一种车牌的识别方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种车牌的识别方法和装置，获取包含有完整的车牌的成像的视频帧，从所述视频帧中选取出七个字符图像，对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像，识别每个所述预处理后的字符图像中的字符，本发明专利技术能够识别车牌的成像中的字符，解决了还没有能够识别车牌的成像中的字符的方法的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌的识别方法和装置
本专利技术涉及智能交通领域，更具体的说，涉及一种车牌的识别方法和装置。
技术介绍
车牌号码作为车辆的身份信息，是智能交通系统对车辆进行登记、处罚、收费和管理的重要凭证。因此，对车牌的成像中字符的准确识别是智能交通系统的关键环节。其中，车牌的成像中的字符分为汉字字符、英文字符和数字字符。但是，目前还没有能够识别车牌的成像中的字符的方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种车牌的识别方法和装置，以解决还没有能够识别车牌的成像中的字符的方法的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：一种车牌的识别方法，包括：获取包含有完整的车牌的成像的视频帧；从所述视频帧中选取出七个字符图像；对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像；其中，所述预处理包括图像灰度化处理和归一化处理；识别每个所述预处理后的字符图像中的字符。优选地，从所述视频帧中选取出七个字符图像，包括：采用车牌定位方法，检测所述车牌的成像在所述视频帧中的区域位置信息；根据所述区域位置信息、所述车牌的属性、所述视频帧的边缘信息和角点信息，将所述视频帧中的所述车牌的成像进行分割，得到七个所述字符图像。优选地，所述识别每个所述预处理后的字符图像中的字符，包括：对每个所述预处理后的字符图像执行图像金字塔操作，得到每个所述预处理后的字符图像的金字塔图像；计算每个所述金字塔图像中的每层图像的方向梯度直方图HOG特征向量、以及计算每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个局部图像的HOG特征向量；根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量、以及每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量，得到与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符；根据与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的所述预设字符，得到每个所述金字塔图像的字符识别结果。优选地，根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量、以及每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量，得到与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符，包括：将每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与预先保存的每个预设字符图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率；将每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率；根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率、每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率，得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度；从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度中选取出数值最大的相似度；将每个所述金字塔图像中的每层图像对应的数值最大的相似度对应的预设字符作为每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符。优选地，根据与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的所述预设字符，得到每个所述金字塔图像的字符识别结果，包括：从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与相应的相匹配的预设字符的相似度中选取出数值最大的相似度；将每个所述金字塔图像对应的数值最大的相似度对应的相匹配的预设字符作为每个所述金字塔图像的字符识别结果。一种车牌的识别装置，包括：获取单元，用于获取包含有完整的车牌的成像的视频帧；选取单元，用于从所述视频帧中选取出七个字符图像；预处理单元，用于对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像；其中，所述预处理包括图像灰度化处理和归一化处理；识别单元，用于识别每个所述预处理后的字符图像中的字符。优选地，所述选取单元包括：检测单元，用于采用车牌定位方法，检测所述车牌的成像在所述视频帧中的区域位置信息；分割单元，用于根据所述区域位置信息、所述车牌的属性、所述视频帧的边缘信息和角点信息，将所述视频帧中的所述车牌的成像进行分割，得到七个所述字符图像。优选地，所述识别单元包括：金字塔处理单元，用于对每个所述预处理后的字符图像执行图像金字塔操作，得到每个所述预处理后的字符图像的金字塔图像；计算单元，用于计算每个所述金字塔图像中的每层图像的方向梯度直方图HOG特征向量、以及计算每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个局部图像的HOG特征向量；匹配单元，用于根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量、以及每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量，得到与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符；字符识别单元，用于根据与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的所述预设字符，得到每个所述金字塔图像的字符识别结果。优选地，所述匹配单元包括：第一对比单元，用于将每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与预先保存的每个预设字符图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率；第二对比单元，用于将每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率；相似度计算单元，用于根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率、每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率，得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度；第一相似度选取单元，用于从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度中选取出数值最大的相似度；第一确定单元，用于将每个所述金字塔图像中的每层图像对应的数值最大的相似度对应的预设字符作为每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符。优选地，所述字符识别单元包括：第二相似度选取单元，用于从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与相应的相匹配的预设字符的相似度中选取出数值最大的相似度；第二确定单元，用于将每个所述金字塔图像对应的数值最大的相似度对应的相匹配的预设字符作为每个所述金字塔图像的字符识别结果。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供了一种车牌的识别方法和装置，获取包含有完整的车牌的成像的视频帧，从所述视频帧中选取出七个字符图像，对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像，识别每个所述预处理后的字符图像中的字符，本专利技术能够识别车牌的成像中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车牌的识别方法，其特征在于，包括：获取包含有完整的车牌的成像的视频帧；从所述视频帧中选取出七个字符图像；对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像；其中，所述预处理包括图像灰度化处理和归一化处理；识别每个所述预处理后的字符图像中的字符。

【技术特征摘要】
1.一种车牌的识别方法，其特征在于，包括：获取包含有完整的车牌的成像的视频帧；从所述视频帧中选取出七个字符图像；对每个所述字符图像进行预处理，得到七个预处理后的字符图像；其中，所述预处理包括图像灰度化处理和归一化处理；识别每个所述预处理后的字符图像中的字符。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，从所述视频帧中选取出七个字符图像，包括：采用车牌定位方法，检测所述车牌的成像在所述视频帧中的区域位置信息；根据所述区域位置信息、所述车牌的属性、所述视频帧的边缘信息和角点信息，将所述视频帧中的所述车牌的成像进行分割，得到七个所述字符图像。3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述识别每个所述预处理后的字符图像中的字符，包括：对每个所述预处理后的字符图像执行图像金字塔操作，得到每个所述预处理后的字符图像的金字塔图像；计算每个所述金字塔图像中的每层图像的方向梯度直方图HOG特征向量、以及计算每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个局部图像的HOG特征向量；根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量、以及每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量，得到与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符；根据与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的所述预设字符，得到每个所述金字塔图像的字符识别结果。4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量、以及每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量，得到与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符，包括：将每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与预先保存的每个预设字符图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率；将每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量做对比，计算得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率；根据每个所述金字塔图像中的每层图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像的HOG特征向量相同的概率、每个所述金字塔图像中的每层图像中的每个所述局部图像的HOG特征向量与每个所述预设字符图像中相应的子图像的HOG特征向量相同的概率，得到每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度；从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与每个所述预设字符图像中的预设字符相匹配的相似度中选取出数值最大的相似度；将每个所述金字塔图像中的每层图像对应的数值最大的相似度对应的预设字符作为每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的预设字符。5.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，根据与每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符相匹配的所述预设字符，得到每个所述金字塔图像的字符识别结果，包括：从每个所述金字塔图像中的每层图像中的字符与相应的相匹配的预设字符的相似度中选取出数值最大的相似度；将每个所述金字塔图像对应的数值最大的相似度对应的相匹配的预设字符作为每个所述金字塔图像的字...

【专利技术属性】
技术研发人员：许永喜，唐俊，邓一星，师小凯，施忠继，马桥，
申请(专利权)人：北京精英智通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11