一种车牌识别系统的评测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车牌识别系统的评测方法及系统，方法包括：获取车牌识别系统评测所需的数据图像集；将获取的数据图像集划分为第一子图像集和第二子图像集，其中，第一子图像集为中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它27种机动车号牌图像集，第二子图像集为包含中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它37种机动车号牌汉字的图像集；对车牌识别系统进行车牌种类识别能力评测、车牌定位性能评测以及汉字识别性能评测、数字字母识别性能评测、整牌识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时间评测；根据评测结果生成车牌识别系统的评测报告以及系统优化方案。本发明专利技术具有全面、系统和准确的优点，可广泛应用于系统评测领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及系统评测领域，尤其是一种车牌识别系统的评测方法及系统。
技术介绍
车牌识别系统化icense Plate Reco即ition，简称LPR)作为智能交通系统中的一 个重要课题，已经成为国内外学者研究的热点问题。它既可W用于高速公路收费系统和停 车场智能管理系统，也可W用于安防等方面，大大提高了智能化管理的水平，减少了人力物 力，降低了劳动强度，提供了较先进的技术管理手段。 车牌识别技术得W迅速发展主要归功于W下Ξ个因素：车牌识别算法的发展、大 规模车牌数据库的获得W及对识别算法进行综合性能评测的方法，其中，对识别算法和系 统功能的综合评测是推动识别技术进步的一个动力。通过综合的评测，可W帮助用户找到 合适的产品，帮助各研究机构和开发商能够发现自身技术的不足，并通过观察参加综合性 能评测各个系统的表现，发现有价值的研究方向，寻求技术上的突破口，从而推动识别技术 的总体进步。 近年来，虽然已出现了不少车牌识别商业系统和各种各样的车牌识别算法，但是， 车牌识别系统的评测方法并没有得到相应的发展。目前车牌识别系统的评测方法只有《GA/ T833-2009机动车号牌图像自动识别技术规范》中规定了一些评测指标，如号牌结构识别 率、号牌颜色识别率、号牌号码识别率及识别时间等。[000引传统车牌识别系统的评测方法存在W下缺陷： (1)片面性 我国的机动车号牌种类多样，车牌组成元素复杂(包括汉字、字母和数字等），所W 传统车牌识别系统性能的评测描述包括号牌结构识别率、号牌颜色识别率、号牌号码识别 率W及识别时间等。常见的车牌识别系统由图像获取、车牌定位、字符分割、字符识别W及 识别后处理运几部分组成，实际上运几部分并不是独立的，每一步的识别又与整个车牌的 识别效果密不可分。传统的号牌号码识别率仅能表示识别通过的数量比率，各个部分间的 识别性能是孤立的，并没有对各部分间的识别性能进行联合比较说明，也不能表示识别通 过的质量换句话说，当一种算法在某种条件下的识别性能高于同类算法时，实际上却没有 显示出在其他条件下该算法识别性能落后的可能性。所W，传统的车牌识别评价标准不够 全面和系统，不足W发现和说明问题，评测结果缺乏指导意义。[000引（2)缺乏完整的评测方案。 虽然各个研究机构和研究者都会对其算法或者系统进行测试，但是大多数测试在 数据选择、测试方法和评价标准等方面不够全面和系统，运容易导致测试所用的数据不准 确，测试方法不严谨等问题，而使得测试结果缺乏意义。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是:提供一种全面、系统和准确的，车牌识 别系统的评测方法。 本专利技术的另一目的是:提供一种全面、系统和准确的，车牌识别系统的评测系统。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种车牌识别系统的评测方法，包括： A、获取车牌识别系统评测所需的数据图像集； B、将获取的数据图像集划分为第一子图像集和第二子图像集，其中，第一子图像 集为中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它27种机动车号牌图像集，第二子图像集 为包含中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它37种机动车号牌汉字的图像集； C、根据第一子图像集、第二子图像集和获取的数据图像集对车牌识别系统进行车 牌种类识别能力评测、车牌定位性能评测W及汉字识别性能评测、数字和字母识别性能评 巧。、整牌识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时间评测； D、根据步骤C的评测结果生成车牌识别系统的评测报告W及系统优化方案。 进一步，所述步骤C，其包括： C1、根据第一子图像集对车牌识别系统进行车牌种类识别能力评测和车牌定位性 能评测，得到车牌种类识别能力和车牌定位率； C2、根据第二子图像集对车牌识别系统进行车牌省市简称和车牌汉字识别能力评 测，得到汉字识别率； C3、根据获取的数据图像集对车牌识别系统进行数字和字母识别性能评测、整牌 识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时间性能评测，得到数字和字母识别率、整牌识别 率、颜色识别率和识别时间。 进一步，所述车牌定位率包括粗定位率、准确定位率和错误定位率，所述粗定位率 为车牌识别系统准确定位到的车牌图像数量加上含有车牌区域的图像数量后得到的数量 总和与实际含有的车牌数量的比值，所述准确定位率为车牌识别系统准确定位到的车牌图 像数量与实际含有的车牌数量的比值，所述错误定位率为车牌识别系统检测到的非车牌区 域图像数量与实际含有的车牌数量的比值。 进一步，所述汉字识别率为车牌识别系统准确识别出的汉字数量与第二子图像集 准确定位到的车牌的汉字总数量的比值，所述数字和字母识别率为车牌识别系统准确识别 出的字母和数字的数量与获取的数据图像集准确定位到的车牌的字母和数字总数量的比 值。 进一步，所述整牌识别率为车牌识别系统能准确定位出车牌并能准确识别出车牌 中的每一个字符和车牌颜色的车牌数量，与获取的数据图像集中车牌总数量的比值。 进一步，所述颜色识别率为车牌识别系统能准确识别出车牌颜色的数量，与获取 的数据图像集中准确定位到的车牌总数量的比值。 进一步，所述步骤C的评测结果包括功能评测结果和性能评测结果，所述功能评测 结果数据包括车牌种类识别能力，所述性能评测结果数据包括粗定位率、准确定位率、错误 定位率、数字和字母识别率、整牌识别率、颜色识别率和识别时间。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种车牌识别系统的评测系统，包括： 获取模块，用于获取车牌识别系统评测所需的数据图像集； 划分模块，用于将获取的数据图像集划分为第一子图像集和第二子图像集，其中， 第一子图像集为中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它27种机动车号牌图像集，第 二子图像集为包含中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它37种机动车号牌汉字的 图像集； 评测模块，用于根据第一子图像集和第二子图像集对车牌识别系统进行车牌种类 识别能力评测、车牌定位性能评测W及汉字识别性能评测，并根据获取的数据图像集对车 牌识别系统进行数字字母识别性能评测、整牌识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时 间评测； 生成模块，用于根据评测模块的评测结果生成车牌识别系统的评测报告W及系统 优化方案； 所述获取模块的输出端依次通过划分模块和评测模块进而与生成模块的输入端 连接。 进一步，所述评测模块，其包括： 第一子图像集评测单元，用于根据第一子图像集对车牌识别系统进行车牌种类识 别能力评测和车牌定位性能评测，得到车牌种类识别能力和车牌定位率； 第二子图像集评测单元，用于根据第二子图像集对车牌识别系统进行车牌省市简 称和车牌汉字识别能力评测，得到汉字识别率； 全图像集评测单元，用于根据获取的数据图像集对车牌识别系统进行数字和字母 识别性能评测、整牌识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时间性能评测，得到数字和字 母识别率、整牌识别率、颜色识别率和识别时间； 所述第一子图像集评测单元的输入端与划分模块的输出端连接，所述第一子图像 集评测单元的输出端依次通过第二子图像集评测单元和全图像集评测单元进而与生成模 块的输入端连接。 本专利技术的方法的有益效果是：综合考虑了中国机动车号牌的实际使用情况，将获 取的数据图像集按照中国机动车号牌标准划分为第一子图像集和第二子图像集本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车牌识别系统的评测方法，其特征在于：包括：A、获取车牌识别系统评测所需的数据图像集；B、将获取的数据图像集划分为第一子图像集和第二子图像集，其中，第一子图像集为中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它27种机动车号牌图像集，第二子图像集为包含中国机动车号牌标准中除临时车牌之外的其它37种机动车号牌汉字的图像集；C、根据第一子图像集、第二子图像集和获取的数据图像集对车牌识别系统进行车牌种类识别能力评测、车牌定位性能评测以及汉字识别性能评测、数字和字母识别性能评测、整牌识别性能评测、颜色识别性能评测和识别时间评测；D、根据步骤C的评测结果生成车牌识别系统的评测报告以及系统优化方案。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：余志，赵有婷，李熙莹，周业基，熊志，何兆成，
申请(专利权)人：中山大学，广东方纬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44