本发明专利技术公开了一种车牌定位与识别方法及装置，该方法包括：步骤S1，对含有车牌的图像进行RGB到YCbCr的色域转换；步骤S2，根据YCbCr颜色分布确定背景、车牌、车牌内字符的色彩阈值，从图中提取每个车牌的连通域，并二值化；步骤S3，根据相机的内外参数将每个车牌重投影到世界坐标平面；步骤S4，根据标准车牌的长宽比例和图像中车牌的尺寸截去图像中每个车牌的定位孔；步骤S5，统计车牌每行每列像素的个数，根据统计曲线的梯度定位每个字符的边界；步骤S6，根据像素分布，计算字符的特征，并将计算的字符特征和标准的字符特征进行匹配，根据相似度识别正确的字符。度识别正确的字符。度识别正确的字符。
【技术实现步骤摘要】
一种车牌定位与识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及智能交通领域，特别是涉及一种车牌定位与识别方法及装置。
技术介绍
[0002]随着经济和社会的发展，日益增多的车辆和日益复杂的道路对交通系统的要求越来越高。在现代化交通发展中，车牌识别系统作为智能交通系统一个重要组成部分，是实现检测报警、违章处罚、出入管理等自动管理交通的基础，是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。
[0003]目前车牌识别技术的难点有：汽车牌照组成比较复杂，汉字+字母+数据混合，识别难度比较大；车牌的格式繁多，颜色种类很多；强光，反射或阴影造成的光照和对比度较差等。
[0004]目前将车牌识别算法分为基于深度学习方法和基于传统方法两种。基于深度学习方法构建端到端的车牌识别模型，在进行充分的训练后可以精准的定位与识别车牌，但模型的计算量和参数庞大，难以在嵌入式平台上实时的实现车牌识别。基于传统方法的车牌识别利用颜色、数学形态等特征实现车牌的定位，用模板匹配、特征统计等方法对字符进行分割和识别。可以快速、精准地识别静止、无遮挡的车辆。但由于环境的复杂性，如光照、车牌倾斜度、雾天等因素影响，会给车牌识别增加难度。
技术实现思路
[0005]为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术提出一种车牌定位与识别方法及装置，包括如下步骤：步骤S1，对含有车牌的图像进行RGB到YCbCr的色域转换；步骤S2，根据YCbCr颜色分布确定背景、车牌、车牌内字符的色彩阈值，从图中提取每个车牌的连通域位置，并二值化；步骤S3，根据相机的内外参数将每个车牌重投影到世界坐标平面；步骤S4，根据标准车牌的长宽比例和图像中车牌的尺寸截去图像中每个车牌的定位孔；步骤S5，统计车牌每行每列像素的个数，根据像素统计直方图定位每个字符的边界；步骤S6，根据像素分布，计算每个字符的特征，并将计算的字符特征和标准的字符特征进行匹配，根据相似度识别正确的字符。
[0006]优选地，于步骤S1中，RGB到YCbCr的色域转换计算公式如下：
其中为色域转换后的颜色分量，R,G,B为色域转换前的颜色分量，为当前色域转换的像素位置。
[0007]优选地，步骤S2进一步包括：步骤S201，根据我国各种车牌的颜色分布确定阈值，从图中提取出所有属于车牌的像素和属于背景的像素。构建前景蒙版，对两种像素赋予不同的灰度颜色；步骤S202，根据像素在前景蒙版中的分布，确定每个车牌边界位置；步骤S203，对于每一个车牌，根据颜色分布确定阈值，从图中提取出属于车牌背景和属于车牌字符的像素，分别赋予黑色和白色，得到车牌的二值化图像。
[0008]优选地，步骤S3进一步包括：步骤S301，通过标定板标定获取相机的内外参数；步骤S302，根据内外参数，对车牌的像素点重投影，得到每个像素的世界坐标；步骤S303，对世界坐标图像的车牌进行二线性插值，补全空缺的投影点。
[0009]优选地，于步骤S302中，对车牌的像素点重投影的计算公式如下：其中为世界坐标位置，为像素坐标位置，为旋转平移矩阵，K内参矩阵。
[0010]优选地，步骤S5进一步包括：步骤S501，在二值化的世界坐标平面图像中，对于每个车牌，沿着水平方向和垂直方向，分别扫描车牌。每条扫描线对扫描到白色像素个数进行计数，得到车牌在水平方向和垂直方向的字符像素分布直方图；步骤S502，计算两幅直方图的一阶导数，设置导数阈值，获取每个字符的边界。
[0011]优选地，步骤S6进一步包括：步骤S601，用二线性插值将每个字符图像的尺寸与标准字符尺寸一致；步骤S602，将字符分割成若干特征块，每个特征块为长宽均为3的像素块；步骤S603，用7位2进制表达每个特征块中像素不同的分布形态，构建字符的特征图；步骤S604，将求解的特征图与标准字符的特征图求解相似度，并设定阈值，从而实现字符的匹配。
[0012]优选地，于步骤S604中，求解相似度的计算公式如下：其中S为相似度，W,H为图像长宽，为求解的特征，为标准字符的特征，&为按位与计算符号，N为特征块的像素个数。
[0013]为达到上述目的，本专利技术还提供一种车牌定位与识别装置，包括：车牌定位单元，用于对含有车牌的图像进行RGB到YCbCr的色域转换，根据YCbCr颜
色分布确定背景、车牌、车牌内字符的色彩阈值，从图中提取每个车牌的连通域位置，并二值化；车牌倾斜校正单元，用于根据相机的内外参数将每个车牌重投影到世界坐标平面，并根据标准车牌的长宽比例和图像中车牌的尺寸截去图像中每个车牌的定位孔；车牌字符分割单元，用于统计车牌每行每列像素的个数，根据像素统计直方图定位每个字符的边界；车牌字符识别单元，用于根据像素分布，计算每个字符的特征，并将计算的字符特征和标准的字符特征进行匹配，根据相似度识别正确的字符。
[0014]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：1、本专利技术将RGB色域转换到YCbCr色域，避免了光照对车牌识别带来的影响；2、本专利技术采用归一化尺寸、求解相似度的方式识别字符，可以实现对有污损、车牌变形等非理想情况下的车牌识别；3、本专利技术充分考虑了不同型号车牌的纹理、颜色特征，算法的适应性更高。
附图说明
[0015]图1为本专利技术一种车牌定位与识别方法的步骤流程图。
[0016]图2为本专利技术一种车牌定位与识别装置的系统结构图。
具体实施方式
[0017]以下通过特定的具体实例并结合附图说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其它优点与功效。本专利技术亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本专利技术的精神下进行各种修饰与变更。
[0018]图1为本专利技术一种车牌定位与识别方法的步骤流程图。如图1所示，本专利技术一种车牌定位与识别方法及装置，包括如下步骤：步骤S1，对含有车牌的图像进行RGB到YCbCr的色域转换；步骤S2，根据YCbCr颜色分布确定背景、车牌、车牌内字符的色彩阈值，从图中提取每个车牌的连通域位置，并二值化；步骤S3，根据相机的内外参数将每个车牌重投影到世界坐标平面；步骤S4，根据标准车牌的长宽比例和图像中车牌的尺寸截去图像中每个车牌的定位孔；步骤S5，统计车牌每行每列像素的个数，根据像素统计直方图定位每个字符的边界；步骤S6，根据像素分布，计算每个字符的特征，并将计算的字符特征和标准的字符特征进行匹配，根据相似度识别正确的字符。
[0019]具体的，于步骤S1中，RGB到YCbCr的色域转换计算公式如下：
其中为色域转换后的颜色分量，为色域转换前的颜色分量，为当前色域转换的像素位置。
[0020]具体的，步骤S2进一步包括：步骤S201，根据我国各种车牌的颜色分布确定阈值，从图中提取出所有属于车牌的像素和属于背景的像素。构建前景蒙版，对两种像素赋予不同的灰度颜色；步骤S202，根据像素在前景蒙版中的分布，确定每个车牌边界位置；步骤S203，对于每一个车牌，根据颜色分布本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车牌定位与识别方法，包括如下步骤：步骤S1，对含有车牌的图像进行RGB到YCbCr的色域转换；步骤S2，根据YCbCr颜色分布确定背景、车牌、车牌内字符的色彩阈值，从图中提取每个车牌的连通域位置，并二值化；步骤S3，根据相机的内外参数将每个车牌重投影到世界坐标平面；步骤S4，根据标准车牌的长宽比例和图像中车牌的尺寸截去图像中每个车牌的定位孔；步骤S5，统计车牌每行每列像素的个数，根据像素统计直方图定位每个字符的边界；步骤S6，根据像素分布，计算每个字符的特征，并将计算的字符特征和标准的字符特征进行匹配，根据相似度识别正确的字符。2.如权利要求1所述的一种车牌定位与识别方法，其特征在于，于步骤S1中，RGB到YCbCr的色域转换计算公式如下：其中为色域转换后的颜色分量，为色域转换前的颜色分量，为当前色域转换的像素位置。3.如权利要求2所述的一种车牌定位与识别方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：步骤S201，根据我国各种车牌的颜色分布确定阈值，从图中提取出所有属于车牌的像素和属于背景的像素，构建前景蒙版，对两种像素赋予不同的灰度颜色；步骤S202，根据像素在前景蒙版中的分布，确定每个车牌边界位置；步骤S203，对于每一个车牌，根据颜色分布确定阈值，从图中提取出属于车牌背景和属于车牌字符的像素，分别赋予黑色和白色，得到车牌的二值化图像。4.如权利要求3所述的一种车牌定位与识别方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：步骤S301，通过标定板标定获取相机的内外参数；步骤S302，根据内外参数，对车牌的像素点重投影，得到每个像素的世界坐标；步骤S303，对世界坐标图像的车牌进行二线性插值，补全空缺的投影点。5.如权利要求4所述的一种车牌定位与识别方法，其特征在于，于步骤S302中，对车牌的像素点重投影的计算公式如下：其中为世界坐标位置，为像素坐标...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴佳昱，郑嘉璇，蒋桐，
申请(专利权)人：南京美基森信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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