车辆轨迹跟踪及车牌识别方法技术

本发明专利技术公开了一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，包括设置于各监测点上的特写摄像头，所述特写摄像头通过光端机和编码器与设置于每个监测点上的下游存储模块连接，该下游存储模块与云计算平台通讯连接，所述云计算平台中包括专用于分析识别车牌的车牌分析处理模块，该车辆轨迹跟踪及车牌识别系统能够快速准确的检测行驶车辆的车牌，从而实现车辆的精准识别跟踪，提高安全性能。另外本发明专利技术还公开了该识别系统的识别方法，该识别方法先选择最佳时间段的视频作为分析对象，然后对每一帧的图像进行主动分析，最终通过划分字符后进行单个字符对比，从而极大的提高了识别的准确性，适应全时段主动监测的要求。

Vehicle trajectory tracking and license plate recognition system and identification method

The invention discloses a vehicle tracking and vehicle license plate recognition system, including setting in each monitoring point on the close-up camera close-up camera, connected by optical encoder and downstream storage module and set in each monitoring point, the downstream storage module and cloud computing platform for communication, the cloud computing license plate dedicated to the analysis of license plate recognition analysis processing module includes a platform, the vehicle tracking and vehicle license plate recognition system can fast and accurate vehicle license plate detection, so as to achieve accurate identification of vehicle tracking, improve safety performance. The invention also discloses the recognition method of the recognition system, the recognition method to choose the best time segment of the video as the analysis object, then the image of each frame of the active analysis, the final single character by comparing the classification of characters, thus greatly improving the accuracy of recognition, to adapt to the requirements of active monitoring all the time.

【技术实现步骤摘要】
车辆轨迹跟踪及车牌识别系统和识别方法
本专利技术涉及一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，同时还涉及该车辆轨迹跟踪及车牌识别系统的识别方法。
技术介绍
目前的城市物联网管理系统中，对于安防的要求越来越高，特别是车辆的监控，例如一些逃犯驾车逃逸后，无法及时的追踪车辆，将目前的安防系统只能大致根据车辆颜色和车型款式人工的判断，无法做到自动监测，更加无法做到进一步精确的实时跟踪，从而无法跟踪车辆的运行轨迹。
技术实现思路
本专利技术所要解决的第一个技术问题是：提供一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，该车辆轨迹跟踪及车牌识别系统能够快速准确的检测行驶车辆的车牌，从而实现车辆的精准识别跟踪，提高安全性能。本专利技术所要解决的第二个技术问题是：提供一种车辆轨迹跟踪及车牌识别方法，该识别方法能够监视行驶的车辆，并定位车辆的车牌后对车牌进行切分，然后再准确的识别切分后的车牌，识别迅速，准确度高。为解决上述第一技术问题，本专利技术的技术方案是：一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，包括设置于各监测点上的特写摄像头，所述特写摄像头通过光端机和编码器与设置于每个监测点上的下游存储模块连接，该下游存储模块与云计算平台通讯连接，所述云计算平台中包括专用于分析识别车牌的车牌分析处理模块，该车牌分析处理模块包括车辆检测跟踪模块，该车辆检测跟踪模块用于对特写摄像头拍摄的视频进行分析，跟踪车辆的位置后根据车牌的清晰程度和车牌显示面积的大小确定最佳时间段作为视频分析对象；车牌定位模块，该车牌定位模块以车牌框作为区别特征并且结合车牌底色对比的方式对视频分析对象中的每一帧图像均进行分析，确定出车牌的具体位置得到定位结果图片；车牌矫正和精定位模块，该车牌矫正和精定位模块对定位结果图片进行矫正并提高图像的锐度和清晰度，然后再次对每一帧图像的定位结果进行精确定位，再次剔除不相关的图像部位得到精定位结果图片；车牌切分模块，该车牌切分模块对每一帧图像的的精定位结果图片均切分成若干个待识别图片，每个待识别图片中只包含一个文字；字符识别模块，该字符识别模块将每个待识别图片与数据库中的预先储存的车牌文字进行一一对比得出初步识别结果；结果决策模块，该结果决策模块根据车牌在视频过程中留下的记录信息结合每一帧图片得到的初步识别结果的最大可信值得出该车牌的综合可信度，得出输出识别结果或是拒绝该结果继续跟踪该车牌的结论；输出管理模块，该输出管理模块将结果决策模块得到的识别结果输出。作为一种优选的方案，所述的车牌分析处理模块中还包括学习模块和车牌跟踪模块；车牌跟踪模块根据车牌定位模块得到的定位结果图片再反馈至视频中确定车辆运行时车牌在视频中的运动轨迹；学习模块与车辆检测跟踪模块、车牌定位模块、车牌矫正和精定位模块、车牌切分模块、字符识别模块、结果决策模块、车牌跟踪模块均连接，学习模块根据多次的车牌分析处理后，结合车牌在视频中的运动轨迹、拍摄视频的角度、图片质量和车辆运行速度、监测点周边环境对各模块进行反馈指导，使车牌定位模块优先识别每一帧图片中车牌轨迹的位置，并指导其他模块根据该监测点的拍摄角度和拍摄环境做适应性的优化调整。作为一种优选的方案，所述监测点包括道路的入口和出口监测点、各公共场所的入口和出口的监测点、小区和学校的入口和出口的检测点，其中道路入口和出口的监测点上的特写摄像头的数目与道路的车道数一一对应，并在道路入口和出口的监测点上设置有全景摄像头和辅助光源，其中，设置于同一条道路的入口和出口监测点上的特写摄像头分别对车辆的车头和车尾进行拍摄。采用了上述技术方案后，本专利技术的效果是：该车辆轨迹跟踪及车牌识别系统是集图像数字采集、存储和车牌实时自动识别诸多功能于一身的智能视频处理系统，可广泛应用于道路通行车辆监控与报警。该系统实现了治安管理的现代化和智能化，提供了功能强大的智能监测系统，为平安校园的建设发挥重要作用。系统检测实时记录过往监控点的每一辆机动车的图像；对运行车辆的流量情况进行常年不间断的自动记录、分析和存储；实现车辆牌照信息的抓拍和识别，并连接在云平台上可与黑名单比对，对可疑车辆进行抓拍、跟踪和报警，该识别系统先确定车辆运行的最佳时间段然后统一的识别该时间段内的每一帧图像，得到一个综合的识别结果，识别的准确度大大的提高，而每个监测点均对车牌进行了识别，即可对可疑车辆进行跟踪，得出车辆的轨迹。又由于所述的车牌分析处理模块中还包括学习模块和车牌跟踪模块；车牌跟踪模块根据车牌定位模块得到的定位结果图片再反馈至视频中确定车辆运行时车牌在视频中的运动轨迹；学习模块与车辆检测跟踪模块、车牌定位模块、车牌矫正和精定位模块、车牌切分模块、字符识别模块、结果决策模块、车牌跟踪模块均连接，学习模块根据多次的车牌分析处理后，结合车牌在视频中的运动轨迹、拍摄视频的角度、图片质量和车辆运行速度、监测点周边环境对各模块进行反馈指导，使车牌定位模块优先识别每一帧图片中车牌轨迹的位置，并指导其他模块根据该监测点的拍摄角度和拍摄环境做适应性的优化调整，因此，该识别系统还可带自学习模式，可根据监测点的环境适应性的调整，从而提高了识别速度。为解决上述第二技术问题，本专利技术的技术方案是：一种车辆轨迹跟踪及车牌识别方法，该方法包括以下步骤：A、在监测点设置特写摄像头，用于拍摄过往车辆的视频；B、利用车辆检测跟踪模块对特写摄像头拍摄的视频进行分析，当车辆检测跟踪模块发现拍摄的视频中有车辆通过时，车辆检测跟踪模块跟踪车辆的位置后根据车牌的清晰程度和车牌显示面积的大小确定拍摄视频中的最佳时间段作为视频分析对象；C、该车牌定位模块以车牌框作为区别特征并且结合车牌底色作为辅助区别特征，该车牌定位模块对视频分析对象中的每一帧图像均进行分析，将视频分析对象中的每一帧图像中划分为易定位图像和难定位图像，易定位图像中包含了上述区别特征以及辅助区别特征，即可确定出车牌的具体位置得到定位结果图片；难定位图像中以车牌框作为区别技术特征无法定位时，以车牌底色的辅助区别特征再次定位，定位后的结果再参考其他易定位图像中的定位结果，若该难定位图像中的定位结果的车牌位置与易定位图像中的车牌按照直线轨迹变化时，则表明该难定位图像中的定位结果准确，若该难定位图像中的定位结果的车牌位置与易定位图像中的车牌位置不按照直线轨迹变化时，则该难定位图像的定位结果不准确，则该无定位结果的易定位图像不作为判定基础；D、车牌矫正和精定位模块对定位结果图片进行矫正并提高图像的锐度和清晰度，上述的难定位图像的定位结果图片中，可能存在多个颜色与车牌底色相同的区域，车牌矫正和精定位模块对这些区域再次筛选，再次按照车辆运行的轨迹进行筛分，最终得到一幅与易定位图像中车牌运行轨迹吻合的定位结果图片，多个定位结果图片经过精定位后得到一组精定位结果图片；E、通过车牌切分模块将精定位结果图片划分成若干个包含单个文字的待识别图片，然后通过字符识别模块将每个待识别图片与数据库中的预先储存的车牌文字进行一一对比得出初步识别结果；F、结果决策模块对所有的初步识别结果进行分析，根据车牌在视频过程中留下的记录信息结合初步识别结果的最大可信值得出该车牌的综合可信度，最终得出输出识别结果或是拒绝该结果继续跟踪该车牌的结论；其中，优选的，该步骤F中的最大可信值的具体判定方式为：若初步识别结果是唯一的结果文字本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，其特征在于：包括设置于各监测点上的特写摄像头，所述特写摄像头通过光端机和编码器与设置于每个监测点上的下游存储模块连接，该下游存储模块与云计算平台通讯连接，所述云计算平台中包括专用于分析识别车牌的车牌分析处理模块，该车牌分析处理模块包括车辆检测跟踪模块，该车辆检测跟踪模块用于对特写摄像头拍摄的视频进行分析，跟踪车辆的位置后根据车牌的清晰程度和车牌显示面积的大小确定最佳时间段作为视频分析对象；车牌定位模块，该车牌定位模块以车牌框作为区别特征并且结合车牌底色对比的方式对视频分析对象中的每一帧图像均进行分析，确定出车牌的具体位置得到定位结果图片；车牌矫正和精定位模块，该车牌矫正和精定位模块对定位结果图片进行矫正并提高图像的锐度和清晰度，然后再次对每一帧图像的定位结果进行精确定位，再次剔除不相关的图像部位得到精定位结果图片；车牌切分模块，该车牌切分模块对每一帧图像的的精定位结果图片均切分成若干个待识别图片，每个待识别图片中只包含一个文字；字符识别模块，该字符识别模块将每个待识别图片与数据库中的预先储存的车牌文字进行一一对比得出初步识别结果；结果决策模块，该结果决策模块根据车牌在视频过程中留下的记录信息结合每一帧图片得到的初步识别结果的最大可信值得出该车牌的综合可信度，得出输出识别结果或是拒绝该结果继续跟踪该车牌的结论；输出管理模块，该输出管理模块将结果决策模块得到的识别结果输出。...

【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，其特征在于：包括设置于各监测点上的特写摄像头，所述特写摄像头通过光端机和编码器与设置于每个监测点上的下游存储模块连接，该下游存储模块与云计算平台通讯连接，所述云计算平台中包括专用于分析识别车牌的车牌分析处理模块，该车牌分析处理模块包括车辆检测跟踪模块，该车辆检测跟踪模块用于对特写摄像头拍摄的视频进行分析，跟踪车辆的位置后根据车牌的清晰程度和车牌显示面积的大小确定最佳时间段作为视频分析对象；车牌定位模块，该车牌定位模块以车牌框作为区别特征并且结合车牌底色对比的方式对视频分析对象中的每一帧图像均进行分析，确定出车牌的具体位置得到定位结果图片；车牌矫正和精定位模块，该车牌矫正和精定位模块对定位结果图片进行矫正并提高图像的锐度和清晰度，然后再次对每一帧图像的定位结果进行精确定位，再次剔除不相关的图像部位得到精定位结果图片；车牌切分模块，该车牌切分模块对每一帧图像的的精定位结果图片均切分成若干个待识别图片，每个待识别图片中只包含一个文字；字符识别模块，该字符识别模块将每个待识别图片与数据库中的预先储存的车牌文字进行一一对比得出初步识别结果；结果决策模块，该结果决策模块根据车牌在视频过程中留下的记录信息结合每一帧图片得到的初步识别结果的最大可信值得出该车牌的综合可信度，得出输出识别结果或是拒绝该结果继续跟踪该车牌的结论；输出管理模块，该输出管理模块将结果决策模块得到的识别结果输出。2.如权利要求1所述的一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，其特征在于：所述的车牌分析处理模块中还包括学习模块和车牌跟踪模块；车牌跟踪模块根据车牌定位模块得到的定位结果图片再反馈至视频中确定车辆运行时车牌在视频中的运动轨迹；学习模块与车辆检测跟踪模块、车牌定位模块、车牌矫正和精定位模块、车牌切分模块、字符识别模块、结果决策模块、车牌跟踪模块均连接，学习模块根据多次的车牌分析处理后，结合车牌在视频中的运动轨迹、拍摄视频的角度、图片质量和车辆运行速度、监测点周边环境对各模块进行反馈指导，使车牌定位模块优先识别每一帧图片中车牌轨迹的位置，并指导其他模块根据该监测点的拍摄角度和拍摄环境做适应性的优化调整。3.如权利要求2所述的一种车辆轨迹跟踪及车牌识别系统，其特征在于：所述监测点包括道路的入口和出口监测点、各公共场所的入口和出口的监测点、小区和学校的入口和出口的检测点，其中道路入口和出口的监测点上的特写摄像头的数目与道路的车道数一一对应，并在道路入口和出口的监测点上设置有全景摄像头和辅助光源，其中，设置于同一条道路的入口和出口监测点上的特写摄像头分别对车辆的车头和车尾进行拍摄。4.一种车辆轨迹跟踪及车牌识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：A、在监测点设置特写摄像头，用于拍摄过往车辆的视频；B、利用车辆检测跟踪模块对特写摄像头拍摄的视频进行分析，当车辆检测跟踪模块发现拍摄的视频中有车辆通过时，车辆检测跟踪模块跟踪车辆的位置后根据车牌的清晰程度和车牌显示面积的大小确定拍摄视频中的最佳时间段作为视频分析对象；C、该车牌定位模块以车牌框作为区别特征并且结合车牌底色...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晓桦，孙浩元，
申请(专利权)人：江苏盛世华安智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32