一种以车牌为焦点的曝光方法技术

本发明专利技术公开了一种车牌追踪以及以车牌为焦点进行曝光的方法及其系统，其中车牌追踪方法包括：S1、检测到车辆；S2、定位到车牌；S3、获取下一帧车辆灰度图像，设置一个大小等于车牌的窗口；S4、判断窗口内的子图与所述车牌的相关度是否大于预设相关度阈值，若是，执行步骤S6,否则执行步骤S5；S5、移动窗口，返回步骤S4；S6、进行序贯相似运算，记录序贯相似度值和窗口位置；S7、移动窗口，判断窗口位置是否满足预设取值条件，若是，返回步骤S6，否则执行步骤S8；S8、获取序贯相似度值最小时的窗口位置，将该车辆的灰度图像内所述窗口内的灰度图作为该车辆的车牌图像。本发明专利技术能提高车牌的识别率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交通
，尤其涉及。
技术介绍
车牌识别技术通常指通过图像识别的方法，对传统车牌进行识别，自动识别车牌号码及相关信息。车牌识别技术是现代智能交通系统中重要组成部分，其应用非常广泛。评价车牌识别技术是否实用，最重要的指标是识别率，在各种影响车牌识别率的因素中，拍摄图像车牌区域的亮度、清晰度直接决定车牌识别率，从而影响车牌识别系统的使用。目前的车牌识别系统，为了使车牌成像最佳，会配合补光灯、闪光灯等外设，利用车牌的反光特性使得图片中的车牌比较清晰。但从本质上，现有技术中，摄像机没有对车牌区域进行测光，没有对车牌区域进行反馈，现有技术中的曝光算法，都是以整幅图片或者中心区域加权法进行测光，侧重于整幅图片的平均效果，而整幅图片的效果好不等于车牌区域的效果好，考虑到车牌反光、车牌污损、天气恶劣等特殊性，有时还会出现图片质量不错但是车牌区域人眼也无法辨识的图片，从根本上限制了车牌识别率。总之，传统的车牌图片曝光算法，具有如下问题I)强光环境、车牌迎光情况下，车牌区域过曝；2)强光环境、车牌逆光情况下，车牌区域欠曝；3)特殊天气(如雨雾)，车牌区域欠曝；4)补光灯的亮度随寿命衰减，造成夜间图片欠曝；5)镜头上的灰尘积累，造成夜间图片欠曝；6)车牌污损，车牌污损部分拍摄不清。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出及其系统，能够使得车牌区域更清晰从而提高车牌识别率。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案一种车牌追踪方法，包括S1、检测到车辆，获取所述车辆的灰度图像；S2、从所述车辆的灰度图像中定位到所述车辆的车牌，获取所述车牌的灰度图像；S3、获取所述车辆的下一帧车辆灰度图像，在所述车辆灰度图像上设置一个大小等于所述车牌的灰度图像大小的窗口；S4、判断该车辆灰度图像中所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图的相关度是否大于预设相关度阈值，若是，执行步骤S6，否则执行步骤S5 ；S5、在所述车辆灰度图像内移动所述窗口，返回步骤S4 ；S6、将该车辆的灰度图像内所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图进行序贯相似运算，记录序贯相似度值和所述窗口位置；S7、按照预设步长移动所述窗口，判断所述窗口位置是否满足预设取值条件，若是，返回步骤S6，否则执行步骤S8 ； S8、获取序贯相似度值最小时的窗口位置，将该车辆的灰度图像内所述窗口内的灰度图作为该车辆的车牌图像。进一步地，所述相关度阈值为大于O. 8。进一步地，所述步骤SI的方法为帧间差分法。进一步地，所述步骤S2的方法为能量滤波算法。本专利技术还提出了，包括，使用上述车牌追踪方法获取当前的车牌图像，依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数。若当前时间为白天时，所述依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数具体包括S1、计算所述当前的车牌图像中各像素的平均灰度值；S2、判断所述平均灰度值是否在预设灰度下限与预设灰度上限范围之内，若是，则维持当前曝光校正因子不变，否则将当前曝光校正因子设置为预设曝光校正因子；S3、判断当前曝光时间乘以当前曝光校正因子是否小于预设乘积阈值，若是，则执行步骤S4，否则执行步骤S7 ；S4、将当前曝光校正因子乘以一个序数，所述序数等于第一预设乘积阈值除以当前曝光时间；将当前曝光时间设置为预设曝光时间；S5、将当前传感器增益乘以一个序数，所述序数等于当前曝光校正因子；S6、判断当前传感器增益是否小于预设增益下限时，若是，将传感器增益设为等于预设增益下限，否则判断当前传感器增益是否大于预设增益上限，若是则将传感器增益设为等于预设增益上限；S7、将当前曝光时间乘以一个序数，所述序数等于当前曝光校正因子。进一步地，所述预设灰度下限为40、所述预设灰度上限为150、所述预设曝光校正因子为100、所述第一预设乘积阈值为110、所述预设增益下限为1000和/或所述预设增益上限为8000。若当前时间为晚上时，所述依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数具体包括S1、将补光灯电流设置为60mA，计算所述当前的车牌图像中各像素的平均灰度值；S2、判断所述平均灰度值是否在预设灰度下限与预设灰度上限范围之内，若是，则维持当前曝光校正因子不变，否则将当前曝光校正因子设置为预设曝光校正因子；S3、判断当前补光灯电流乘以当前曝光校正因子是否大于第二预设乘积阈值，若是，则执行步骤S5，否则执行步骤S4 ；S4、将当前补光灯电流设置为等于预设初始电流乘以曝光校正因子，结束；S5、进行报警，并将将当前补光灯电流设置为等于第二预设乘积阈值，结束。进一步地，所述预设灰度下限为40、所述预设灰度上限为150、所述预设曝光校正因子为100、所述预设初始电流为60mA和/或所述第二预设乘积阈值为120。若当前车牌有污损时，所述依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数具体包括S1、计算所述当前的车牌图像中各像素的平均灰度值；S2、判断所述平均灰度值是否在预设灰度下限与预设灰度上限范围之内，若是，则维持当前曝光校正因子不变，否则将当前曝光校正因子设置为预设曝光校正因子；S3、判断当前闪光灯档位乘以当前曝光校正因子是否大于第三预设乘积阈值，若是，则执行步骤S4，否则执行步骤S5 ；S4、进行报警，并将将当前闪光灯档位设置为等于第三预设乘积阈值，结束；S5、将当前闪光灯档位设置为等于预设初始档位乘以当前曝光校正因子，结束。进一步地，所述预设灰度下限为40，所述预设灰度上限为150，所述预设曝光校正因子为100、所述预设初始档位为5和/或所述第三预设乘积阈值为8。本专利技术能以较小的计算量和较快的速度定位到车牌并进行车牌追踪，并以车牌为焦点控制摄像机实时调整参数，以提高车牌区域的图片的亮度、清晰度，使车牌区域更清晰从而提高车牌识别率。附图说明图1是本专利技术具体实施例一所述的车牌追踪方法流程图；图2是本专利技术具体实施例二所述的以车牌为焦点进行曝光的方法流程图；图3是本专利技术具体实施例三所述的白天校正曝光时间和传感器增益的方法流程图；图4是本专利技术具体实施例四所述的晚上校正补光灯亮度的方法流程图；图5是本专利技术具体实施例五所述的车牌污损时进行闪光灯补光的方法流程图。具体实施例方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本专利技术的技术方案。实施例一图1是本专利技术具体实施例一所述的车牌追踪方法流程图，如图2所示，本实施例所述的车牌追踪方法包括S101、检测到车辆，获取所述车辆的灰度图像；通过摄像机从拍摄的图像中检测出车辆的图像，目前有多种方式实现，可通过运动物体图像检测方法来获得。本实施例利用环境的静止特性和车辆的运动特性，采用帧间差分法检测运动中的车辆。所述帧间差分法包括将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素灰度相差很小，可以认为此处景物是静止的；如果图像区域某处的灰度变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记下来，利用这些标记的像素区域，就可以求出运动目标在图像中的位置。取相邻两帧图像It、It+1，并假设两帧之间配准得很好。图像上某个象素点(i，j)在t时刻的灰度值为f(i，j，t)，在t+1时刻的灰度值为f(i，j，t+l)，B(i, j)为差分图像，则有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车牌追踪方法，其特征在于，包括：S1、检测到车辆，获取所述车辆的灰度图像；S2、从所述车辆的灰度图像中定位到所述车辆的车牌，获取所述车牌的灰度图像；S3、获取所述车辆的下一帧车辆灰度图像，在所述车辆灰度图像上设置一个大小等于所述车牌的灰度图像大小的窗口；S4、判断该车辆灰度图像中所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图的相关度是否大于预设相关度阈值，若是，执行步骤S6,否则执行步骤S5；S5、在所述车辆灰度图像内移动所述窗口，返回步骤S4；S6、将该车辆的灰度图像内所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图进行序贯相似运算，记录序贯相似度值和所述窗口位置；S7、按照预设步长移动所述窗口，判断所述窗口位置是否满足预设取值条件，若是，返回步骤S6,否则执行步骤S8；S8、获取序贯相似度值最小时的窗口位置，将该车辆的灰度图像内所述窗口内的灰度图作为该车辆的车牌图像。

【技术特征摘要】
1.一种车牌追踪方法，其特征在于，包括 51、检测到车辆，获取所述车辆的灰度图像； 52、从所述车辆的灰度图像中定位到所述车辆的车牌，获取所述车牌的灰度图像； 53、获取所述车辆的下一帧车辆灰度图像，在所述车辆灰度图像上设置一个大小等于所述车牌的灰度图像大小的窗口 ； 54、判断该车辆灰度图像中所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图的相关度是否大于预设相关度阈值，若是，执行步骤S6，否则执行步骤S5 ； 55、在所述车辆灰度图像内移动所述窗口，返回步骤S4； 56、将该车辆的灰度图像内所述窗口内的子图与所述车牌的灰度图进行序贯相似运算，记录序贯相似度值和所述窗口位置； 57、按照预设步长移动所述窗口，判断所述窗口位置是否满足预设取值条件，若是，返回步骤S6，否则执行步骤S8 ； 58、获取序贯相似度值最小时的窗口位置，将该车辆的灰度图像内所述窗口内的灰度图作为该车辆的车牌图像。2.如权利要求1所述的车牌追踪方法，其特征在于，所述相关度阈值大于O.8。3.如权利要求1所述的车牌追踪方法，其特征在于，所述步骤SI的方法为帧间差分法。4.如权利要求1所述的车牌追踪方法，其特征在于，所述步骤S2的方法为能量滤波算法。5.一种以车牌为焦点的曝光方法，使用如权利要求1-4之一所述的车牌追踪方法获取当前的车牌图像，其特征在于，依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数。6.如权利要求5所述的以车牌为焦点的曝光方法，其特征在于，若当前时间为白天时，所述依据所述车牌图像的亮度调整摄像机的参数具体包括 51、计算所述当前的车牌图像中各像素的平均灰度值； 52、判断所述平均灰度值是否在预设灰度下限与预设灰度上限范围之内，若是，则维持当前曝光校正因子不变，否则将当前曝光校正因子设置为预设曝光校正因子； 53、判断当前曝光时间乘以当前曝光校正因子是否小于预设乘积阈值，若是，则执行步骤S4，否则执行步骤S7 ； 54、将当前曝光校正因子乘以一个序数，所述序数等于第一预设乘积阈值除以当前曝光时间；将当前曝光时间设置为预设曝光时间； 55、将当前传感器增益乘以一个序数，所述序数等于当前曝光校正因子； 56、判断当前传感器增益是否小于预设增益下限时，若是，将传感器增益设为等于预设增益下限，否则判断当前传感器增益是否大于预设增益上限，若是则将传...

【专利技术属性】
技术研发人员：周璇，张向明，
申请(专利权)人：北京蓝卡软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：