一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法技术

本发明专利技术公开了一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，属于车牌识别技术领域，具体包括以下步骤：建立云平台，所述云平台用于存储货车登记信息与月台调度计划；获取月台车位的视频图像，根据所述视频图像获取月台车位的占用状态，将所述占用状态上传至所述云平台；识别入关货车，判断所述货车是否为登记货车，并根据所述月台调度计划和占用状态为所述货车分配车位；通过所述视频图像识别占用车位的货车的车牌信息，判断货车是否符合所述月台调度信息，若是，则进行月台作业，若否，则进行提示；本发明专利技术实现了对车牌信息的准确识别

【技术实现步骤摘要】
一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法


[0001]本专利技术涉及车牌识别
，具体涉及一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法
。
[0002]背景
[0003]目前，为了提高物流园区的周转效率，通常会对园内货车分配月台进行停靠
。
并通过月台相机确定月台的占用状态，依靠月台相机对占用月台货车车牌的识别，实现对物流园区内货车的实时调度，判断货车是否停靠在为其分配的月台
。
若确定货车停靠在错误月台，则需要调度员联系司机将货车驶离该月台；
[0004]在现实车牌识别系统中，由于成像系统
、
传输介质
、
记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染，造成准确识别出车牌的难度较大
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，解决以下技术问题：
[0006](1)
在现实车牌识别系统中，由于成像系统
、
传输介质
、
记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染，造成准确识别出车牌的难度较大
。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，包括：
[0009]建立云平台，所述云平台用于存储货车登记信息与月台调度计划；
[0010]获取月台车位的视频图像，根据所述视频图像获取月台车位的占用状态，将所述占用状态上传至所述云平台；
[0011]识别入关货车，判断所述货车是否为登记货车，并根据所述月台调度计划和占用状态为所述货车分配车位；
[0012]通过所述视频图像识别占用车位的货车的车牌信息，判断货车是否符合所述月台调度信息，若是，则进行月台作业，若否，则进行提示
。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：识别所述车牌信息的过程包括：
[0014]将所述视频图像拆分为若干个图像帧，将所述图像帧进行灰度处理获得灰度图像，并对所述灰度图像进行降噪处理
。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：采用
Sobel
边缘检测算子对降噪后的所述灰度图像进行边缘检测，并采用最大类间方差法对边缘检测后的所述灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，二值化处理后所述灰度图像的像素值为0或者
255
，并对所述二值化图像再次进行降噪处理
。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：通过矩形边界框对二值化图像中白色连通区域的轮廓进行选取，得到待定矩形区域，所述矩形边界框的长宽比为
A
±
a∶B
±
b
，
A、B
预设系数，
a、b
为预设误差阈值，并对所述待定矩形区域进行扩选放大，若存在多个所述待定矩形区域，则分别计算待定矩形区域内灰度值为
255
和灰度值为0的像素比，以及待定矩形区域内灰度的跳
变次数范围，若存在所述待定矩形区域的像素比低于
0.25
且跳变次数范围位于
[5,30]，则判定该待定矩形区域为车牌图像，否则继续选取
。
[0017]作为本专利技术进一步的方案：对所述车牌图像进行车牌字符分割，设置两个阈值
T1
和
T2
，从左向右扫描所述车牌图像，获取第一个像素值为
255
的像素个数大于阈值
T1
的列，即为车牌汉字字符的开始列，记为
S
，继续扫描车牌图像，直到识别到像素值为
255
的像素个数小于阈值
T1
的列，记为
O
，若
O
‑
S
＞
T2
，则
O
为车牌汉字字符的结束列，否则继续扫描图像，直到识别到与
S
列相差宽度大于
T2
，且像素值为
255
的像素的个数小于预设阈值的列，则该列为车牌汉字字符的结束列；
[0018]对剩余字符继续进行扫描，获取像素值为
255
的像素个数大于阈值
T1
的列作为字符开始列，将像素值为
255
的像素个数小于阈值
T1
的列作为字符结束列，如此重复，完成车牌的字符分割
。
[0019]作为本专利技术进一步的方案：所述云平台内还包括有字符库，所述字符库基于大数据生成，存储有各种车牌的标准字符，选取所述标准字符，绘制所述标准字符的外缘线，以所述标准字符几何中心点为原点建立坐标系，选取标准字符外缘线上的若干对特征点作为参考点，参考点标记为
(Xi
，
Yi)
和
(Mi
，
Ni)
，
i
＝1…
n
；
[0020]选取所述车牌字符，绘制所述车牌字符的外缘线，以所述字符几何中心点为原点建立坐标系，选取车牌字符外缘线上的若干对特征点作为检测点，检测点标记为
(Ui
，
Vi)
和
(Zi
，
Wi)
，
i
＝1…
n
；
[0021]通过公式获得车牌字符与标准字符的相似值
XS
，若所述相似值
XS
低于预设阈值，则判定车牌字符为对应标准字符，获得车牌信息，否则继续识别
。
[0022]作为本专利技术进一步的方案：所述降噪处理的过程为：
[0023]将所述灰度图像分割为若干个重叠的图像块，对于每一个所述图像块，取该图像块周围的图像块，计算它们之间的范数并保存，随后进行非支配排序，所述范数包括
MSE
和
MAE。
[0024]作为本专利技术进一步的方案：范数的具体计算过程为：
[0025]选取图像块并标记为
P1，获取
P1的相邻图像块并标记为
P2，将图像块
P1转换为矩阵
i
的形式表示，将图像块
P2转换为矩阵
j
的形式表示，将矩阵
i
和矩阵
j
的对应元素相减并计算差值平方的总和，将该总和除以对应矩阵的大小，即得到图像块
P1和图像块
P2的
MSE
，将矩阵
i
和矩阵
j
的对应元素相减并计算差值绝对值的总和，将该总和除以矩阵的大小，即得到图像块
P1和相邻图像块
P2的
MAE。
[0026]作为本专利技术进一步的方案：将非支配排序中靠前的
k
个图像块
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，其特征在于，包括：建立云平台，所述云平台用于存储货车登记信息与月台调度计划；获取月台车位的视频图像，根据所述视频图像获取月台车位的占用状态，将所述占用状态上传至所述云平台；识别入关货车，判断所述货车是否为登记货车，并根据所述月台调度计划和占用状态为所述货车分配车位；通过所述视频图像识别占用车位的货车的车牌信息，判断货车是否符合所述月台调度信息，若是，则进行月台作业，若否，则进行提示
。2.
根据权利要求1所述的一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，其特征在于，识别所述车牌信息的过程包括：将所述视频图像拆分为若干个图像帧，将所述图像帧进行灰度处理获得灰度图像，并对所述灰度图像进行降噪处理
。3.
根据权利要求2所述的一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，其特征在于，采用
Sobel
边缘检测算子对降噪后的所述灰度图像进行边缘检测，并采用最大类间方差法对边缘检测后的所述灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，二值化处理后所述灰度图像的像素值为0或者
255
，并对所述二值化图像再次进行降噪处理
。4.
根据权利要求3所述的一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，其特征在于，通过矩形边界框对二值化图像中白色连通区域的轮廓进行选取，得到待定矩形区域，所述矩形边界框的长宽比为
A
±
a∶B
±
b
，
A、B
预设系数，
a、b
为预设误差阈值，并对所述待定矩形区域进行扩选放大，若存在多个所述待定矩形区域，则分别计算待定矩形区域内灰度值为
255
和灰度值为0的像素比，以及待定矩形区域内灰度的跳变次数范围，若存在所述待定矩形区域的像素比低于
0.25
且跳变次数范围位于
[5,30]
，则判定该待定矩形区域为车牌图像，否则继续选取
。5.
根据权利要求4所述的一种用于海关辅助管理的月台货车作业行为识别方法，其特征在于，对所述车牌图像进行车牌字符分割，设置两个阈值
T1
和
T2
，从左向右扫描所述车牌图像，获取第一个像素值为
255
的像素个数大于阈值
T1
的列，即为车牌汉字字符的开始列，记为
S
，继续扫描车牌图像，直到识别到像素值为
255
的像素个数小于阈值
T1
的列，记为
O
，若
O
‑
S
＞
T2
，则
O
为车牌汉字字符的结束列，否则继续扫描图像，直到识别到与
S
列相差宽度大于
T2
，且像素值为
255
的像素的个数小于预设阈值的列，则该列为车牌汉字字符的结束列；对剩余字符继续进行扫描，获取像素值为
255
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志斌，余建平，陆剑，江金华，陈科宇，
申请(专利权)人：杭州数聚链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：