车牌检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车牌检测方法及装置，获取车辆图像；通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区域；计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域；通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区域，并对所述精检窗口区域进行融合，完成车牌检测；该方法能够快速、准确的完成车牌检测。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种车牌检测方法及装置，获取车辆图像；通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区域；计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域；通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区域，并对所述精检窗口区域进行融合，完成车牌检测；该方法能够快速、准确的完成车牌检测。【专利说明】车牌检测方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种车牌检测方法及装置。
技术介绍
近年来，车牌识别设备已经被广泛应用于停车场、城市道路等区域进行车辆号牌 的自动抓拍和识别。 车牌识别一般分为车牌检测，字符分割与识别以及车牌投票这三步；其中，车牌检 测，即从视频中检测到车牌，是非常重要的一步，也是最耗时的一步。许多应用场景又都有 时间的需求；例如城市道路等对车辆进行自动抓拍和识别的设备，就需要在车辆在具有一 定速度运动的情况下，还能够快速、准确的检测到车牌，就会对时间的要求很高，是一个难 题。 因此，如何快速、准确的检测到车牌，是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种车牌检测方法，该方法能够快速、准确的完成车牌检测； 本专利技术的另一目的是提供一种车牌检测装置。 为解决上述技术问题，本专利技术提供一种车牌检测方法，包括： 获取车辆图像； 通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区域； 计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于预定密度的窗口 区域，则该窗口区域为车牌粗检区域； 通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区域，并对所 述精检窗口区域进行融合，完成车牌检测。 其中，所述车牌粗检分类器的训练方法包括： 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，以车牌图像作为正 样本，以非车牌图像作为负样本； 使用二值化固定窗口梯度BING算法对每一幅车辆图像的正样本和负样本进行训 练，获得车牌粗检分类器。 其中，所述车牌精检分类器的训练方法包括： 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，以车牌图像作为正 样本，以非车牌图像作为负样本； 使用方向梯度直方图HOG特征对每一幅车辆图像的正样本和负样本进行表征，形 成方向梯度直方图HOG特征向量； 利用支持向量机SVM算法对得到的方向梯度直方图HOG特征进行训练，获得车牌 精检分类器。 其中，所述正样本和负样本还可以分为：蓝色车牌和黑色车牌正样本，蓝色车牌和 黑色车牌负样本，黄色车牌和白色车牌正样本和黄色车牌和白色车牌负样本。 其中，所述通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区域包 括： 通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，并得到粗检窗口区域的得分； 将所述粗检窗口区域的得分按分数从高到低进行排序，并选取前预定数量的粗检 窗口区域。 其中，所述计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于预定 密度的窗口区域包括： 将所述车辆图像转化为灰度图，并计算所述灰度图像的边缘密度积分图； 通过所述灰度图像的边缘密度积分图，计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度， 保留平均边缘密度大于预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域。 其中，所述通过所述灰度图像的边缘密度积分图，计算所述粗检窗口区域的平均 边缘密度还包括将所述粗检窗口区域按照预定比例进行扩大。 其中，所述保留平均边缘密度大于预定密度的窗口区域还包括：将所述窗口区域 分为预定个数的区域，并计算出预定个数的区域的平均边缘密度的偏差，当偏差在阈值内 则该窗口区域为车牌粗检区域。 其中，所述通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区 域，并对所述精检窗口区域进行融合包括： 通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，并得到精检窗口区域的置信 度； 通过比较所述精检窗口区域的重合度； 当所述重合度达到预定值，则为同一个车牌类，选取置信度最高的精检窗口区域 为车牌区域；当所述重合度达不到预定值，则为不同车牌类，在各个不同车牌类中选取各类 中置信度最高的精检窗口区域为该类的车牌区域。 本专利技术提供一种的车牌检测装置，包括：获取模块，粗检模块，判断模块，精检模 块，其中， 获取模块，用于获取车辆区域； 粗检模块，用于通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区 域； 判断模块，用于计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于 预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域； 精检模块，用于通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗 口区域，并对所述精检窗口区域进行融合，完成车牌检测。 本专利技术所提供的车牌检测方法，获取车辆图像；通过车牌粗检分类器对所述车辆 图像进行检测，得到粗检窗口区域；计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘 密度大于预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域；通过车牌精检分类器对所 述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区域，并对所述精检窗口区域进行融合，完成车牌 检测；通过车牌粗检分类器对车辆图像进行初次检测，快速获得粗检窗口区域；对得到的 粗检窗口区域利用平均边缘密度进行筛选，删除其中的非车牌区域，减少了精检的工作量 即加快了精检的速度；最后的通过车牌精检分类器对车牌粗检区域进行检测，提高了车牌 检测的准确度。 【专利附图】【附图说明】 为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有 技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例提供的车牌检测方法的流程图； 图2为本专利技术实施例提供的车牌粗检分类器的训练方法的流程图； 图3为本专利技术实施例提供的车牌精检分类器的训练方法的流程图； 图4为本专利技术实施例提供的得到粗检窗口区域的方法的流程图； 图5为本专利技术实施例提供的得到车牌粗检区域的方法的流程图； 图6为本专利技术实施例提供的对车牌粗检区域进行检测得到精检窗口区域，并对所 述精检窗口区域进行融合的方法的流程图； 图7为本专利技术实施例提供的车牌检测装置的结构框图； 图8为本专利技术实施例提供的粗检模块的结构框图； 图9为本专利技术实施例提供的判断模块的结构框图； 图10为本专利技术实施例提供的精检模块的结构框图。 【具体实施方式】 本专利技术的目的是提供一种车牌检测方法，该方法能够快速、准确的完成车牌检测； 本专利技术的另一目的是提供一种车牌检测装置。 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。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车牌检测方法，其特征在于，包括：获取车辆图像；通过车牌粗检分类器对所述车辆图像进行检测，得到粗检窗口区域；计算所述粗检窗口区域的平均边缘密度，保留平均边缘密度大于预定密度的窗口区域，则该窗口区域为车牌粗检区域；通过车牌精检分类器对所述车牌粗检区域进行检测，得到精检窗口区域，并对所述精检窗口区域进行融合，完成车牌检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，李昕，李锐，
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