一种监控场景下车牌字符分割与识别方法技术

本发明专利技术涉及一种监控场景下车牌字符分割与识别方法，包括以下步骤：步骤S1：对车牌字符图像进行分类，为显式特征分类器和隐式特征分类器的训练做好准备；步骤S2：输入车牌图像；步骤S3：对车牌图像采用投影分割法和连通域法相结合的字符分割方法进行字符分割；步骤S4：采用显式特征分类器和隐式特征分类器相融合的方法对车牌字符进行识别。本发明专利技术采用投影分割法和连通域法相结合的方法来改善车牌字符分割的效果，针对车牌字符识别特征考虑单一的问题，提出了基于显式特征分类器与隐式特征分类器融合的方法，能够结合两者在特征提取上的优势，从而改善字符识别的效果。

A method of license plate character segmentation and recognition in surveillance scene

The invention relates to a method for monitoring scene of license plate character segmentation and recognition method, which comprises the following steps: step S1: classification of license plate image, ready for the explicit feature classifier and implicit feature classifier training; step S2: enter the license plate image; step S3: the license plate image segmentation method using projection and connected domain combining the character segmentation method for character segmentation; step S4: using the method of explicit and implicit feature classifier feature classifier fusion for the license plate character recognition. The invention adopts the method of combining projection segmentation method and connected domain method to improve the character segmentation effect, according to the license plate character recognition into a single problem, put forward the explicit method and implicit feature classifier based on classifier fusion, can combine the two in feature extraction on the edge, so as to improve the result of character recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种监控场景下车牌字符分割与识别方法
本专利技术涉及模式识别与计算机视觉领域，特别是一种监控场景下车牌字符分割与识别方法。
技术介绍
随着平安中国建设步伐的加快，监控摄像头分布越来越广，摄像头的分辨率越来越高，直接使用这些遍布大街小巷的监控环境与使用标准卡口的车辆图像采集装置相比，带来了一些新的挑战。传统的车牌识别系统在公路收费、停车场等方面运用广泛，但大多数的运用场景都需要一些特殊硬件设备的支持，如地感线圈，一次只能对一辆车进行识别，识别速度慢，且图像传输大多采用模拟信号，图像层次感不强，对比度较差，为了保证分辨率往往不能采集到车辆全景，从而导致不能满足刑侦、治安的相关业务要求。监控环境场景下基于动态视频流的车牌检测与识别系统无需安装其它硬件设备，能够同时对图像中的多个车牌进行检测，不受硬件和环境的制约，效率高，能够对多帧视频图像分别进行识别，选择置信度最高的作为最终结果，从而降低单帧图像对识别结果的影响，识别准确率较高。但基于监控环境场景下的车牌检测系统也面临着许多挑战，例如车牌角度变化大，长期使用的摄像头表面附着的尘埃会使采集到的图像模糊，噪点增多。这些都给车牌字符识别带来了巨本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种监控场景下车牌字符分割与识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对车牌字符图像进行分类，为显式特征分类器和隐式特征分类器的训练做好准备；步骤S2：输入车牌图像；步骤S3：对车牌图像采用投影分割法和连通域法相结合的字符分割方法进行字符分割；步骤S4：采用显式特征分类器和隐式特征分类器相融合的方法对车牌字符进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种监控场景下车牌字符分割与识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对车牌字符图像进行分类，为显式特征分类器和隐式特征分类器的训练做好准备；步骤S2：输入车牌图像；步骤S3：对车牌图像采用投影分割法和连通域法相结合的字符分割方法进行字符分割；步骤S4：采用显式特征分类器和隐式特征分类器相融合的方法对车牌字符进行识别。2.根据权利要求1所述的一种监控场景下车牌字符分割与识别方法，其特征在于：在所述步骤S3中，通过如下步骤对车牌字符进行分割：步骤S31：投影分割法和连通域法相结合的字符分割方法先采用式：f(i,j)＝αR(i,j)+βG(i,j)+χB(i,j))，其中令α＝0.30,β＝0.59,χ＝0.11，将车牌图像进行灰度化处理；步骤S32：将一幅车牌图像进行网格分割，对每个格子计算图像的直方图，并归一化，计算累积均值mu，以及全局灰度均值，再计算被分到类A的概率qA，和被分到类B的概率qB；采用公式：sigma＝qA*qB*(muA-muB)*(muA-muB)计算类间方差，循环寻找类间方差最大值，并记下此时的阈值，即为最佳阈值，最后利用这个最佳阈值对格子进行阈值化，重复这个过程直到整个车牌图像都二值化完毕；步骤S33：提取字符轮廓；步骤S34：做外接矩形操作；步骤S35：如果符合尺寸的外接矩形的数目小于7，则说明可能存在字符粘连或者车牌中汉字字符丢失的情况；对于字符粘连的情况对粘连的部分进行投影分割，分割的位置为较为接近图像中点的波谷；步骤S36：对于汉字字符丢失的情况采用通过特殊字符反推中文字符的方法；令字符块中心在车牌1/7～2/7区间内的字符块为特殊字符，特殊字符的左边即为中文字符；步骤S37：如果投影字符块数大于7，则说明车牌分割后有些字符可能被分割成多个字符块，因此进一步对投影字符块进行合并处理。3.根据权利要求1所述的一种监控场景下车牌字符分割与识别方法，其特征在于：在所述步骤S4中，通过如下步骤对车牌字符进行识别：步骤S41：输入训练图像到隐式特征提取的卷积神经网络；步骤S4...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯逍，张毓峰，郭文忠，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35