本申请涉及一种换流站车辆识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，应用于电力技术领域，用于提高换流站车辆识别的准确率。所述方法包括：获取换流站车辆的车辆图像，对车辆图像进行形态学图像处理，得到车辆图像中的感兴趣区域图像；对感兴趣区域图像进行过滤，得到车辆图像中的车牌候选区域图像；从车牌候选区域图像中，筛选出置信度最高的车牌候选区域图像，作为车牌目标区域图像；对车牌目标区域图像进行纹理特征分析，确定车牌目标区域图像中的噪声区域，根据噪声区域生成车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像；对车牌字符图像进行字符提取处理，得到换流站车辆的车牌号，将车牌号作为换流站车辆的识别结果。果。果。
【技术实现步骤摘要】
换流站车辆识别方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及电力
，特别是涉及一种换流站车辆识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]换流站是电力工业产业中的重要安保单位之一，承担着输送电力的重要责任，因此，需要格外注意换流站的来往人员和进出车辆，以保障换流站的设施安全。由于公路上汽车尾气中的粒子粒径极小，且带电部分较多，因此换流站周围的空气容易受到换流站中的恒定电场影响，使得汽车尾气、尘土等污染源附着在进出换流站的车辆的车牌上，容易造成车牌的错误辨别。
[0003]传统技术中，一般通过门卫保安人工记录的方式登记进出换流站的车辆的车牌，保安人员不在时，可以通过ID卡读写器打开车辆路闸，然后进出换流站，但是通过人工和ID卡读写识别车辆的方式局限性较大，需要消耗较多时间在路闸处，若采用自动识别的方式，容易被附着的污染物影响车辆识别的准确率。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高换流站车辆识别准确率的换流站车辆识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种换流站车辆识别方法。所述方法包括：
[0006]获取换流站车辆的车辆图像，对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像；对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像；
[0007]从所述车牌候选区域图像中，筛选出置信度最高的车牌候选区域图像，作为车牌目标区域图像；
[0008]对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析，确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像；
[0009]对所述车牌字符图像进行字符提取处理，得到所述换流站车辆的车牌号，将所述车牌号作为所述换流站车辆的识别结果。
[0010]在其中一个实施例中，对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像，包括：
[0011]对所述车辆图像进行二值化处理，得到所述车辆图像中的像素的灰度值；
[0012]根据所述灰度值和预设的灰度阈值，生成所述车辆图像的轮廓图像，作为所述感兴趣区域图像。
[0013]在其中一个实施例中，对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像，包括：
[0014]获取所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的长和宽；
[0015]当所述最小外接矩形中包含的图像的长和宽同时满足车牌过滤条件时，对所述最小外接矩形中包含的图像进行图像分割处理，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像；
[0016]其中，所述车牌过滤条件为N<(L/W)<J；其中，L为所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的长；W为所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的宽；N和J分别为根据所述车辆图像中的车牌的长和宽设定的第一阈值和第二阈值。
[0017]在其中一个实施例中，在对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析之后，还包括：
[0018]确定所述车牌目标区域图像中的车牌字符位置，计算得到所述车牌字符位置的图像面积和所述车牌目标区域图像的面积；
[0019]当所述车牌字符位置的图像面积与所述车牌目标区域图像的面积之间的比值大于预设比值阈值时，确认所述车牌目标区域图像为所述换流站车辆的车牌图像，并检测所述车牌目标区域图像中是否包含噪声区域。
[0020]在其中一个实施例中，确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像，包括：
[0021]获取所述车牌目标区域图像中的像素点，根据所述像素点的相邻像素点，生成像素点云；
[0022]当所述像素点的灰度值与所述像素点云的灰度均值之间的差值大于预设差值阈值时，将所述像素点识别为目标像素点；
[0023]根据所述车牌目标区域图像中的目标像素点，确认所述像素点为所述车牌目标区域图像中的噪声区域；
[0024]将所述目标像素点的灰度值修改为所述像素点云的灰度均值，根据修改后的目标像素点的灰度值，生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像。
[0025]在其中一个实施例中，对所述车牌字符图像进行字符提取处理，得到所述换流站车辆的车牌号，包括：
[0026]对所述车牌字符图像进行字符分割处理，得到所述车牌字符图像中的目标字符图像；
[0027]对所述目标字符图像进行特征提取处理，得到目标字符特征；
[0028]获取所述目标字符特征与标准字符库中的各个字符特征的向量距离，从所述标准字符库中筛选出所述向量距离最小的字符特征所对应的字符，作为所述换流站车辆的车牌号。
[0029]在其中一个实施例中，对所述目标字符图像进行特征提取处理，得到目标字符特征，包括：
[0030]通过边缘检测算法，确定所述目标字符图像中的字符特征的边缘点；
[0031]根据所述边缘点的特征向量，生成所述字符特征的特征向量矩阵；
[0032]将所述特征向量矩阵投影为目标向量矩阵，作为所述目标字符特征；所述目标向量矩阵中包括的各个特征向量的维度均相同。
[0033]第二方面，本申请还提供了一种换流站车辆识别装置。所述装置包括：
[0034]采集模块，用于获取换流站车辆的车辆图像，对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像；对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车
辆图像中的车牌候选区域图像；
[0035]筛选模块，用于从所述车牌候选区域图像中，筛选出置信度最高的车牌候选区域图像，作为车牌目标区域图像；
[0036]去噪模块，用于对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析，确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像；
[0037]识别模块，用于对所述车牌字符图像进行字符提取处理，得到所述换流站车辆的车牌号，将所述车牌号作为所述换流站车辆的识别结果。
[0038]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0039]获取换流站车辆的车辆图像，对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像；对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像；
[0040]从所述车牌候选区域图像中，筛选出置信度最高的车牌候选区域图像，作为车牌目标区域图像；
[0041]对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析，确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像；
[0042]对所述车牌字符图像进行字符提取处理，得到所述换流站车辆的车牌号，将所述车牌号作本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种换流站车辆识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取换流站车辆的车辆图像，对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像；对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像；从所述车牌候选区域图像中，筛选出置信度最高的车牌候选区域图像，作为车牌目标区域图像；对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析，确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像；对所述车牌字符图像进行字符提取处理，得到所述换流站车辆的车牌号，将所述车牌号作为所述换流站车辆的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆图像进行形态学图像处理，得到所述车辆图像中的感兴趣区域图像，包括：对所述车辆图像进行二值化处理，得到所述车辆图像中的像素的灰度值；根据所述灰度值和预设的灰度阈值，生成所述车辆图像的轮廓图像，作为所述感兴趣区域图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述感兴趣区域图像进行过滤，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像，包括：获取所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的长和宽；当所述最小外接矩形中包含的图像的长和宽同时满足车牌过滤条件时，对所述最小外接矩形中包含的图像进行图像分割处理，得到所述车辆图像中的车牌候选区域图像；其中，所述车牌过滤条件为N<(L/W)<J；其中，L为所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的长；W为所述感兴趣区域图像中的最小外接矩形的宽；N和J分别为根据所述车辆图像中的车牌的长和宽设定的第一阈值和第二阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述车牌目标区域图像进行纹理特征分析之后，还包括：确定所述车牌目标区域图像中的车牌字符位置，计算得到所述车牌字符位置的图像面积和所述车牌目标区域图像的面积；当所述车牌字符位置的图像面积与所述车牌目标区域图像的面积之间的比值大于预设比值阈值时，确认所述车牌目标区域图像为所述换流站车辆的车牌图像，并检测所述车牌目标区域图像中是否包含噪声区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述车牌目标区域图像中的噪声区域，根据所述噪声区域生成所述车牌目标区域图像去噪后的车牌字符图像，包括：获取所述车牌目标区域图像中的像素点，根据所述像素点的相邻像素点，生成像素点...
【专利技术属性】
技术研发人员：包威，陈奕海，石健，谌军，熊双成，曾海涛，陈稚华，黄俊波，叶林，吕茵，何海欢，赖桂森，杨洋，郑权，李建勋，祝克伟，廖名洋，廖毅，熊杭，谭明，周春阳，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。