]步驟SllO:對所述車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對所述車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域；
[0061]其中，標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器是指現(xiàn)有技術(shù)中的在實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練得到的車牌分類器，一般而言，使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器便可以得到疑似車牌區(qū)域，但在某些情況時(shí)，如:車輛進(jìn)入直道很短的T型出入口，或車輛進(jìn)行大角度拐彎，或工程安裝人員將路面的攝像機(jī)和實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練的分類器的攝像機(jī)安裝的角度有差異時(shí)，可能會使標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到疑似車牌區(qū)域，從而漏過需要檢測的疑似車牌區(qū)域，因此，此處將標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器與互補(bǔ)車牌分類器配合使用，以使這些原本可能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器漏過的疑似車牌區(qū)域也被檢測出來，提供車牌識別器的檢測率。
[0062]互補(bǔ)車牌分類器，顧名思義，是作為標(biāo)準(zhǔn)分類器的一個(gè)互補(bǔ)的車牌分類器，其通過現(xiàn)場環(huán)境中不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練而得，將訓(xùn)練出的互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)分類器相互配合，當(dāng)某個(gè)疑似車牌區(qū)域無法被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到時(shí)，將可以通過訓(xùn)練完成后的互補(bǔ)車牌分類器來檢測到，有效地提高了車牌識別器的檢測率。當(dāng)然，互補(bǔ)車牌分類器也可能會與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到同一疑似車牌區(qū)域，但如此將更有利于提高車牌識別器的檢測率。
[0063]可以看出，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器可以同時(shí)訓(xùn)練出多個(gè)互補(bǔ)車牌分類器，而這些互補(bǔ)車牌分類器與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器為相互對應(yīng)的關(guān)系，即這些通過該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器訓(xùn)練得出的互補(bǔ)車牌分類器應(yīng)該與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配套使用來檢測車牌圖像，而不是與其他標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用來檢測車牌圖像，與其他標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用將無法很好實(shí)現(xiàn)本發(fā)明提高車牌識別器檢測率的目的，其他的標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器應(yīng)該與利用該其他標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器訓(xùn)練而得的互補(bǔ)車牌分類器來配套使用。
[0064]另外，需要說明的是，由于Haar檢測十分耗時(shí)，為了滿足實(shí)時(shí)需求，雖然一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器可以訓(xùn)練出多了可與其配套使用的互補(bǔ)車牌分類器，但在使用時(shí)，我們僅僅使用一個(gè)互補(bǔ)車牌分類器與一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配套使用，其他的訓(xùn)練出的也可與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配套使用的互補(bǔ)車牌分類器可以將其保留，當(dāng)正在使用的與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配套的互補(bǔ)車牌分類器出現(xiàn)故障時(shí)，用其替換該故障的互補(bǔ)車牌分類器。
[0065]將標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器與互補(bǔ)車牌分類器配合使用來檢測車牌圖像，若配合使用后仍然無法檢測到疑似車牌區(qū)域，即標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和互補(bǔ)車牌分類器均無法檢測到疑似車牌區(qū)域，使車牌識別器的檢測率偏低，則說明該互補(bǔ)車牌分類器訓(xùn)練的不夠完善，此時(shí)，將那些無法使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域又無法通過互補(bǔ)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域的車牌圖像作為該互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練圖像樣本，對該互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行再次訓(xùn)練，直到將此互補(bǔ)車牌分類器和此標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用時(shí)可以達(dá)到一個(gè)滿意的檢測率。同時(shí)，需要注意的是，每次訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本要有足夠多的數(shù)量，如果數(shù)量不夠，也將無法很好地訓(xùn)練出令人滿意的互補(bǔ)車牌分類器。
[0066]其中，需要說明的是，對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測和對車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測并沒有順序的關(guān)系，即，可以對車牌圖像同時(shí)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和互補(bǔ)車牌分類器檢測，也可以先對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測再對車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，當(dāng)然，還可以先對車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測再對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測。
[0067]步驟S120:對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；
[0068]由于一個(gè)車牌圖像中可能存在多個(gè)疑似車牌區(qū)域，所以，通過標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到的第一疑似車牌區(qū)域和通過互補(bǔ)車牌分類器檢測得到的第二疑似車牌區(qū)域的數(shù)量可能并不唯一，因此，需要對每個(gè)通過標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到的第一疑似車牌區(qū)域和每個(gè)通過互補(bǔ)車牌分類器檢測得到的第二疑似車牌區(qū)域都進(jìn)行字符分割與識別，而每個(gè)疑似車牌區(qū)域經(jīng)過字符分割與識別后，其中的字符都將獲得一個(gè)置信度，獲取該置信度。
[0069]對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度，和對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度也沒有順序的關(guān)系，即可以同時(shí)對第一疑似車牌區(qū)域和第二疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，并在對第一疑似車牌區(qū)域和第二疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割完成后分別再得到其每個(gè)字符的置信度；可以先對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到其每個(gè)字符的置信度，當(dāng)每個(gè)第一疑似車牌區(qū)域都得到其每個(gè)字符經(jīng)過字符分割與識別后的置信度后，再對第二疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到其每個(gè)字符的置信度；還可以先對第二疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到其每個(gè)字符的置信度，當(dāng)每個(gè)第二疑似車牌區(qū)域都得到其每個(gè)字符經(jīng)過字符分割與識別后的置信度后，再對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到其每個(gè)字符的置信度。
[0070]步驟S130:確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；
[0071]目前，一個(gè)車牌中一般具有7個(gè)字符，而對每個(gè)疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別得到每個(gè)字符都將會具有一個(gè)置信度，這個(gè)置信度范圍在0-1000之間，當(dāng)一個(gè)字符的置信度大于一個(gè)預(yù)先設(shè)定好的閾值(定義這個(gè)閾值為第一閾值)時(shí)，可以判定該字符有效，當(dāng)一個(gè)疑似車牌區(qū)域中的有效字符數(shù)量不小于一個(gè)預(yù)先設(shè)定好的閾值(定義這個(gè)閾值為第二閾值)時(shí)，判定該疑似區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域。其中，第一閾值必須在0-1000之間，第二閾值必須為不大于7的正整數(shù)，比如為5。
[0072]第一閾值和第二閾值可以有效的防止車牌識別器對車牌的誤檢，即可以防止某些非車牌區(qū)域被檢測為疑似車牌后為誤檢為車牌區(qū)域。第一閾值和第二閾均為預(yù)先設(shè)定，第一閾值和第二閾值被設(shè)定的越高，被檢測為疑似車牌區(qū)域的非車牌區(qū)域被排除為車牌區(qū)域的可能便越大，但這個(gè)閾值也并非越大越好，過大的閾值還可能將為車牌區(qū)域的疑似車牌區(qū)域判定為非車牌區(qū)域，閾值的大小應(yīng)該在對車牌分類器進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)或現(xiàn)場檢測的方法得出一個(gè)令人滿意的數(shù)值。
[0073]步驟S140:確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將各車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
[0074]當(dāng)獲取的車牌圖像中被判定為只有I個(gè)車牌區(qū)域時(shí)，那么便認(rèn)為該車牌區(qū)域即為所獲取的車牌圖像中的車牌，將該車牌區(qū)域輸出，車牌檢測成功；當(dāng)獲取的車牌圖像中被判定為擁有大于I個(gè)車牌區(qū)域時(shí)，那么將所有車牌區(qū)域的所有字符的置信度相加，可選的，可以將各個(gè)車牌區(qū)域置信度相加后按照置信度和的大小，從大到小依次排列，然后，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域，認(rèn)為其為所獲取的車牌圖像中的車牌，車牌檢測成功；當(dāng)獲取的車牌圖像中被判斷為O個(gè)車牌區(qū)域，即被判斷為沒有車牌區(qū)域時(shí)，那么，可能是獲取的車牌圖像中原本便沒有車牌，也可能是獲取的車牌圖像中有車牌而沒有被檢測到有車牌，即說明車牌檢測失敗，若車牌檢測失敗的次數(shù)過多，車牌識別器的檢測率過低，那么便需要對本發(fā)明中的互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行重新訓(xùn)練，以提高車牌檢測的檢測率。
[0075]當(dāng)獲取的車牌圖像中被判定為擁有大于I個(gè)車牌區(qū)域時(shí)，由于將車牌區(qū)域中的所有字符的置信度相加后，可能會存在出現(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)車牌區(qū)域的置信度和均為最高的情況，若此種情況出現(xiàn)，那么，再獲取此兩個(gè)或多個(gè)置信度和均為最高的車牌區(qū)域的坐標(biāo)，輸出坐標(biāo)值中縱坐標(biāo)最大，即最靠近底部的車牌區(qū)域。
[0076]若在本發(fā)明所述的車牌檢測之前已經(jīng)對車牌進(jìn)行成功跟蹤，那么便說明獲取的車牌圖像中原本存在車牌，而若此時(shí)，獲取的車牌圖像中被判斷為O個(gè)車牌區(qū)域，則可確定是車牌檢測失敗，而非獲取的車牌圖像中原本便沒有車牌，可以將已經(jīng)被成功跟蹤而卻車牌檢測設(shè)備檢測失敗的車牌圖像進(jìn)行保存，以用來訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器。
[0077]本發(fā)明實(shí)施例提供車牌檢測方法，使用通過現(xiàn)場環(huán)境中不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到疑似區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器，將訓(xùn)練出的互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)分類器相互配合，當(dāng)某個(gè)疑似車牌區(qū)域無法被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到時(shí)，將可以通過訓(xùn)練完成后的互補(bǔ)車牌分類器來檢測到，有效地提高了車牌識別器的檢測率；當(dāng)互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到同一疑似車牌區(qū)域時(shí)，也會更加有利于提高車牌識別器的檢測率；當(dāng)配合使用互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)分類器后仍然無法檢測到疑似車牌區(qū)域，即標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和互補(bǔ)車牌分類器均無法檢測到疑似車牌區(qū)域，使車牌識別器的檢測率低，那么便再將那些無法使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域又無法通過互補(bǔ)車牌分類器檢測到疑似車牌區(qū)域的車牌圖像作為該互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練圖像樣本，對該互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行再次訓(xùn)練，直到將此互補(bǔ)車牌分類器和此標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用時(shí)可以達(dá)到一個(gè)滿意的檢測率。如此，相比只是要標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器的車牌檢測方法，使用本發(fā)明的車牌檢測方法，將擁有更高的檢測率。
[0078]可選的，圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取車牌圖像的方法流程圖，其中，圖像采集設(shè)備使用攝像機(jī)，同時(shí)對攝像機(jī)采集后的圖像進(jìn)行邊緣檢測，選擇符合要求的區(qū)域圖像作為車牌圖像，參照圖2，獲取車牌圖像的方法可以包括:
[0079]步驟S200:攝像機(jī)采集圖像；
[0080]使用攝像機(jī)采集圖像時(shí)，攝像機(jī)應(yīng)設(shè)置于較高于圖片采集區(qū)域的位置，使攝像機(jī)可以清楚、全面地看到經(jīng)過路面或出入口的車輛的車牌，而所述攝像機(jī)可以為攝像頭可擺動的攝像機(jī)，使用攝像頭可擺動的攝像機(jī)，當(dāng)攝像機(jī)因?yàn)橥獠吭蚨箼C(jī)身發(fā)生偏移時(shí)，可以通過控制攝像機(jī)攝像頭的擺動來使攝像機(jī)可以重新捕獲清晰、完整的圖像。
[0081]步驟S210:對攝像機(jī)采集到的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取邊緣檢測后邊緣度大于一定閾值的區(qū)域圖像作為車牌圖像。
[0082]經(jīng)過攝像機(jī)采集得到的圖像可以在不經(jīng)過邊緣處理等檢測后直接作為車牌圖像而被捕獲，但是如果直接對整個(gè)攝像機(jī)采集的圖像進(jìn)行全圖獲取，由于獲取的車牌圖像中的所需的車牌區(qū)域往往只占車牌圖像中的一小部分，如此，將使得被檢測的車牌圖像中的非車牌區(qū)域范圍過大，使得被檢測的車牌圖像中的非車牌區(qū)域被誤檢為疑似車牌區(qū)域的可能增大，使得車牌檢測所需的時(shí)間變長，影響車牌檢測的檢測效率。而若對攝像機(jī)采集到的圖像進(jìn)行邊緣檢測，由于一般車牌區(qū)域的顏色與路面和出入口等地的顏色有著一定明顯的分層，使用邊緣檢測，將邊緣度大于一定閾值的區(qū)域圖像，即采集的圖像中亮度變化明顯的區(qū)域圖像作為車牌圖像被獲取，將被攝像機(jī)采集的圖像中一些明顯不可能為車牌區(qū)域的區(qū)域圖像刪去，只保留可能為車牌區(qū)域的區(qū)域圖像，減少被檢測車牌圖像中非車牌區(qū)域的范圍，提聞車牌檢測的檢測效率。
[0083]除了可以對攝像機(jī)采集的圖像進(jìn)行邊緣檢測來提供邊緣檢測效率外，還可以通過對攝像機(jī)采集的圖像進(jìn)行掃描，獲取圖像掃描后分辨率大于一定閾值的區(qū)域圖像作為車牌圖像。分辨率決定了圖像的精細(xì)程度，攝像機(jī)采集的圖像的分辨率越高，說明攝像機(jī)采集到的圖像的便越清晰，若攝像機(jī)采集的圖像的分辨率過低，那么便使得被存在于被采集的圖像中車牌區(qū)域的像素過低，加大了后續(xù)過程中被檢測出的疑似車牌區(qū)域的字符分析與識別的難度，或者甚至無法將疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分許與識別，因此，將采集的圖像中一些像素過低，不可后續(xù)使用的區(qū)域圖像略去，而獲取被采集的圖像中分辨率可用的區(qū)域圖像作為需被獲取的車牌區(qū)域，也可以從另一方面提高車牌檢測的檢測效率。
[0084]可選的，本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中使用的互補(bǔ)車牌分類器包括:
[0085]只利用不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器，可以稱此只利用不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器為第一互補(bǔ)車牌分類器。當(dāng)只有標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器對路面或出入口車牌進(jìn)行檢測，即還沒有訓(xùn)練出與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相匹配的互補(bǔ)車牌分類器時(shí)，利用不能被此標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第一類互補(bǔ)車牌分類器，然后利用此第一類互補(bǔ)車牌分類器與此標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用，以提高車牌識別器的檢測率。
[0086]不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器，稱此不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器為第二互補(bǔ)車牌分類器。當(dāng)已經(jīng)訓(xùn)練好了第一互補(bǔ)車牌分類器，而第一互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用后車牌識別器的檢測率并不理想時(shí)，便可以通過利用此不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第二互補(bǔ)車牌分類器來替換第一互補(bǔ)車牌分類器，使該第二互補(bǔ)車牌分類器與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用，以提高車牌識別器的檢測率。
[0087]同樣的，除第一互補(bǔ)車牌分類器和第二互補(bǔ)車牌分類器外，自然也包括不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第二互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器，稱此不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第二互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器為第三互補(bǔ)車牌分類器。依次類推，還可以包括第四互補(bǔ)車牌分類器、第五互補(bǔ)車牌分類器、第六互補(bǔ)車牌分類器等等，只要某個(gè)互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用后的車牌識別器檢測率不佳，便可通過此互補(bǔ)分類器與該標(biāo)準(zhǔn)分類器收集圖像而訓(xùn)練出下一個(gè)可以與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合更好的互補(bǔ)車牌分類器，使車牌識別器始終保持一個(gè)良好的檢測率。
[0088]可選的，獲得本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中使用的互補(bǔ)車牌分類器可以包括:
[0089]步驟Al:獲取使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器不能檢測到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像，保存至樣本集；
[0090]所述樣本集用于保存訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像。
[0091]步驟A2:當(dāng)獲取的使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器不能檢測到車牌第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像的數(shù)目達(dá)到預(yù)定閾值時(shí)，利用樣本集中的車牌圖像訓(xùn)練得到第一互補(bǔ)車牌分類器；
[0092]可選的，可以在訓(xùn)練得到第一互補(bǔ)車牌分類器后將樣本集中保存的車牌圖像繼續(xù)保存，下次訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器時(shí)，利用原本便保存在樣本集中的車牌圖像和重新獲取并保存至樣本集中的車牌圖像進(jìn)行互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練。
[0093]步驟A3:將訓(xùn)練得到的第一互補(bǔ)車牌分類器與所述標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用。
[0094]步驟A4:當(dāng)出現(xiàn)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到第一疑似車牌區(qū)域，且使用第一互補(bǔ)分類器無法檢測到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像時(shí)，獲取這些車牌圖像并將這些車牌圖像保存至樣本集；
[0095]步驟A5:當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到第一疑似車牌區(qū)域，且使用互補(bǔ)分類器無法檢測到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像達(dá)到預(yù)定閾值時(shí)，利用樣本集中的車牌圖像訓(xùn)練出第二互補(bǔ)車牌分類器；
[0096]可選的，訓(xùn)練第二互補(bǔ)車牌分類器的樣本集中的車牌圖像包括訓(xùn)練第一互補(bǔ)車牌分類器時(shí)使用的車牌圖像樣本與新收集的車牌圖像樣本。
[0097]步驟A6:將訓(xùn)練得到的第二互補(bǔ)車牌分類器替代第一互補(bǔ)車牌分類器與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用。
[0098]以此類推，當(dāng)出現(xiàn)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到第一疑似車牌區(qū)域，且使用第二互補(bǔ)分類器無法檢測到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像時(shí)，獲取這些車牌圖像并將這些車牌圖像保存至樣本集；當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到第一疑似車牌區(qū)域，且使用互補(bǔ)分類器無法檢測到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像達(dá)到預(yù)定閾值時(shí)，利用存于樣本集中的之前一次訓(xùn)練使用的樣本和本次收集的車牌圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得到第三互補(bǔ)車牌分類器；將訓(xùn)練得到的第三互補(bǔ)車牌分類器替代第二互補(bǔ)車牌分類器與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用。
[0099]如此，不斷使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器與最新訓(xùn)練出的互補(bǔ)車牌分類器配合使用來檢測車牌圖像，不斷收集新的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像，收集到的新的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像達(dá)到一定數(shù)量后，訓(xùn)練出更新的互補(bǔ)車牌分類器，用這個(gè)更新的互補(bǔ)車牌分類器來替代前一個(gè)互補(bǔ)車牌分類器，將這個(gè)更新的互補(bǔ)車牌分類器與該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用，直到幾乎不再出現(xiàn)使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到第一疑似車牌區(qū)域且使用補(bǔ)分類器無法檢測到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像的情況，即，直到無法訓(xùn)練出比更新的互補(bǔ)車牌分類器更新的互補(bǔ)車牌分類器為止，如此，可提高車牌識別器的檢測率，使車牌識別器的檢測率和漏檢率達(dá)到一定要求。
[0100]可選的，圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的方法流程圖，參照圖3，訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的方法可以包括:
[0101]步驟S300:獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取車牌圖像樣本中的非車牌區(qū)域?yàn)樨?fù)樣本；
[0102]其中，獲取的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣，即為上文所描述的當(dāng)還沒有與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相匹配的互補(bǔ)車牌分類器存在時(shí)，不能被該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像；或當(dāng)已經(jīng)有第一互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用時(shí)，而不能被該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被該第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像；或當(dāng)已經(jīng)有第二互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器配合使用時(shí)，而不能被該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被該第二互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像等等。
[0103]可選的，取車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取車牌圖像樣本中的非車牌區(qū)域?yàn)樨?fù)樣本，這一操作可以采樣人工截取的方式對車牌圖像進(jìn)行手動截取。通過肉眼識別出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的車牌，然后通過鼠標(biāo)或鍵盤等操作人工得截取出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中包含車牌的部分，將其作為正樣本，再人工得截取出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中不包含車牌的部分，將其作為負(fù)樣本。由于人的精力有限，而截取出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本的工程一般較大，當(dāng)人工作到一定程度時(shí)，將會導(dǎo)致集中力下降，致使截取正、負(fù)樣本的出錯(cuò)率變高，且在截取正、負(fù)樣本的過程中，人腦的思考速度與手的操作速度畢竟有限，也會使得正、負(fù)樣本的截取速度較慢。
[0104]可選的，此處可以采用機(jī)器自動截取出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本的方式來訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器。對需要截取出正、負(fù)樣本而訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像樣本進(jìn)行跟蹤，若跟蹤成功，機(jī)器便可以獲得車牌圖像樣本中車牌的位置信息，確定車牌圖像樣本中車牌的位置信息后將該車牌圖像樣本中對應(yīng)的車牌位置信息保存，保存后車牌識別器中將會生成一個(gè)txt文件，那么，每次訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器時(shí)而需要取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本時(shí)，便可以通過讀取該保存有車牌位置信息的txt文件來獲取所需的正樣本，然后再隨意選讀取一個(gè)不包含如何車牌信息的圖文文件夾中txt文件來獲取所需的負(fù)樣本。由于機(jī)器的運(yùn)算速度迅速而錯(cuò)誤率低，所以使用機(jī)器自動截取出訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本，可以擁有更快的速度和更小的出錯(cuò)率。
[0105]步驟S310:使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量;
[0106]哈爾特征(Haar特征,Haar-1 ike features)是一種用于物體識別的圖像特征,使用檢測窗口中指定位置的相鄰矩形，計(jì)算每一個(gè)矩形的像素和并取其差值，然后用這些差值來對圖像的子區(qū)域進(jìn)行分類。例如，當(dāng)前有一個(gè)人臉圖像集合，通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，人的眼睛的顏色要比兩頰的深，因此，用于人臉檢測的哈爾特征是分別放置在眼睛和臉頰的兩個(gè)相鄰矩形。這些矩形的位置則通過類似于人臉圖像的外接矩形的檢測窗口進(jìn)行定義。在檢測階段，一個(gè)與目標(biāo)物體同樣尺寸的檢測窗口將在輸入圖像上滑動，在圖像的每一個(gè)子區(qū)域都計(jì)算出一個(gè)哈爾特征向量，然后這個(gè)差值會與一個(gè)預(yù)先計(jì)算好的閾值進(jìn)行比較，將目標(biāo)和非目標(biāo)區(qū)分開來，單個(gè)哈爾特征向量可以視為一個(gè)弱分類器，而多個(gè)哈爾特征向量的組合可以形成一個(gè)級聯(lián)分類器，最終形成一個(gè)強(qiáng)分類器。哈爾特征的計(jì)算非?？焖?，使用一個(gè)稱為積分圖的結(jié)構(gòu)，任意尺寸的哈爾特征可以在常數(shù)時(shí)間內(nèi)進(jìn)行計(jì)算。
[0107]步驟S320:利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到互補(bǔ)車牌分類器。
[0108]具體的,可以使用Adaboost (Adaptive Boosting,自適應(yīng)推進(jìn))算法來對哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到互補(bǔ)車牌分類器。Adaboost算法的核心思想是針對同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的弱分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)強(qiáng)分類器。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實(shí)現(xiàn)的，根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個(gè)樣本的權(quán)值，將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。
[0109]可選的，圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的方法流程圖，參照圖4，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的方法可以包括:
[0110]步驟S400:獲取車牌圖像；
[0111]步驟S410:對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；
[0112]可選的，可以使用卡爾曼濾波器或使用mean-shift算法(聚類算法)來對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤。
[0113]其中，需要說明的是，此處所說的車牌圖像是指在已經(jīng)在車牌跟蹤列表中的車牌圖像，設(shè)該車牌圖像為當(dāng)前幀車牌圖像，該車牌圖像已經(jīng)在車牌跟蹤列表中，是指在當(dāng)前幀之前當(dāng)前幀車牌圖像中的車牌區(qū)域已經(jīng)被檢測出來，并將該被檢測出的車牌區(qū)域的信息加入了車牌跟蹤列表之中。若該車牌圖像未在車牌跟蹤列表中，即在當(dāng)前幀之前當(dāng)前幀車牌圖像中的車牌區(qū)域未被檢測出來，車牌跟蹤列表中無此被檢測出的車牌區(qū)域，此時(shí)無法對當(dāng)前幀車牌圖像進(jìn)行跟蹤?？梢酝ㄟ^對當(dāng)前幀車牌圖像進(jìn)行車牌檢測，當(dāng)當(dāng)前幀車牌圖像被檢測到車牌區(qū)域而將當(dāng)前幀車牌圖像的信息加入車牌跟蹤列表之中后，使車牌識別器可以對下一幀的車牌圖像進(jìn)行跟蹤，之后再執(zhí)行后面的操作步驟。
[0114]步驟S420:判斷車牌圖像跟蹤是否成功；
[0115]步驟S430:若跟蹤成功，對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；
[0116]步驟S440:判斷標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器是否檢測到第一疑似車牌區(qū)域；
[0117]步驟S450:若沒有檢測到，將該車牌圖像保存。
[0118]當(dāng)只有標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器對路面或出入口車牌進(jìn)行檢測，即還沒有訓(xùn)練出與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相匹配的互補(bǔ)車牌分類器時(shí)，使用圖4示出的獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的方法來獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，其中，步驟S450中被保存的車牌圖像即為所需的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本。
[0119]在對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測前對該車牌圖像進(jìn)行跟蹤，是為了確定獲取的車牌圖像中車牌區(qū)域的存在。當(dāng)獲取的車牌圖像被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測后沒有檢測到第一疑似車牌的存在，那么獲取的車牌圖像存在兩種可能情況，一是可能獲取的車牌中原本便不包含車牌，一是可能獲取的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測后并沒有成功。如果在對車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測前對該車牌圖像進(jìn)行跟蹤，若跟蹤成功，那么便說明獲取的車牌圖像中原本存在車牌，可以排除當(dāng)獲取的車牌圖像被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測后沒有檢測到第一疑似車牌的存在時(shí)可能獲取的車牌中原本便不包含車牌這一情況，即確定當(dāng)獲取的車牌圖像被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測后沒有檢測到第一疑似車牌的存在時(shí)是使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測失敗。
[0120]同時(shí)，由于對或取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤成功后，便可以獲知該車牌圖像中車牌的位置信息，將該車牌位置信息與該車牌圖像相綁定保存后，將有利于之后對訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本的獲取，加快訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本的獲取速率，同時(shí)較少對訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本中的正、負(fù)樣本的獲取的出錯(cuò)率。
[0121]可選的，可以在判定該標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域后，增加判斷當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置是否滿足預(yù)定條件的步驟，當(dāng)判定當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置滿足預(yù)定條件時(shí)，將當(dāng)前幀車牌圖像保存。判斷當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置是否滿足預(yù)定條件包括:
[0122]步驟B1:獲取當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息；
[0123]該位置信息中包括當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的各個(gè)點(diǎn)的橫向坐標(biāo)和縱向坐標(biāo)。
[0124]步驟B2:將獲取的當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息進(jìn)行比較，當(dāng)滿足預(yù)定條件時(shí)，將當(dāng)前幀車牌圖像保存。
[0125]可選的，可以將當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的橫向坐標(biāo)與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的橫向坐標(biāo)做差值，得橫向距離，并且將當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的縱向坐標(biāo)與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的縱向坐標(biāo)做差值，得縱向距離，當(dāng)上述兩個(gè)差值均滿足預(yù)定條件時(shí)，將當(dāng)前幀車牌圖像保存。其中，選用當(dāng)前幀和上一幀車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)進(jìn)行橫向坐標(biāo)和縱向坐標(biāo)做差值僅僅是實(shí)施例的一種可選方式，整個(gè)車牌區(qū)域中的任一點(diǎn)位置均可選為用來做差值的點(diǎn)。可選的，可以設(shè)定當(dāng)所述橫向距離大于10個(gè)像素，且所述縱向距離大于5個(gè)像素時(shí)保存當(dāng)前幀車牌圖像；也可以設(shè)定當(dāng)所述橫向距離大于10個(gè)像素，無論縱向距離為多少時(shí)，保存當(dāng)前幀車牌圖像；還可以設(shè)定當(dāng)所述縱向距離大于5個(gè)像素，無論橫向距離為多少時(shí)，保存當(dāng)前幀車牌圖像。
[0126]可選的，可以通過當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的橫向坐標(biāo)和縱向坐標(biāo)，與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)處的橫向坐標(biāo)和縱向坐標(biāo)來計(jì)算該兩個(gè)車牌區(qū)域的距離，當(dāng)計(jì)算出的車牌區(qū)域的距離大于預(yù)定閾值時(shí)，保存當(dāng)前幀車牌圖像。當(dāng)然，選用當(dāng)前幀和上一幀車牌區(qū)域的最左下角點(diǎn)進(jìn)行距離的計(jì)算僅僅是實(shí)施例的一種可選方式，整個(gè)車牌區(qū)域中的任一點(diǎn)位置均可選為用來做距離的計(jì)算?？蛇x的，可以設(shè)定當(dāng)計(jì)算的距離大于12個(gè)像素時(shí)，保存當(dāng)前幀車牌圖像。
[0127]將當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息與當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息作比較，當(dāng)當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域與上一幀車牌圖像中的車牌區(qū)域之間滿足預(yù)定條件時(shí)，再當(dāng)前幀車牌圖像保存，可以有效避免當(dāng)某一車輛停留在某個(gè)不能被檢測到的地方，而被車牌識別器的控制畫面捕獲到后，使該車牌識別器保存大量相同的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像樣本的狀況發(fā)生。保存有大量相同的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像樣本，當(dāng)被保存的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器的車牌圖像樣本達(dá)到一定閾值開始對互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行訓(xùn)練后，訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器將無法達(dá)到預(yù)期的訓(xùn)練效果，嚴(yán)重影響到互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練，而將當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息與當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息作比較，當(dāng)滿足預(yù)定條件后再將當(dāng)前幀車牌圖像進(jìn)行保存，可以有效地解決這一問題，使每個(gè)位置不能檢測的車牌僅保留一張，保證互補(bǔ)車牌分類器的訓(xùn)練的效果性。
[0128]可選的，圖5示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法中獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的另一方法流程圖，參照圖5，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的另一方法可以包括:
[0129]步驟S500:獲取車牌圖像；
[0130]步驟S510:對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；
[0131]步驟S520:判斷車牌圖像跟蹤是否成功；
[0132]步驟S530:若跟蹤成功，對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；
[0133]步驟S540:若跟蹤成功，對跟蹤后的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；
[0134]其中，步驟S540和步驟530的順序是可以調(diào)換的，即可以先對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，再對跟蹤后的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，也可以先對跟蹤后的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，再對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；除此之外，此處還可以同時(shí)對跟蹤后的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器和標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測。
[0135]步驟S550:判斷是否檢測到第一疑似車牌區(qū)域且檢測到第二疑似車牌區(qū)域；
[0136]步驟S560:若否，將該車牌圖像保存。
[0137]當(dāng)使用互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相配合對路面或出入口車牌進(jìn)行檢測時(shí)，使用圖5示出的獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的另一方法來獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，其中，步驟S560中被保存的車牌圖像即為所需的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本。
[0138]本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測方法使用實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練得到的標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到車牌的車牌圖像樣本訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器同時(shí)對車牌進(jìn)行檢測，以實(shí)現(xiàn)提高車牌檢測的檢測率的目的。
[0139]下面對本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)進(jìn)行介紹，下文描述的車牌檢測系統(tǒng)與上文描述的車牌檢測方法可相互對應(yīng)參照。
[0140]圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖，該車牌檢測系統(tǒng)可以應(yīng)用于車牌識別器，參照圖6，該車牌檢測系統(tǒng)可以包括:第一獲取模塊、檢測模塊、字符處理模塊、車牌判斷模塊和輸出模塊，其中，
[0141]第一獲取模塊100，用于獲取車牌圖像；
[0142]檢測模塊200，用于對獲取的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對獲取的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域；
[0143]字符處理模塊300，用于對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；
[0144]車牌判定模塊400，用于確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定該第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定該第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；
[0145]所述輸出模塊500，用于確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將所述車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
[0146]可選的，圖7示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)的另一系統(tǒng)框圖，參照圖7，車牌檢測系統(tǒng)還包括:
[0147]第二獲取模塊600，與第一獲取模塊100和檢測模塊200相關(guān)聯(lián)，
[0148]用于對第一獲取模塊100獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像利用檢測模塊200對其使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本；
[0149]或，用于對第一獲取模塊100獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像利用檢測模塊200對其使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；對跟蹤后的車牌圖像利用檢測模塊200對其使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域且沒有檢測到第二疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本。
[0150]獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本時(shí)，當(dāng)只有標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器對路面或出入口車牌進(jìn)行檢測，即還沒有訓(xùn)練出與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相匹配的互補(bǔ)車牌分類器時(shí)，圖7示出的第二獲取模塊600只利用檢測模塊200對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測。當(dāng)使用互補(bǔ)車牌分類器與標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器相配合對路面或出入口車牌進(jìn)行檢測時(shí)，圖7示出的第二獲取模塊600利用檢測模塊200對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，同時(shí)利用檢測模塊200對跟蹤后的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測。
[0151]可選的，圖8示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)中第二獲取模600的一種可選結(jié)構(gòu)，參照圖8，第二獲取模600可以包括:
[0152]訓(xùn)練模塊610，
[0153]用于接收第二獲取模塊600獲取的訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取所述車牌圖像樣本中的不包含車牌的部分為負(fù)樣本；
[0154]使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量；
[0155]利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到車牌互補(bǔ)分類器。
[0156]可選的，圖9示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)中第一獲取模塊100的一種可選結(jié)構(gòu)，參照圖9，第一獲取模塊100可以包括:
[0157]圖像采集設(shè)備110，用于采集圖像，將所述采集的圖片作為車牌圖像進(jìn)行輸出。
[0158]圖像采集設(shè)備中還包括:圖像檢測單元111，用于對圖像采集設(shè)備100輸出的車牌圖像進(jìn)行邊緣檢測，將邊緣檢測后的圖像中邊緣度大于一定閾值的圖像進(jìn)行輸出。
[0159]本發(fā)明實(shí)施例提供的車牌檢測系統(tǒng)使用實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練得到的標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器和根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器無法檢測到車牌的車牌圖像樣本訓(xùn)練得到的互補(bǔ)車牌分類器同時(shí)對車牌進(jìn)行檢測，以實(shí)現(xiàn)提高車牌檢測的檢測率的目的。
[0160]本發(fā)明實(shí)施例還提供一種車牌識別器，包括上述的車牌檢測系統(tǒng)，車牌檢測系統(tǒng)的具體描述可參照圖6至圖9對應(yīng)部分的描述，此處不再贅述。該車牌識別器的其他各部分請參考現(xiàn)有技術(shù)，此處也不再贅述
[0161]本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。
[0162]對于實(shí)施例公開的裝置而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。
[0163]專業(yè)人員還可以進(jìn)一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個(gè)特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。
[0164]結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實(shí)施。軟件模塊可以置于隨機(jī)存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM、或【技術(shù)領(lǐng)域】內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。
[0165]對所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實(shí)施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種車牌檢測方法，其特征在于，包括: 獲取車牌圖像； 對所述車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對所述車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域； 對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度； 確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域； 確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將各車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最高的車牌區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌檢測方法，其特征在于，所述獲取車牌圖像包括: 圖像采集設(shè)備采集圖像，獲取所述采集的圖像作為所述車牌圖像； 或，圖像采集設(shè)備采集圖像，對所述采集的圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲取所述采集的圖像中邊緣度大于一定閾值的區(qū)域圖像作為所述車牌圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌檢測方法，其特征在于，所述互補(bǔ)車牌分類器包括: 不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第一互補(bǔ)車牌分類器； 或，不能被標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器檢測得到第一疑似車牌區(qū)域且不能被第一互補(bǔ)車牌分類器檢測得到第二疑似車牌區(qū)域的車牌圖像訓(xùn)練得到的第二互補(bǔ)車牌分類器。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌檢測方法，其特征在于，訓(xùn)練所述互補(bǔ)車牌分類器的具體步驟包括: 獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取所述車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取所述車牌圖像樣本中的不包含車牌的部分為負(fù)樣本； 使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量； 利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到互補(bǔ)車牌分類器。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的車牌檢測方法，其特征在于，所述獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本的具體步驟包括: 獲取車牌圖像；對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，得到訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本； 或， 獲取車牌圖像；對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；對跟蹤后的車牌使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域且沒有檢測到第二疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，得到訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本； 在將該車牌圖像保存前，還包括:獲取當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息；將獲取的當(dāng)前幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息與上一幀車牌圖像中車牌區(qū)域的位置信息進(jìn)行比較，當(dāng)滿足預(yù)定條件時(shí)，再將當(dāng)前幀車牌圖像保存。
6.一種車牌檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括第一獲取模塊、檢測模塊、字符處理模塊、車牌判斷模塊和輸出模塊，其中， 所述第一獲取模塊，用于獲取車牌圖像； 所述檢測模塊，用于對獲取的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第一疑似車牌區(qū)域；對獲取的車牌圖像使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測，得到第二疑似車牌區(qū)域； 所述字符處理模塊，用于對第一疑似車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割與識別，得到第一疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度；對第二疑似車牌區(qū)域中的字符進(jìn)行分割與識別，得到第二疑似車牌區(qū)域每個(gè)字符的置信度； 所述車牌判定模塊，用于確定第一疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第一疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域；確定第二疑似車牌區(qū)域中置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量，當(dāng)置信度大于一定閾值的字符的數(shù)量不小于一定閾值時(shí)，判定所述第二疑似車牌區(qū)域?yàn)檐嚺茀^(qū)域； 所述輸出模塊，用于確定車牌區(qū)域的數(shù)量，若車牌區(qū)域的數(shù)量為I個(gè)，則輸出該車牌區(qū)域，若車牌區(qū)域的數(shù)量大于I個(gè)，則將所述車牌區(qū)域中所有字符的置信度相加，輸出置信度相加后和最聞的車牌區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車牌檢測系統(tǒng)，其特征在于，還包括:第二獲取模塊， 用于對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測，若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本； 或， 用于對獲取的車牌圖像進(jìn)行跟蹤；對跟蹤后的車牌圖像使用標(biāo)準(zhǔn)車牌分類器進(jìn)行檢測；對跟蹤后的車牌使用互補(bǔ)車牌分類器進(jìn)行檢測；若沒有檢測到第一疑似車牌區(qū)域且沒有檢測到第二疑似車牌區(qū)域，則將該車牌圖像保存，獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車牌檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第二獲取模塊包括:訓(xùn)練模塊， 用于獲取訓(xùn)練互補(bǔ)車牌分類器所需的車牌圖像樣本，取所述車牌圖像樣本中包含車牌的部分為正樣本，取所述車牌圖像樣本中的不包含車牌的部分為負(fù)樣本； 使用哈爾特征對所述正樣本和所述負(fù)樣本進(jìn)行表征，形成哈爾特征向量； 利用迭代算法對所述哈爾特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到車牌互補(bǔ)分類器。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車牌檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第一獲取模塊包括圖像采集設(shè)備，用于采集圖像，將所述采集的圖片進(jìn)行輸出；其中，所述圖像采集設(shè)備還包括:圖像檢測單元，用于對圖像采集設(shè)備輸出的車牌圖像進(jìn)行邊緣檢測，將邊緣檢測后的圖像中邊緣度大于一定閾值的圖像進(jìn)行輸出。
10.一種車牌識別器，其特征在于，包括權(quán)利要求6至9中任一項(xiàng)所述的車牌檢測系統(tǒng)。
【文檔編號】G06T7/00GK104268596SQ201410497495
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月25日
【發(fā)明者】唐健, 關(guān)國雄, 李銳 申請人:深圳市捷順科技實(shí)業(yè)股份有限公司