一種車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)，屬于智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】，該方法包括：接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌；將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度；將車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。采用本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，通過在過車記錄中存儲車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，能快速定位到識別錯誤的車牌，略過識別無誤的車牌，在給定車牌準確率指標控制的情況下，能有效縮短過車記錄車牌審核校正所花費時間，大幅提高審核校正的工作效率。
【專利說明】一種車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備標識方法，尤其涉及一種車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]在智能交通領(lǐng)域，一條過車記錄指的是車輛在某個時間、經(jīng)過某個地點的數(shù)據(jù)記錄，基本數(shù)據(jù)包括車牌號碼、行車時間、行車地點，道路抓拍相機同時還會上報行駛速度、車牌類型、是否違法、過車圖像等信息。此種道路抓拍相機一般是在普通視頻相機的基礎(chǔ)上附加智能分析程序而來，并具有更強的抓拍速度、計算能力和數(shù)據(jù)存儲能力。一般的車牌識別相機都能達到白天85?95%、夜間80%?90%的識別準確率，適應(yīng)車速一般在80km/h以下，高速公路上的車牌識別相機可適應(yīng)車速會更高一些。影響識別錯誤的因素主要有相機設(shè)備的安裝位置、拍攝角度、車牌區(qū)域大小、曝光、能見度、環(huán)境光，車牌污損、模糊、遮擋、反光，車牌字符相似等。還存在另外一種道路車牌抓拍識別系統(tǒng)，如圖1所示，即相機不直接識別車牌，僅做視頻捕獲，而由視頻分析服務(wù)器根據(jù)相機傳來的視頻，做來往車輛的抓取和識別，再將分析到的過車信息傳送到數(shù)據(jù)收集服務(wù)器，隨后由數(shù)據(jù)收集服務(wù)器向數(shù)據(jù)庫寫入過車數(shù)據(jù)。這種情況下，由于所有的視頻分析過程使用同一識別算法，車牌識別的準確與否仍主要取決于相機設(shè)備本身的安裝位置、拍攝角度、車牌區(qū)域大小、曝光、車牌字符相似等因素。
[0003]目前，主流的車輛檢測技術(shù)有地感線圈觸發(fā)+相機識別，雷達觸發(fā)+相機識別，以及純相機檢測識別，車牌號碼的自動識別主要是通過對相機視頻的智能分析，識別準確率一般在85%?95%，工作人員對車牌的審核校正也主要針對識別錯誤的5%?15%記錄，也就是說，大部分的過車記錄車牌識別準確、無需校正。在目前的技術(shù)條件下，人們?yōu)榱苏业阶R別錯誤的5%?15%那部分記錄，必須瀏覽全部過車記錄，針對性不強，造成了大量的人力資源浪費。
[0004]因此，找到快速定位車牌識別錯誤的記錄，略過識別無誤的記錄，具有非常好的現(xiàn)實意義和技術(shù)價值。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)，以解決目前車牌識別的審核校正工作針對性不強，為了找到識別錯誤的小部分記錄須瀏覽全部過車記錄的技術(shù)問題，能夠快速定位車牌識別錯誤的記錄。
[0006]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下:
[0007]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供的一種車牌識別智能糾錯方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集服務(wù)器，該方法包括以下步驟:
[0008]接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌；
[0009]將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度；
[0010]將車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
[0011]優(yōu)選地,上述方法之前還包括:
[0012]在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表，其中，全局車牌字符可信性規(guī)則表包括:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度；
[0013]在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表，其中，相機車牌字符可信性規(guī)則表包括:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度，且相機車牌字符可信性規(guī)則表的初始化數(shù)據(jù)為全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝。
[0014]優(yōu)選地，上述方法之后還包括:
[0015]接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄；
[0016]向用戶終端反饋獲取過車記錄，其中，過車記錄包括車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度。
[0017]優(yōu)選地，上述方法之后還包括:對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對全局車牌字符可信性規(guī)則表和相機車牌字符可信性規(guī)則表的數(shù)據(jù)進行動態(tài)修正。
[0018]優(yōu)選地，上述將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，進一步包括:
[0019]針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的可信度；將車牌的每個字符的可信度的乘積作為車牌的可信度；
[0020]針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的所有疑似字符及疑似字符可信度；將車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌，并將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為該疑似車牌的可信度。
[0021]根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供的一種車牌識別智能糾錯系統(tǒng)包括以下模塊:
[0022]車牌獲取模塊，用于接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌；
[0023]計算模塊，用于將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度；
[0024]存儲模塊，用于將車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
[0025]優(yōu)選地，上述系統(tǒng)還包括設(shè)置模塊，設(shè)置模塊包括第一設(shè)置單元和第二設(shè)置單元，其中:
[0026]第一設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表，其中，全局車牌字符可信性規(guī)則表包括:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度；
[0027]第二設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表，其中，相機車牌字符可信性規(guī)則表包括:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度，且相機車牌字符可信性規(guī)則表的初始化數(shù)據(jù)為全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝。
[0028]優(yōu)選地,上述系統(tǒng)還包括:
[0029]查詢模塊，用于接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄；
[0030]反饋模塊，用于向用戶終端反饋獲取過車記錄，其中，過車記錄包括車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度。
[0031]優(yōu)選地，上述系統(tǒng)還包括修正模塊，修正模塊用于對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對相機車牌字符可信性規(guī)則表和全局車牌字符可信性規(guī)則表進行動態(tài)修正。
[0032]優(yōu)選地，計算模塊包括第一計算單元和第二計算單元，其中:
[0033]第一計算單元，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的可信度；將車牌的每個字符的可信度的乘積作為車牌的可信度；
[0034]第二計算單元，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的所有疑似字符及疑似字符可信度；將車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌，并將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為該疑似車牌的可信度。
[0035]本發(fā)明提供的車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)，通過在過車記錄中存儲車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度，從而能快速定位到識別錯誤的車牌，略過識別無誤的車牌，解決了目前車牌審核校正工作針對性不強，為了找到識別錯誤的少數(shù)記錄，必須瀏覽全部過車記錄的技術(shù)問題。在給定車牌準確率指標控制的情況下，有效縮短車牌審核校正所花費時間，能大幅提高過車記錄車牌審核校正的工作效率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0036]圖1為相關(guān)技術(shù)中的一種道路車牌抓拍識別系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖；
[0037]圖2本發(fā)明實施例提供的一種車牌識別智能糾錯方法的流程圖；
[0038]圖3本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的一種車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度計算方法的流程圖；
[0039]圖4本發(fā)明不例的一種全局車牌字符可信性規(guī)則表的表結(jié)構(gòu)；
[0040]圖5本發(fā)明示例的一種相機車牌字符可信性規(guī)則表的表結(jié)構(gòu)；
[0041]圖6本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的一種車牌識別智能糾錯方法的流程圖；
[0042]圖7為本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的車牌識別智能糾錯系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)圖。

【具體實施方式】
[0043]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0044]實施例一
[0045]如圖2所示，本發(fā)明實施例提供的車牌識別智能糾錯方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集服務(wù)器，該方法包括以下步驟:
[0046]SlOl、接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌。
[0047]具體地，數(shù)據(jù)收集服務(wù)器對每次車輛通行記錄，獲取相機或者視頻分析服務(wù)器識別到的車牌號碼。
[0048]S102、將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度。
[0049]請參閱圖3,本步驟S40進一步包括:
[0050]S1021、針對車牌的每個字符，根據(jù)該字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢該字符的可信度；
[0051]S1022、將車牌的每個字符的可信度的乘積作為車牌的可信度；
[0052]S1023、針對車牌的每個字符，根據(jù)該字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢該字符的所有疑似字符及疑似字符的可信度；
[0053]S1024、將車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌；
[0054]S1025、將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為疑似車牌的可信度。
[0055]此外，預(yù)設(shè)的車牌字符可信性規(guī)則表包括預(yù)設(shè)的全局車牌字符可信性規(guī)則表和相機車牌字符可信性規(guī)則表，全局車牌字符可信性規(guī)則表結(jié)構(gòu)舉例如圖4所示，記錄了車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符出現(xiàn)位置的可信度，以及所有疑似字符和可疑字符可信度，這樣的一條記錄成為第一類記錄。相機車牌字符可信性規(guī)則表結(jié)構(gòu)舉例如圖5所示，記錄了各個相機、車牌的每個字符、字符出現(xiàn)位置、字符出現(xiàn)位置的可信度、和所有疑似字符及疑似字符可信度，這樣的一條記錄成為第二類記錄。其中，每個相機的初始數(shù)據(jù)，都是全局車牌字符可信性規(guī)則表中第一類記錄的拷貝。
[0056]S103、將車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
[0057]在本步驟中，可以按照可信度從高到低排序，存儲到數(shù)據(jù)庫過車記錄表中。其中，可信度字段表示該車牌字符在該出現(xiàn)位置時值得信賴的程度，是浮點數(shù)，取值位于O?I之間，疑似字符及疑似字符的可信性，需包含該車牌字符在該出現(xiàn)位置的所有疑似字符和其可信度，因數(shù)量不固定，在數(shù)據(jù)庫中宜保存一個文本字段，并對每個疑似字符和可信度的組合進行編碼，存在多種編碼方式，例如:A:0.5，R:0.6,6:0.4，代表此條可信性規(guī)則對應(yīng)于疑似字符A的可信度為0.5，對應(yīng)于疑似字符R的可信度是0.6，對應(yīng)于疑似字符6的可信度是 0.4。
[0058]舉例來說，針對識別到的車牌號碼中的每個字符及字符在車牌號碼中的出現(xiàn)位置，即〈相機編號，車牌字符，字符出現(xiàn)位置〉組合，記做ei;其中，i = 1,2,…η，η表示車牌字符個數(shù)，對照數(shù)據(jù)庫中的相機車牌字符可信性規(guī)則表，查詢該相機的每個〈相機編號，車牌字符，字符出現(xiàn)位置〉組合的可信性conf (ei)，最后把每個字符的可信性conf (ei)做乘法運算，記做Conf(Plate) =Π (conf (力))，得到識別到車牌的可信度。然后對照數(shù)據(jù)庫的相機車牌字符可信性規(guī)則表，查詢所有的可能疑似字符h (e,)和可信度conf (i，j)，記為組合<i, Cj (e^ , conf (i, j)>,根據(jù)每個組合<i, Cj(Gi), conf (i, j)>與原車牌,進行車牌字符排列、組合，得到一系列的疑似車牌Pk和可信性conf (Pk)，k = 1,2,…m，m是疑似車牌的數(shù)目，每個疑似車牌的可信度仍是組成疑似車牌的每個字符的可信度乘積:疑似車牌中的字符如果來自識別到的車牌，則該位置的字符可信度是_f(ei)，如果來自從數(shù)據(jù)庫查詢到的疑似字符Cj (e^ ,則該位置的字符可信度是conf (i, j)。此時的每個<pk, conf (pk) >組合尚未排序。將疑似車牌Pk按可信性Conf(Pk)從高到低排序,得到一個序列<pk, conf (pk) >,k=1,2,…m，m是疑似車牌的數(shù)目。然后，將此〈pk，Conf(pk)>序列截取掉可信度低于某個閾值的部分，此閾值可以根據(jù)預(yù)期的車牌準確率、數(shù)據(jù)流量、運算負擔進行選取。一般可以取為0.4，閾值選的越高，得到的疑似車牌信息價值越高、越集中；閾值選的越低，得到的備選車牌數(shù)量越多，可以實現(xiàn)的車牌準確率越高。得到的識別到車牌的可信性Conf(Plate)，和所有疑似車牌及疑似車牌可信性序列<Pk，conf (pk)>，經(jīng)過一定的編碼過程，存儲到數(shù)據(jù)庫過車記錄表的每條過車記錄中。序列<pk，conf (pk) >的編碼可以有多種編碼方式,例如:
[0059]魯BT1423:0.56，魯 BT14Z3:0.63，魯 BTL423:0.47
[0060]代表本條過車記錄所識別的車牌對應(yīng)于疑似車牌魯BT1423的可信度是0.56，對應(yīng)于疑似車牌魯BT14Z3的可信性是0.63，對應(yīng)于疑似車牌魯BTL423的可信性是0.47。
[0061]本發(fā)明實施例中，通過在過車記錄中存儲車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度，為快速定位到識別錯誤的車牌，略過識別無誤的車牌提供了數(shù)據(jù)來源，解決了目前車牌審核校正工作針對性不強，為了找到識別錯誤的少數(shù)記錄，必須瀏覽全部過車記錄的技術(shù)問題。在給定車牌準確率指標控制的情況下，有效縮短車牌審核校正所花費時間，能大幅提高過車記錄車牌審核校正的工作效率。
[0062]實施例二
[0063]如圖6所示，本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的車牌識別智能糾錯方法包括以下步驟:
[0064]S10、預(yù)設(shè)車牌字符可信性規(guī)則表。
[0065]具體來說，本步驟SlO進一步包括:在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表；在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表。
[0066]其中，全局車牌字符可信性規(guī)則表(如圖4)包括字段:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、可信度、疑似字符及疑似字符的可信度，其初始數(shù)據(jù)來自于已投產(chǎn)的車牌識別相機型號長期運行統(tǒng)計結(jié)論，可以手工統(tǒng)計，或者使用專業(yè)的統(tǒng)計工具。如用手工統(tǒng)計，只需計算以往進行的車牌審核校正中字符變化規(guī)律。例如，要統(tǒng)計車牌的尾部非中文字符Z，則需統(tǒng)計以往進行車牌審核校正時，對車牌的尾部非中文字符‘V進行的變更次數(shù)countl和保留次數(shù)count2,每次變更到的目標字符c3和變更到此目標字符的次數(shù)count3。那么，字符Z在尾部非中文字符出現(xiàn)的可信度conf ( ‘Z’)取值為count2/ (countl+count2),疑似字符c3的可信度conf (c3)為count3/ (countl+count2)。相機車牌字符可信性規(guī)則表(如圖5)包括字段:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、可信度、疑似字符及疑似字符的可信度，其初始化數(shù)據(jù)為全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝。第一類記錄的唯一性標記，或者是主鍵，是〈車牌字符，字符出現(xiàn)位置 > 組合，第二類記錄的唯一性標記，或者是主鍵，是〈相機編號，車牌字符，字符出現(xiàn)位置 > 組合。
[0067]其中，字符出現(xiàn)位置可以分為4類，首字符，第二字符，尾部非中文字符，尾部中文字符。首字符是各個省級行政單位的簡稱，或者特種車輛的類別名稱，可以取中文、英文，第二字符一般代表發(fā)證機關(guān)，取英文字母，尾部非中文字符取數(shù)字或英文，不可以包括英文字母I和0，尾部中文字符是指出現(xiàn)在車牌末尾的中文字符，指特種車輛，有取值限制，如學(xué)、警、掛、臨。舉例，車牌為粵L56X01，首字符為粵，第二字符為L，56X01定義為尾部非中文字符；車牌為云LOOOl學(xué)，那么，定義尾部非中文字符為0001，尾部中文字符是學(xué)。對字符出現(xiàn)位置進行分類以后，每一類字符出現(xiàn)位置都具有不同的取值范圍，也就具有不同的出錯統(tǒng)計規(guī)律，方便進行車牌識別錯誤的快速檢出和分類。對上述4類車牌字符出現(xiàn)位置進行編碼，可以I代表首字符，2代表第二字符，3代表尾部非中文字符，4代表尾部中文字符。
[0068]可信度字段表示該車牌字符在該字符出現(xiàn)位置時值得信賴的程度，是浮點數(shù)，取值位于O?I之間。
[0069]疑似字符及疑似字符的可信度，需包含該車牌字符在該出現(xiàn)位置的所有疑似字符及疑似字符的可信度，因數(shù)量不固定，在數(shù)據(jù)庫中宜保存一個文本字段，并對每個疑似字符和可信性的組合進行編碼，存在多種編碼方式，例如:A:0.5，R:0.6,6:0.4，代表此條可信性規(guī)則對應(yīng)于疑似字符A的可信性為0.5，對應(yīng)于疑似字符R的可信度是0.6，對應(yīng)于疑似字符6的可信度是0.4。
[0070]S20、數(shù)據(jù)收集服務(wù)器接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌。
[0071]S30、針對車牌的每個字符，根據(jù)該車牌字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢其車牌字符的可信度；
[0072]S40、將車牌的每個字符的可信度的乘積作為車牌的可信度；
[0073]S50、針對車牌的每個字符，根據(jù)該車牌字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢其車牌字符的所有疑似字符及疑似字符的可信度；
[0074]S60、將車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌；
[0075]S70、將每個疑似車牌的每個字符可信度的乘積作為疑似車牌的可信度。
[0076]S80、將疑似車牌按照可信度進行排序，截取掉可信度低于預(yù)設(shè)的疑似閾值的疑似車牌；
[0077]S90、將車牌可信度、截取后的疑似車牌及疑似車牌的可信度存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中；
[0078]S100、應(yīng)用服務(wù)器接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄。
[0079]具體地，應(yīng)用服務(wù)器響應(yīng)用戶終端對車輛通行記錄的校正時，將過車記錄表的車牌號碼信息和它的可信度、可能的疑似車牌及疑似車牌的可信度信息同時返回，還可以根據(jù)識別到車牌和疑似車牌的可信度關(guān)系進行過濾、排序，讓終端用戶能略過車牌識別無誤的記錄，并得到價值更高、針對性更強的車牌校正提示信息。
[0080]如，應(yīng)用服務(wù)器返回的查詢結(jié)果除了包含車牌號碼，還包含識別到車牌號碼的可信性conf (plate),可能的疑似車牌及疑似車牌可信性組合<pk, conf (pk)>, k = 1,2,…m,m是疑似車牌的數(shù)目。這樣的一條過車記錄就可以表示為組合〈plate, conf (plate),[<pk，conf(pk) >]>，k = 1，2，…m，m是疑似車牌的數(shù)目。所有疑似車牌及疑似車牌的可信度[<pk，conf (pk) >]按照可信性Conf(Pk)從高到低排列。疑似車牌信息作為提示、或備選項提供給終端用戶，在大部分情況下不需要終端用戶鍵盤輸入，從而起到減輕車牌審核校正人員工作量、提高車牌審核工作效率的作用。
[0081]應(yīng)用服務(wù)器還支持終端用戶只查詢識別車牌可信性低于某個閾值Confthresl的記錄，Confthresl取值在O?I之間，那么，應(yīng)用服務(wù)器需要對所有過車記錄，即組合〈plate,conf (plate), [<pk, conf (pk) >]>,過濾出 conf (plate)小于閾值 confthresl 的記錄。此時，識別正確的85%?95%的記錄大部分不會被返回給終端用戶，利于終端用戶大幅減少要審核校正的過車記錄數(shù)量，提高過車記錄車牌審核校正的工作效率，快速定位到車牌識別錯誤的過車記錄。
[0082]S110、向用戶終端反饋獲取的過車記錄。
[0083]其中，向用戶終端反饋的過車記錄中包括車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度，這樣以便于用戶進行審核和校正。
[0084]S120、對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對相機車牌字符可信性規(guī)則表和全局車牌字符可信性規(guī)則表進行動態(tài)修正。
[0085]具體地，從多個道路交通車牌識別系統(tǒng)的長期運行結(jié)果來看，在滿足工程安裝規(guī)范的前提下，車牌識別錯誤時的字符變化總體上具有較強的統(tǒng)計學(xué)規(guī)律，這就為設(shè)計一套能智能糾正車牌識別錯誤的系統(tǒng)提供了可能。對終端用戶的每次車牌審核校正，獲取過車記錄對應(yīng)的相機編號，和審核校正前、后車牌號碼，分析車牌號碼的變化。
[0086]對于審核校正前后車牌字符無變化的情況，根據(jù)〈相機編號，車牌字符，字符出現(xiàn)位置 > 組合，在如圖5所述數(shù)據(jù)庫的相機車牌字符可信性規(guī)則表中找到符合的那一條第二類記錄，然后把這條記錄的可信度加上一個微小增量Λ 1，確保修改后的可信度仍位于O?I之間，并提交修改到數(shù)據(jù)庫；根據(jù)〈車牌字符，字符出現(xiàn)位置 > 組合，在如圖4所述數(shù)據(jù)庫的全局車牌字符可信性規(guī)則表中找到符合的那一條一類記錄，然后把這條記錄的可信度加一個微小增量Λ 2，確保修改后的可信度仍位于O?I之間，并提交修改到數(shù)據(jù)庫。其中，Λ I和Λ 2介于O?I之間，且滿足如下關(guān)系:Λ 1> Δ 2，其取值可根據(jù)車牌智能記憶的實際需要，取值不同，系統(tǒng)的智能程度會略有不同，例如，取Λ I = 0.05,Δ2 = 0.02.
[0087]在本發(fā)明實施例中，當用戶終端進行過車記錄中車牌的審核校正時，應(yīng)用服務(wù)器向終端用戶返回識別到的車牌可信度、疑似車牌和疑似車牌的可信度，將所有疑似車牌按其可信度進行排序(如從高到低或者從低到高)，并提供僅查詢所識別車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄，能快速定位到識別錯誤的車牌，略過識別正確的車牌，從而大幅提高過車記錄車牌審核校正的工作效率；此外，應(yīng)用服務(wù)器還對終端用戶的每次車牌校正記錄進行分析，匯總出審核前后車牌字符的變化規(guī)律，并對數(shù)據(jù)庫的車牌字符可信性規(guī)則表和全局車牌可信性規(guī)則表進行動態(tài)修正，進一步提高了準確率。
[0088]實施例三
[0089]如圖7所示，本發(fā)明優(yōu)選實施例提供的一種車牌識別智能糾錯系統(tǒng)包括車牌獲取模塊10、計算模塊20、存儲模塊30、查詢模塊40、反饋模塊50和修正模塊60，其中:
[0090]車牌獲取模塊10，用于接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌；
[0091]計算模塊20，用于將識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫設(shè)置的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度；
[0092]優(yōu)選地，計算模塊20包括第一計算單元201和第二計算單元202，其中:
[0093]第一計算單元201，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)該車牌字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢其車牌字符的可信度；將車牌的每個字符的可信度的乘積作為車牌的可信度；
[0094]第二計算單元202，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)該車牌字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢其車牌字符的所有疑似字符及疑似字符的可信度；將車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌，并將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為疑似車牌的可信度。
[0095]存儲模塊30，用于將車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
[0096]查詢模塊40，用于接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄；
[0097]反饋模塊50，用于向用戶終端反饋獲取的過車記錄，其中，過車記錄包括車牌可信度、疑似車牌和疑似車牌的可信度。
[0098]修正模塊60，用于對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對車牌字符可信性規(guī)則表進行動態(tài)修正。
[0099]在另一種優(yōu)選的方案中，上述系統(tǒng)還包括設(shè)置模塊，設(shè)置模塊包括第一設(shè)置單元和第二設(shè)置單元，其中:第一設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表，其中，全局車牌字符可信性規(guī)則表包括:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、可信度、疑似字符及疑似字符的可信度；第二設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表，其中，相機車牌字符可信性規(guī)則表的初始化數(shù)據(jù)為全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝，相機車牌字符可信性規(guī)則表包括:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、可信度、疑似字符及疑似字符的可信度。
[0100]需要說明地是，上述方法實施例一和實施例二中的技術(shù)特征在本系統(tǒng)中均能對應(yīng)適用，這里不再重述，并且查詢模塊40、反饋模塊50和修正模塊60均是可選方案。
[0101]本發(fā)明提供的車牌識別智能糾錯方法和系統(tǒng)，通過在過車記錄中存儲車牌的可信度、疑似車牌及疑似車牌的可信度，從而能快速定位到識別錯誤的車牌，略過識別無誤的車牌，解決了目前車牌審核校正工作針對性不強，為了找到識別錯誤的少數(shù)記錄，必須瀏覽全部過車記錄的技術(shù)問題。在給定車牌準確率指標控制的情況下，有效縮短車牌審核校正所花費時間，能大幅提高過車記錄車牌審核校正的工作效率。
[0102]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來控制相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以在存儲于一計算機可讀取的存儲介質(zhì)中，所述的存儲介質(zhì)，如R0M/RAM、磁盤、光盤等。
[0103]以上參照【專利附圖】

【附圖說明】了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此局限本發(fā)明的權(quán)利范圍。本領(lǐng)域技術(shù)人員不脫離本發(fā)明的范圍和實質(zhì)，可以有多種變型方案實現(xiàn)本發(fā)明，比如作為一個實施例的特征可用于另一實施例而得到又一實施例。凡在運用本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進，均應(yīng)在本發(fā)明的權(quán)利范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種車牌識別智能糾錯方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌； 將所述識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度； 將所述車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌識別智能糾錯方法，其特征在于，所述方法之前還包括: 在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表，其中，所述全局車牌字符可信性規(guī)則表包括:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符可信度； 在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表，其中，所述相機車牌字符可信性規(guī)則表包括:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度，且所述相機車牌字符可信性規(guī)則表的初始化數(shù)據(jù)為所述全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車牌識別智能糾錯方法，其特征在于，所述方法之后還包括: 接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄; 向用戶終端反饋所述獲取過車記錄，其中，所述過車記錄包括車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的車牌識別智能糾錯方法，其特征在于，所述方法之后還包括:對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對全局車牌字符可信性規(guī)則表和所述相機車牌字符可信性規(guī)則表的數(shù)據(jù)進行動態(tài)修正。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任意一項權(quán)利要求所述的車牌識別智能糾錯方法，其特征在于，將所述識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，進一步包括: 針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的可信度；將所述車牌的每個字符的可信度的乘積作為所述車牌的可信度；針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的所有疑似字符及疑似字符可信度；將所述車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌，并將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為該疑似車牌的可信度。
6.一種車牌識別智能糾錯系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括: 車牌獲取模塊，用于接收到過車記錄后，獲取識別到的車牌； 計算模塊，用于將所述識別到的車牌與數(shù)據(jù)庫中的預(yù)設(shè)的相機車牌字符可信性規(guī)則表進行比較分析，計算出所識別到的車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度； 存儲模塊，用于將所述車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度，存儲到數(shù)據(jù)庫的過車記錄表中。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車牌識別智能糾錯系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括設(shè)置模塊，所述設(shè)置模塊包括第一設(shè)置單元和第二設(shè)置單元，其中: 所述第一設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中預(yù)設(shè)全局車牌字符可信性規(guī)則表，其中，所述全局車牌字符可信性規(guī)則表包括:車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度； 所述第二設(shè)置單元，用于在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置相機車牌字符可信性規(guī)則表，其中，所述相機車牌字符可信性規(guī)則表包括:相機編號、車牌字符、字符出現(xiàn)位置、字符可信度、和字符的疑似字符及疑似字符的可信度，且所述相機車牌字符可信性規(guī)則表的初始化數(shù)據(jù)為所述全局車牌字符可信性規(guī)則表的拷貝。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車牌識別智能糾錯系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 查詢模塊，用于接收到用戶終端的校正查詢時，從數(shù)據(jù)庫中獲取車牌可信度低于預(yù)設(shè)的閾值的過車記錄； 反饋模塊，用于向用戶終端反饋所述獲取過車記錄，其中，所述過車記錄包括車牌的可信度、車牌的疑似車牌及疑似車牌的可信度。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的車牌識別智能糾錯系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括修正模塊，所述修正模塊用于對用戶終端的每次車牌校正記錄進行分析，統(tǒng)計出校正前后車牌字符的變化規(guī)律，并根據(jù)變化規(guī)律對所述相機車牌字符可信性規(guī)則表和全局車牌字符可信性規(guī)則表進行動態(tài)修正。
10.根據(jù)權(quán)利要求6-9任意一項權(quán)利要求所述的車牌識別智能糾錯系統(tǒng)，其特征在于，所述計算模塊包括第一計算單元和第二計算單元，其中: 所述第一計算單元，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的可信度；將所述車牌的每個字符的可信度的乘積作為所述車牌的可信度； 所述第二計算單元，用于針對車牌的每個字符，根據(jù)字符及字符出現(xiàn)位置，從相機車牌字符可信性規(guī)則表中查詢每個字符的所有疑似字符及疑似字符可信度；將所述車牌的每個字符的疑似字符進行排列、組合，得到一系列的疑似車牌，并將每個疑似車牌的每個字符的可信度的乘積作為該疑似車牌的可信度。
【文檔編號】G08G1/017GK104464302SQ201410804178
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月22日
【發(fā)明者】董平, 姚開方 申請人:南京中興力維軟件有限公司