一种机动车车牌的自动识别方法技术

本发明专利技术公开了一种机动车车牌的自动识别方法，包括以下步骤：1)获取图像；2)将获取的图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行车牌定位；4)对定位后的图像进行文字分割；5)特征提取和选择；6)BP网络识别并输出车牌。本发明专利技术提供一种机动车车牌的自动识别方法，是能在复杂背景下实现车牌快速、准确、自动定位及分割的算法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种车牌识别的方法，特别是涉及一种机动车车牌的自动识别方法。
技术介绍
汽车牌照的自动识别技术在公共安全、交通管理及有关军事部门有着重要的应用价值。一个完整的汽车牌照自动识别系统一般包含三部分：首先对通过摄像机摄入的图象作预处理；其次在一个含有汽车的复杂背景中确定车牌的位置；最后对车牌上的文字进行切割、特征提取和识别。目前，图象处理中所采用的分割方法主要是通过各种边缘算子进行边缘提取或基于空间聚类进行图象区域分割[1,2]。由于车牌周围存在边框,通常可采用边缘提取或Hough变换等方法确定边框的位置,但在实际情况中，往往摄取的图象模糊不清,边框时断时连，乃至消失。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种机动车车牌的自动识别方法。本专利技术所要解决的技术问题是车牌周围存在边框,通常可采用边缘提取或Hough变换等方法确定边框的位置,但在实际情况中,往往摄取的图象模糊不清,边框时断时连,乃至消失。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种机动车车牌的自动识别方法，包括以下步骤：1）获取图像；2）将获取的图像进行预处理；3）对预处理后的图像进行车牌定位；4）对定位后的图像进行文字分割；5）特征提取和选择；6）BP网络识别并输出车牌。进一步的：所述步骤1)中的图像通过摄像设备或拍照设备获取。进一步的：所述步骤2）包括以下步骤：2-1）采用直方图均衡消除光线强弱的影响；2-2）采用3×3中值滤波去噪；2-3）采用拉普拉斯算法进行二值化处理。进一步的：所述步骤3）包括以下步骤：3-1）从车头的下方往上方扫描；3-2）从车头左往右扫描，设平均间隔为intave时，当某间隔int》intave，确定这一点距离某笔划太远，可认为它是噪声；设车牌上每行的笔划数cross-num的下限值为th1，th1为大于等于8划；当某行的cross-num<th1时，确定该行不位于车牌范围内，从而确定上下界位置upline和downline，并确定左右界的位置leftline和rightline。进一步的：所述步骤4）包括以下步骤：4-1）归一化处理；4-2）车牌上有间距相等的7个文字，还有一个分隔符“·”占1／2字宽，文字间隔处没有象素；设平均字宽为Wave，设f(i,j)是文字的二维点阵图形，有文字处为1，否则为0；在处切割，若两个文字相粘连时，其间隔处便不会出现此时就辅之以求平均字宽的方法；若某个字宽Wk《Wave，说明Wk中含有一个以上的文字，则从其波谷处切割。进一步的：所述步骤5）中的特征提取采用投影变换系数法。与现有技术相比，本专利技术具有的有益效果是：利用汽车牌照中文字笔划变化频率比较稳定的特点，提出了一种能在复杂背景下实现车牌快速、准确、自动定位及分割的算法。上述内容仅是本专利技术技术方案的概述，为了更清楚的了解本专利技术的技术手段，下面对本专利技术作进一步的描述。具体实施方式下面对本专利技术作进一步的说明。本专利技术提供一种机动车车牌的自动识别方法，包括以下步骤：1）获取图像；2）将获取的图像进行预处理；3）对预处理后的图像进行车牌定位；4）对定位后的图像进行文字分割；5）特征提取和选择；6）BP网络识别并输出车牌。所述步骤1)中的图像通过摄像设备或拍照设备获取。所述步骤2）包括以下步骤：2-1）采用直方图均衡消除光线强弱的影响；2-2）采用3×3中值滤波去噪；2-3）采用拉普拉斯算法进行二值化处理。所述步骤3）包括以下步骤：3-1）从车头的下方往上方扫描；3-2）从车头左往右扫描，设平均间隔为intave时，当某间隔int》intave，确定这一点距离某笔划太远，可认为它是噪声；设车牌上每行的笔划数cross-num的下限值为th1，th1为大于等于8划；当某行的cross-num<th1时，确定该行不位于车牌范围内，从而确定上下界位置upline和downline，并确定左右界的位置leftline和rightline。所述步骤4）包括以下步骤：4-1）归一化处理；4-2）车牌上有间距相等的7个文字，还有一个分隔符“·”占1／2字宽，文字间隔处没有象素；设平均字宽为Wave，设f(i,j)是文字的二维点阵图形，有文字处为1，否则为0；在处切割，若两个文字相粘连时，其间隔处便不会出现此时就辅之以求平均字宽的方法；若某个字宽Wk《Wave，说明Wk中含有一个以上的文字，则从其波谷处切割。所述步骤5）中的特征提取采用投影变换系数法。以上显示和描述了本专利技术的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机动车车牌的自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取图像；2)将获取的图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行车牌定位；4)对定位后的图像进行文字分割；5)特征提取和选择；6)BP网络识别并输出车牌。

【技术特征摘要】
1.一种机动车车牌的自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取图像；2)将获取的图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行车牌定位；4)对定位后的图像进行文字分割；5)特征提取和选择；6)BP网络识别并输出车牌。2.根据权利要求1所述的一种机动车车牌的自动识别方法，其特征在于：所述步骤1)中的图像通过摄像设备或拍照设备获取。3.根据权利要求1所述的一种机动车车牌的自动识别方法，其特征在于：所述步骤2)包括以下步骤：2-1)采用直方图均衡消除光线强弱的影响；2-2)采用3×3中值滤波去噪；2-3)采用拉普拉斯算法进行二值化处理。4.根据权利要求1所述的一种机动车车牌的自动识别方法，其特征在于：所述步骤3)包括以下步骤：3-1)从车头的下方往上方扫描；3-2)从车头左往右扫描，设平均间隔为intave时，当某间隔int》intave，确定这一点距离某笔划太远，可认为它是噪声；设车牌上...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑坚雄，
申请(专利权)人：昆山一邦泰汽车零部件制造有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32