泥头车车牌检测的方法及系统技术方案

泥头车车牌检测的方法及系统，本发明专利技术公开了一种泥头车车牌检测的方法，包括：获取蓝色车牌区域；通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和/或第三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件时，则所述蓝色车牌为特殊车牌。能够对泥头车上的特殊车牌进行检测，完成对泥头车车牌的定位。

【技术实现步骤摘要】
泥头车车牌检测的方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种泥头车车牌检测的方法及系统。
技术介绍
目前，车牌识别设备已经被广泛使用在停车场出入口，商厦出入口等地方。一般的 车辆上只有一个普通车牌，在岗亭和卡口，车都是一卡一车，刷卡通行，因此车牌识别只关 注对当前车辆，该识别方法对一个普通车牌有比较高的捕获率和识别率。 但近年来，地方政府为了规范化管理泥头车，在泥头车上加装一个当地的特殊车 牌，蓝色车牌是特殊车牌，例如在深圳，泥头车的规范管理的车牌是蓝色，号码的顺序是两 个英文字母+深+4个数字，例如NC深0011。而普通的正常的车牌是车牌号码是省份（汉 字）+地区（英文）+5个英文字母或字符的组合。正是由于这种区别，在实际应用中给车牌 识别带来了困难，导致识别率的下降，以及误识别率的提高。对泥头车的特殊车牌的识别也 会出现错误，即一般的车牌首字符是汉字，但是泥头车的特殊车牌是英文字母。 因此，如何检测泥头车上的特殊车牌，完成对泥头车车牌的定位问题，是本领域技 术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种泥头车车牌检测的方法，该方法能够对泥头车上的特殊 车牌进行检测，完成对泥头车车牌的定位；本专利技术的另一目的是提供一种泥头车车牌检测 的系统。 为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供如下技术方案： -种泥头车车牌检测的方法，包括： 获取蓝色车牌区域； 通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和/ 或第三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件时，则所述蓝色车牌为特殊车牌。 其中，若仅对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符进行检测，则所述预定 条件包括：第一个字符的检测结果为英文字符； 若仅对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第三个字符进行检测，则所述预定条件包 括：第三个字符的检测结果为汉字字符； 若对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和第三个字符进行检测，则所述 预定条件包括：第一个字符的检测结果为英文字符且第三个字符的检测结果为汉字字符。 其中，获取蓝色车牌的区域包括： 获取车辆图像； 通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域； 通过蓝黑色车牌分类器对所述车牌区域进行检测，得到第一车牌区域； 通过车牌颜色分类器对所述第一车牌区域进行检测，当检测结果为蓝色时，则得 到蓝色车牌区域。 其中，获取蓝色车牌的区域之前还包括： 获取车辆图像； 通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域； 对所述车牌区域进行反色操作，再利用蓝黑色车牌分类器对所述进行反色操作后 的区域进行检测，得到第二车牌区域； 通过车牌颜色分类器对所述第二车牌区域进行检测，当检测结果为黄色时，则得 到黄色车牌区域。 其中，通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域包括： 提取所述车辆图像的水平和垂直的边缘图像，计算各边缘图像的积分图； 使用预定的不同尺度的区域对全图进行扫描，在每一行或列中，计算在各区域中 的所有像素点的灰度值，保留灰度值大于阈值的区域； 利用区域的面积重合度进行聚类操作，当存在两个区域的重合度达到阈值则保留 边缘密度大的区域； 输出聚类后的区域，所述聚类后的区域为所述车牌区域。 其中，汉字与英文字符分类器的获得的方法包括： 获取预定数量车牌样本中各车牌中的每个汉字与英文字符作为单个样本； 使用支持向量机对所述单个样本进行训练，获得汉字与英文字符分类器。 其中，蓝黑色车牌分类器的获得的方法包括： 获取摄像机在设定时段和天气条件下所拍摄的多个车辆图像，以车辆图像中蓝色 车牌或黑色车牌图像作为正样本，以非蓝色车牌或黑色车牌图像作为负样本； 使用Haar特征对每一幅车辆图像的正样本和负样本分别进行表征，形成Haar特 征向量； 利用级联的Adaboost算法对得到的Haar特征进行训练，获得级联蓝黑色车牌分 类器。 其中，车牌颜色分类器的获得的方法包括： 获取多数蓝色车牌，黑色车牌，黄色车牌以及白色车牌的样本； 将所述蓝色车牌，黑色车牌，黄色车牌以及白色车牌的样本从RGB颜色模型转换 成六角锥体模型HSV颜色模型，并从HSV颜色模型中提取每一块所述样本图片块的颜色特 征； 对四种颜色的车牌，根据颜色特征进行支持向量机训练，得到车牌颜色分类器。 本专利技术实施例还提供一种泥头车车牌检测的系统，包括：获取模块，汉字与英文字 符分类模块，其中， 获取模块，用于获取蓝色车牌区域； 汉字与英文字符分类模块，用于通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域 的蓝色车牌的第一个字符和/或第三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件 时，则所述蓝色车牌为特殊车牌。 其中，获取模块包括：获取单元，检测单元，第一分类单元，第二分类单元，其中， 获取单元，用于获取车辆图像； 检测单元，用于通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域； 第一分类单元，用于通过蓝黑色车牌分类器对所述车牌区域进行检测； 第二分类单元，用于通过车牌颜色分类器对所述第一车牌区域进行检测。 基于上述技术方案，本专利技术实施例所提供的泥头车车牌检测的方法和系统，包括： 获取蓝色车牌区域；通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个 字符和/或第三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件时，则所述蓝色车牌为 特殊车牌。从而能够对泥头车上的特殊车牌进行检测，完成对泥头车车牌的定位。 【附图说明】 图1为本专利技术实施例提供的泥头车车牌检测的方法流程图； 图2为本专利技术实施例提供的获取蓝色车牌区域的方法流程图； 图3为本专利技术实施例提供的获取黄色车牌区域的方法流程图； 图4为本专利技术实施例提供的获取泥头车双车牌区域的方法流程图； 图5为本专利技术实施例提供的通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区 域的方法流程图； 图6为本专利技术实施例提供的汉字与英文字符分类器的获得的方法流程图； 图7为本专利技术实施例提供的蓝黑色车牌分类器的获得的方法流程图； 图8为本专利技术实施例提供的车牌颜色分类器的获得的方法流程图； 图9为本专利技术实施例提供的泥头车车牌检测的系统的结构框图； 图10为本专利技术实施例提供的获取模块的结构框图； 图11为本专利技术实施例提供的汉字与英文字符的结构框图。 【具体实施方式】 本专利技术的核心是提供一种泥头车车牌检测的方法，该方法能够对泥头车上的特殊 车牌进行检测，完成对泥头车车牌的定位；本专利技术的另一目的是提供一种泥头车车牌检测 的系统。 为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例 中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员 在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。 本专利技术为泥头车车牌的检测的方法，其中，所述泥头车为：一般代指工地上、建筑 类用车。这种车由于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种泥头车车牌检测的方法，其特征在于，该方法包括：获取蓝色车牌区域；通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和/或第三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件时，则所述蓝色车牌为特殊车牌。

【技术特征摘要】
1. 一种泥头车车牌检测的方法，其特征在于，该方法包括： 获取蓝色车牌区域； 通过汉字与英文字符分类器对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和/或第 三个字符进行检测，当字符的检测结果符合预定条件时，则所述蓝色车牌为特殊车牌。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，若仅对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第 一个字符进行检测，则所述预定条件包括：第一个字符的检测结果为英文字符； 若仅对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第三个字符进行检测，则所述预定条件包括： 第三个字符的检测结果为汉字字符； 若对所述蓝色车牌区域的蓝色车牌的第一个字符和第三个字符进行检测，则所述预定 条件包括：第一个字符的检测结果为英文字符且第三个字符的检测结果为汉字字符。3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取蓝色车牌区域包括： 获取车辆图像； 通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域； 通过蓝黑色车牌分类器对所述车牌区域进行检测，得到第一车牌区域； 通过车牌颜色分类器对所述第一车牌区域进行检测，当检测结果为蓝色时，则得到蓝 色车牌区域。4. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取蓝色车牌的区域之前还包括： 获取车辆图像； 通过边缘特性对所述车辆图像进行检测，获取车牌区域； 对所述车牌区域进行反色操作，再利用蓝黑色车牌分类器对所述进行反色操作后的区 域进行检测，得到第二车牌区域； 通过车牌颜色分类器对所述第二车牌区域进行检测，当检测结果为黄色时，则得到黄 色车牌区域。5. 如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述通过边缘特性对所述车辆图像进行 检测，获取车牌区域包括： 提取所述车辆图像的水平和垂直的边缘图像，计算各边缘图像的积分图； 使用预定的不同尺度的区域对全图进行扫描，在每一行或列中，计算在各区域中的所 有像素点的灰度值，保留灰度值大于阈值的区域； 利用区域的面积重合度进行聚类操作，当存在两个区域的重合度达到阈值则保留边缘 密度大的区域； 输出聚类后的区域，所述聚类后的区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，李昕，李锐，邹振宇，
申请(专利权)人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44