一种车牌类型区分系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种车牌类型区分系统和方法，方法包括：获取包含有车牌的数据源；提取所述数据源中的车牌帧图像；对所述车牌帧图像进行预处理，获取所述车牌帧图像对应的二值化图像；定位所述二值化图像中的“●”的位置；截取所述定位位置后侧的二值化图像为截取图像；分析出所述截取图像中的字符数，根据所述字符数，确定所述车牌的车牌类型；系统包括：顺序连接的图像采集设备、图像提取设备、图像处理设备、图像截取电路、图像分析电路和类型判别电路。通过本发明专利技术的方法或系统，可有效实现对车牌类型的区分，从而为车牌识别方案的选择提供可靠依据。

A classification system and method of license plate type

The invention discloses a plate type system and method. The method includes: obtaining the license plate contains a data source; the extraction of license plate image in the data source; the license plate image preprocessing, obtain the corresponding to the license plate image binarization image; positioning the two value the image of \-\ position; the position of the rear side of the interception of binarization for image capture image; analysis of the number of characters in the image, according to the number of characters, the license plate of the plate type; system includes: sequentially connected image acquisition equipment, image extraction equipment and image processing apparatus, image capture circuit, image analysis and discrimination circuit circuit. The method or system of the invention can effectively distinguish the type of the license plate, so as to provide a reliable basis for the selection of the license plate recognition scheme.

【技术实现步骤摘要】
一种车牌类型区分系统和方法
本专利技术涉及车牌识别领域，尤其是一种车牌类型区分系统和方法。
技术介绍
随着国民经济水平的大幅度增加，人们的生活水平也日益提高，很明显的一方面，各地区的汽车保有量在庞大的基数基础上都是稳步在增长。而随着汽车数量的增多，对于汽车的管理工作量和管理难度就随之加大，而对于作为汽车身份标识的车牌号的管理方面，就提出了新的要求，其中，最常见的，就是对车牌的识别。在我国，对于传统的化石燃料汽车来说，均采用7位号码的车牌，而且对于车牌的尺寸、分布、字符等均做了统一规定。而现有技术中，也针对该种车牌制定了多种识别方案，其大致为：车牌定位、字符分割、字符识别、字符组合。但这一类的车牌识别技术均针对同一车牌模板的识别，而对于如今新发行的电动汽车车牌（8位），因传统识别方案设定为针对7位车牌的识别，对于电动汽车车牌是无法识别的。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于：针对上述存在的问题，提供一种用于在识别车牌字符前，进行车牌类型区分，进而为车牌识别选用对应方案提供依据的车牌区分方案。本专利技术采用的技术方案如下：一种区别车牌类型的方法，包括：获取包含有车牌的数据源；提取所述数据源中的车牌帧图像；对所述车牌帧图像进行预处理，获取所述车牌帧图像对应的二值化图像；定位所述二值化图像中的‘●’的位置；截取所述定位位置后侧的二值化图像为截取图像；分析出所述截取图像中的字符数，根据所述字符数，确定所述车牌的车牌类型。上述方案基于目前我国车牌的编排规则，即现有车牌的类型区别特征在于上述定位位置后字符数的区别，本方案基于该区别特征进行车牌类型的区分。进一步的，上述分析所述截取图像中的字符数包括：分析所述截取图像中，电子墨水连续的字符的数量。在上述定位位置后，各独立字符的各笔画（即电子墨水）是连续向接的，通过判断连续的电子墨水的字符数，即可得出定位位置后字符的数量。作为优选，上述定位所述二值化图像中的‘●’位置为：通过贝叶斯神经网络定位所述位置。通过该方案，可实现对定位位置的有效定位，从而保证了后续字符数识别的准确性。作为优选，上述对所述车牌帧图像进行预处理包括：对所述车牌帧图像进行二值化处理、噪音过滤处理和边缘提取。通过该方案，可有效避免环境噪音对区分效果的影响。进一步的，在边缘提取后，还对车牌帧图像进行形态学处理。上述方案，通过对二值化图像进行形态学处理，增加二值化图像的锐化效果，提高了二值化图像的对比度，从而提高对字符识别的准确性。为解决上述全部或部分问题，本专利技术提供了一种车牌类型区分系统，包括：图像采集设备，用于采集包含有车牌的图像或视频的数据源；图像提取设备，用于在所述数据源中提取车牌帧图像；图像处理设备，用于对所述车牌帧图像进行预处理，输出与车牌帧图像对应的二值化图像；图像截取电路，用于定位所述二值化图像中的‘●’的位置，还截取所述定位位置后侧的二值化图像，输出为截取图像；图像分析电路，用于分析出所述截取图像中的字符数到类型判别电路；所述类型判别电路，根据所述字符数，判别所述车牌的车牌类型。上述方案基于目前我国车牌的编排规则，即现有车牌的类型区别特征在于上述定位位置后字符数的区别，本方案基于该区别特征进行车牌类型的区分。作为优选，上述图像分析电路，通过分析所述截取图像中，电子墨水连续的字符的数量，确定所述截取图像中的字符数。在上述定位位置后，各独立字符的各笔画（即电子墨水）是连续向接的，通过判断连续的电子墨水的字符数，即可得出定位位置后字符的数量。作为优选，上述图像截取电路，通过贝叶斯神经网络算法定位所述二值化图像中的‘●’位置。通过该方案，可实现对定位位置的有效定位，从而保证了后续字符数识别的准确性。进一步的，上述图像处理设备包括：依次连接的二值化处理电路、噪音滤除电路和边缘提取电路，以对所述车牌帧图像进行二值化处理、噪音过滤处理和边缘提取。通过该方案，可有效避免环境噪音对区分效果的影响。进一步的，上述图像处理设备还包括：连接所述边缘提取电路的形态学处理电路，以对所述边缘提取电路输出的图像进行形态学处理。上述方案，通过对二值化图像进行形态学处理，增加二值化图像的锐化效果，提高了二值化图像的对比度，从而提高对字符识别的准确性。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：通过本专利技术的方法或系统，可有效实现对车牌类型的区分，从而为车牌识别方案的选择提供可靠依据。附图说明本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：图1是区别车牌类型的方法流程图。图2是车牌类型区分系统模块构造图。图3是图2中图像处理设备的电路构造图。具体实施方式本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。如图1所示，本实施例公开了一种区别车牌类型的方法，包括：S10：获取包含有车牌的数据源；S20：提取所述数据源中的车牌帧图像；S30：对所述车牌帧图像进行预处理，获取所述车牌帧图像对应的二值化图像；S40：定位所述二值化图像中的‘●’的位置；S50：截取所述定位位置后侧的二值化图像为截取图像；S60：分析出所述截取图像中的字符数，根据所述字符数，确定所述车牌的车牌类型。本实施例中，优选通过现有摄像设备获取数据源。其中，分析所述截取图像中的字符数包括：分析所述截取图像中，电子墨水连续的字符的数量。进一步的，定位所述二值化图像中的‘●’位置为：通过贝叶斯神经网络定位所述位置。上述对所述车牌帧图像进行预处理包括：对所述车牌帧图像进行二值化处理、噪音过滤处理、边缘提取和形态学处理。举个例子，蓝色为“京A●12345”，通过贝叶斯神经网络算法，定位到‘●’位置，则在二值化处理后，截取到包含“12345”的截取图像，通过分析连续笔画的字符，得到5个字符，判断为A类型车牌，黄色车牌、白色车牌与蓝色车牌一类。新能源汽车-电动汽车的车牌为“京B●123456”，同样的方法，截取到包含“123456”的截取图像，分析得出，包含6个字符，对应于B类车牌。如图2所示，本实施例公开了一种车牌类型区分系统，包括：图像采集设备，用于采集包含有车牌的图像或视频的数据源；图像提取设备，用于在所述数据源中提取车牌帧图像；图像处理设备，用于对所述车牌帧图像进行预处理，输出与车牌帧图像对应的二值化图像；图像截取电路，用于定位所述二值化图像中的‘●’的位置，还截取所述定位位置后侧的二值化图像，输出为截取图像；图像分析电路，用于分析出所述截取图像中的字符数到类型判别电路；所述类型判别电路，根据所述字符数，判别所述车牌的车牌类型。其中，图像分析电路，通过分析所述截取图像中，电子墨水连续的字符的数量，确定所述截取图像中的字符数。图像截取电路，通过贝叶斯神经网络算法定位所述二值化图像中的‘●’位置。优选的，如图3所示，图像处理设备包括：依次连接的二值化处理电路、噪音滤除电路、边缘提取电路和形态学处理电路，以对所述车牌帧图像进行二值化处理、噪音过滤处理、边缘提取和形态学处理。举个例子，图像采集设备采集到蓝色车牌为“京A●1234本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种区别车牌类型的方法，其特征为，包括：获取包含有车牌的数据源；提取所述数据源中的车牌帧图像；对所述车牌帧图像进行预处理，获取所述车牌帧图像对应的二值化图像；定位所述二值化图像中的 ‘●’的位置；截取所述定位位置后侧的二值化图像为截取图像；分析出所述截取图像中的字符数，根据所述字符数，确定所述车牌的车牌类型。

【技术特征摘要】
1.一种区别车牌类型的方法，其特征为，包括：获取包含有车牌的数据源；提取所述数据源中的车牌帧图像；对所述车牌帧图像进行预处理，获取所述车牌帧图像对应的二值化图像；定位所述二值化图像中的‘●’的位置；截取所述定位位置后侧的二值化图像为截取图像；分析出所述截取图像中的字符数，根据所述字符数，确定所述车牌的车牌类型。2.如权利要求1所述的方法，其特征为，所述分析所述截取图像中的字符数包括：分析所述截取图像中，电子墨水连续的字符的数量。3.如权利要求2所述的方法，其特征为，所述定位所述二值化图像中的‘●’位置为：通过贝叶斯神经网络定位所述位置。4.如权利要求3所述的方法，其特征为，所述对所述车牌帧图像进行预处理包括：对所述车牌帧图像进行二值化处理、噪音过滤处理和边缘提取。5.如权利要求4所述的方法，其特征为，在边缘提取后，还对车牌帧图像进行形态学处理。6.一种车牌类型区分系统，其特征为，包括：图像采集设备，用于采集包含有车牌的图像或视频的数据源；图像提取设备，用于在所述数据源中提...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙帝，
申请(专利权)人：四川知创空间孵化器管理有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51