本申请涉及车牌识别相关技术领域,提供用于车牌字符分割识别的方法及系统。所述方法包括:构建车牌颜色特征集合和尺寸特征集合;获得车辆的采集图像,依据所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采集图像进行颜色集中匹配,生成车牌第一定位结果;提取采集图像中的车辆轮廓,依据车辆轮廓生成第二定位结果;对所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证,确定车牌位置区间,完成所述采集图像的车牌分割;交互车牌标定数据,依据所述车牌标定数据对车牌分割结果进行逐个字符的再分割,生成字符分割集;基于所述字符分割集进行逐个字符的加强识别,生成车牌识别结果。解决了现有技术中缺乏低计算量下准确进行车牌识别的技术问题。牌识别的技术问题。牌识别的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
用于车牌字符分割识别的方法及系统
[0001]本申请涉及车牌识别
,特别是涉及用于车牌字符分割识别的方法及系统。
技术介绍
[0002]随着科技发展,社会进步,车牌的自动化识别成为交通控制的重手段,车牌识别系统一般通过将计算机视频中的图像提取,通过背景分析、图像预处理、特征提取等手段,对车牌进行准确的识别处理。但现有技术中,对于车牌识别,存在识别定位的计算量大,且不容易生成准确识别结果的技术问题。
[0003]综上所述,现有技术中缺乏低计算量下准确进行车牌识别的技术问题。
技术实现思路
[0004]基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够实现技术效果的用于车牌字符分割识别的方法及系统。
[0005]第一方面,提供了用于车牌字符分割识别的方法,构建车牌颜色特征集合和尺寸特征集合;获得车辆的采集图像,依据所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采集图像进行颜色集中匹配,生成车牌第一定位结果;提取所述采集图像中的车辆轮廓,依据所述车辆轮廓生成第二定位结果;对所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证,确定车牌位置区间,完成所述采集图像的车牌分割;交互车牌标定数据,依据所述车牌标定数据对车牌分割结果进行逐个字符的再分割,生成字符分割集;基于所述字符分割集进行逐个字符的加强识别,生成车牌识别结果。
[0006]第二方面,提供了用于车牌字符分割识别的系统,所述系统包括:构建模块,所述构建模块用于构建车牌颜色特征集合和尺寸特征集合;初始定位模块,所述初始定位模块用于获得车辆的采集图像,依据所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采集图像进行颜色集中匹配,生成车牌第一定位结果;轮廓定位模块,所述轮廓定位模块用于提取所述采集图像中的车辆轮廓,依据所述车辆轮廓生成第二定位结果;分割模块,所述分割模块用于对所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证,确定车牌位置区间,完成所述采集图像的车牌分割;再分割模块,所述再分割模块用于交互车牌标定数据,依据所述车牌标定数据对车牌分割结果进行逐个字符的再分割,生成字符分割集;识别模块,所述识别模块用于基于所述字符分割集进行逐个字符的加强识别,生成车牌识别结果。
[0007]第三方面,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面方法的步骤。
[0008]第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面方法的步骤。
[0009]上述用于车牌字符分割识别的方法及系统,解决了现有技术中缺乏低计算量下,准确进行车牌识别的技术问题,通过对于车辆、车牌的多次定位,并针对于字符加强处理,
进而准确识别车牌的技术效果。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]图1为一个实施例中用于车牌字符分割识别的方法的流程示意图;
[0012]图2为一个实施例中用于车牌字符分割识别的方法的定位分析的流程示意图;
[0013]图3为一个实施例中用于车牌字符分割识别的系统的结构框图;
[0014]图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
[0015]附图标记说明:构建模块1,初始定位模块2,轮廓定位模块3,分割模块4,再分割模块5,识别模块6。
具体实施方式
[0016]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
[0017]如图1所示,本申请提供了用于车牌字符分割识别的方法,所述方法包括:
[0018]步骤S100:构建车牌颜色特征集合和尺寸特征集合;
[0019]步骤S200:获得车辆的采集图像,依据所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采集图像进行颜色集中匹配,生成车牌第一定位结果;
[0020]在一个实施例中,本申请提供了用于车牌字符分割识别的方法,其中,车牌为悬挂在车辆前后的板材,一般材质为铝、铁皮、塑料或纸质,在上面刻印车子的登记号码、登记地区或其他的相关信息。牌照是当地车管所发给机动车的行车凭证,旧时也指发给某些特种营业的执照。牌照是对各车辆的编号与信息登记,其主要作用是通过牌照可以知道该车辆的所属地。
[0021]在执行车牌字符分割识别前,首先构建关于车牌的数据库,其中,数据库包括车牌颜色特征集合和尺寸特征集合。一般而言,大型汽车号牌前尺寸为440x140,后尺寸为440x220,黄色底黑字黑框线,小型汽车号牌尺寸为440x140,一般使用蓝底白字白线框。通过大数据交互获得所有型号车辆的号牌特征,并提取关于车牌的颜色特征集合和尺寸特征集合。进一步的,整合颜色特征集合和尺寸特征集合,以大型汽车号牌为例,将黄色底用外线尺寸为440x140的范围约束,且将黄色底色进行色域扩充,以构建识别特征,色域扩充的目的即为了实现在不同环境下采集车牌的颜色误差识别,避免出现无法识别车牌的情况。
[0022]当车辆经过时,通过对应的图像采集装置执行图像采集,获得所述采集图像。进一步来说,所述采集图像为整车图像,既包含了车牌信息,也同样包括了车辆信息。通过进行整车图像采集,为后续准确调用特征执行车牌识别奠定了基础。
[0023]在执行所述采集图像的颜色集中匹配前,可以对所述采集图像进行车辆的轮廓预识别,基于轮廓预识别结果准确调用车牌颜色特征集合和尺寸特征集合,以期望降低识别工作量。根据轮廓识别的结果,调用所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采
集图像进行颜色集中匹配,获得在车牌范围内的对应底色的集中匹配结果,将匹配位置记录为第一定位结果。
[0024]步骤S300:提取所述采集图像中的车辆轮廓,依据所述车辆轮廓生成第二定位结果;
[0025]进一步的,步骤S300还包括:
[0026]步骤S310:依据所述车辆轮廓进行车型识别,生成车型识别结果;
[0027]步骤S320:基于所述车型识别结果调用车型数据库,生成带有距离关联的车牌定位特征;
[0028]步骤S330:基于所述车牌定位特征进行所述车辆轮廓的轮廓定位,生成第二定位结果。
[0029]步骤S400:对所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证,确定车牌位置区间,完成所述采集图像的车牌分割;
[0030]具体而言,通过大数据,构建前置拍照的多角度下的车型轮廓特征集合,且所述车型轮廓特征集合包括与车辆型号的映射定位。当所述采集图像的车辆轮廓提取完成后,通过所述车型轮廓特征集合对所述车辆轮廓进行相似匹配,根据相似匹配结果和所述映射定位获得所述车型识别结果。
[0031]进一步的,所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.用于车牌字符分割识别的方法,其特征在于,所述方法包括:构建车牌颜色特征集合和尺寸特征集合;获得车辆的采集图像,依据所述车牌颜色特征集合和所述尺寸特征集合对所述采集图像进行颜色集中匹配,生成车牌第一定位结果;提取所述采集图像中的车辆轮廓,依据所述车辆轮廓生成第二定位结果;对所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证,确定车牌位置区间,完成所述采集图像的车牌分割;交互车牌标定数据,依据所述车牌标定数据对车牌分割结果进行逐个字符的再分割,生成字符分割集;基于所述字符分割集进行逐个字符的加强识别,生成车牌识别结果。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:通过大数据构建字符数据库;对所述字符数据库执行增强寻优拟合,生成增强寻优拟合结果;将所述字符分割集进行所述字符数据的数据匹配,生成相似匹配结果;调用相似匹配结果的映射增强寻优拟合结果进行加强识别。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述采集图像中的车辆轮廓,依据所述车辆轮廓生成第二定位结果,还包括:依据所述车辆轮廓进行车型识别,生成车型识别结果;基于所述车型识别结果调用车型数据库,生成带有距离关联的车牌定位特征;基于所述车牌定位特征进行所述车辆轮廓的轮廓定位,生成第二定位结果。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:依据所述采集图像进行车牌与车辆的颜色相近分析,生成颜色关联系数;通过所述颜色关联系数生成认证关联权重;基于所述认证关联权重执行所述第一定位结果和所述第二定位结果进行定位认证。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对所述字符分割集进行字符间的差异评价,生成差异评价结果;判断所述差异评价结果中的最大差异值是否在预设差异阈值内;...
【专利技术属性】
技术研发人员:闫军,
申请(专利权)人:智慧互通科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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