一种多特征辅助的车牌识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种多特征辅助的车牌识别方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，设置距离测定单元并接收单元反馈信号，确定目标车辆车道并生成反馈测试指令，发射连续测量信号确定目标车辆的速度数据和位置数据，结合采集时间节点执行焦点区域数据采集，进行多轮廓识别定位与车牌区域特征提取，生成车牌识别结果，解决了现有技术中只能基于既定范围既定角度进行车牌数据捕捉识别，无法适应车辆的通行多样性，识别智能度不足且识别结果过于依赖设备状态的技术问题，通过信号测试进行目标车辆的精准定位与行驶状态计量，交互数据并进行特征匹配与多轮廓识别定位，结合环境数据进行采集优化以规避环境影响，实现车牌的智能化精准识别

【技术实现步骤摘要】
一种多特征辅助的车牌识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，具体涉及一种多特征辅助的车牌识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]车牌识别为进行车辆智能管理的基础，为便于进行车辆的精准有效管理，需准确进行车牌区域定位与字符识别
。
目前，多通过车牌识别仪进行通行车辆的车牌识别，车辆行驶至指定识别角度范围时，触发车牌识别仪进行车牌数据检测
。
[0003]现有技术中，常规的车牌识别技术过于局限，只能基于既定范围既定角度进行车牌数据捕捉识别，无法适应车辆的通行多样性，识别智能度不足且识别结果过于依赖设备状态
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的只能基于既定范围既定角度进行车牌数据捕捉识别，无法适应车辆的通行多样性，识别智能度不足且识别结果过于依赖设备状态的技术问题
。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法及系统
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法，所述方法包括：
[0007]设置距离测定单元，接收所述距离测定单元的单元反馈信号；
[0008]当所述单元反馈信号中存在多点反馈值时，根据所述多点反馈值确定目标车辆车道，并生成反馈测试指令；
[0009]通过所述反馈测试指令生成连续测量信号，通过所述距离测定单元发射所述连续测量信号，并接收反馈信号；/>[0010]根据所述连续测量信号和所述反馈信号的信号时间节点生成所述目标车辆的速度数据和位置数据；
[0011]确定采集时间节点，基于所述采集时间节点
、
所述速度数据和所述位置数据确定聚焦区域，通过图像采集单元在所述采集时间节点执行所述聚焦区域的焦点区域数据采集，获得区域识别数据；
[0012]对所述区域识别数据进行多轮廓的识别定位，确定车牌区域；
[0013]执行所述车牌区域的区域特征提取，根据区域特征提取结果生成车牌识别结果
。
[0014]第二方面，本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别系统，所述系统包括：
[0015]信号接收模块，所述信号接收模块用于设置距离测定单元，接收所述距离测定单元的单元反馈信号；
[0016]指令生成模块，所述指令生成模块用于当所述单元反馈信号中存在多点反馈值时，根据所述多点反馈值确定目标车辆车道，并生成反馈测试指令；
[0017]信号测试模块，所述信号测试模块用于通过所述反馈测试指令生成连续测量信
号，通过所述距离测定单元发射所述连续测量信号，并接收反馈信号；
[0018]数据生成模块，所述数据生成模块用于根据所述连续测量信号和所述反馈信号的信号时间节点生成所述目标车辆的速度数据和位置数据；
[0019]数据采集模块，所述数据采集模块用于确定采集时间节点，基于所述采集时间节点
、
所述速度数据和所述位置数据确定聚焦区域，通过图像采集单元在所述采集时间节点执行所述聚焦区域的焦点区域数据采集，获得区域识别数据；
[0020]轮廓定位模块，所述轮廓定位模块用于对所述区域识别数据进行多轮廓的识别定位，确定车牌区域；
[0021]特征提取模块，所述特征提取模块用于执行所述车牌区域的区域特征提取，根据区域特征提取结果生成车牌识别结果
。
[0022]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0023]本申请实施例提供的一种多特征辅助的车牌识别方法，设置距离测定单元，接收所述距离测定单元的单元反馈信号，当所述单元反馈信号中存在多点反馈值时，根据所述多点反馈值确定目标车辆车道，并生成反馈测试指令，进而生成连续测量信号，通过所述距离测定单元进行信号发射并接收反馈信号，根据所述连续测量信号和所述反馈信号的信号时间节点生成所述目标车辆的速度数据和位置数据，确定采集时间节点，结合所述速度数据和所述位置数据确定聚焦区域，通过图像采集单元在所述采集时间节点执行所述聚焦区域的焦点区域数据采集，获得区域识别数据并进行多轮廓的识别定位，对确定的车牌区域执行区域特征提取，根据区域特征提取结果生成车牌识别结果，解决了现有技术中存在的只能基于既定范围既定角度进行车牌数据捕捉识别，无法适应车辆的通行多样性，识别智能度不足且识别结果过于依赖设备状态的技术问题，通过信号测试进行目标车辆的精准定位与行驶状态计量，交互数据并进行特征匹配与多轮廓识别定位，结合环境数据进行采集优化以规避环境影响，实现车牌的智能化精准识别
。
[0024]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的
、
特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式
。
附图说明
[0025]图1为本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法流程示意图；
[0026]图2为本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法中采集时间节点确定流程示意图；
[0027]图3为本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法中多轮廓的识别定位流程示意图；
[0028]图4为本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别系统结构示意图
。
[0029]附图标记说明：信号接收模块
11
，指令生成模块
12
，信号测试模块
13
，数据生成模块
14
，数据采集模块
15
，轮廓定位模块
16
，特征提取模块
17。
具体实施方式
[0030]本申请通过提供一种多特征辅助的车牌识别方法及系统，设置距离测定单元并接
收单元反馈信号，若存在多点反馈值时，确定目标车辆车道并生成反馈测试指令，通过所述距离测定单元发射连续测量信号并接收反馈信号，确定目标车辆的速度数据和位置数据，结合采集时间节点执行聚焦区域的焦点区域数据采集，获得区域识别数据并进行多轮廓的识别定位，确定车牌区域，对确定的车牌区域执行区域特征提取，根据区域特征提取结果生成车牌识别结果，用于解决现有技术中存在的只能基于既定范围既定角度进行车牌数据捕捉识别，无法适应车辆的通行多样性，识别智能度不足且识别结果过于依赖设备状态的技术问题
。
[0031]实施例一
[0032]如图1所示，本申请提供了一种多特征辅助的车牌识别方法，所述方法包括：
[0033]步骤
S100
：设置距离测定单元，接收所述距离测定单元的单元反馈信号；
[0034]具体而言，车牌识别为进行车辆智能管理的基础，为便于进行车辆的精准有效管理，需准确进行车牌区域定位与字符识别
。
本申请提供的一种多特征辅助的车牌识别方法，通过进行信号测试定位目标车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多特征辅助的车牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：设置距离测定单元，接收所述距离测定单元的单元反馈信号；当所述单元反馈信号中存在多点反馈值时，根据所述多点反馈值确定目标车辆车道，并生成反馈测试指令；通过所述反馈测试指令生成连续测量信号，通过所述距离测定单元发射所述连续测量信号，并接收反馈信号；根据所述连续测量信号和所述反馈信号的信号时间节点生成所述目标车辆的速度数据和位置数据；确定采集时间节点，基于所述采集时间节点
、
所述速度数据和所述位置数据确定聚焦区域，通过图像采集单元在所述采集时间节点执行所述聚焦区域的焦点区域数据采集，获得区域识别数据；对所述区域识别数据进行多轮廓的识别定位，确定车牌区域；执行所述车牌区域的区域特征提取，根据区域特征提取结果生成车牌识别结果
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：读取所述图像采集单元的控制信息；根据所述控制信息和所述聚焦区域确定车辆的匹配轮廓特征集，并依据颜色数据和所述聚焦区域将所述区域识别数据区隔为前景数据和背景数据；通过所述匹配轮廓特征集进行所述前景数据的数据匹配，根据数据匹配结果完成初始轮廓定位；依据所述初始轮廓定位完成多轮廓的识别定位
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采集所述图像采集单元的设置位置信息，并生成位置数据；交互所述控制信息，获取所述图像采集单元的采集角度数据；根据所述位置数据和所述采集角度数据确定所述轮廓特征集的轮廓角度；交互所述控制信息，获取所述图像采集单元的采集倍率数据；根据所述采集倍率数据
、
所述聚焦区域确定所述轮廓特征集的轮廓大小；根据所述轮廓角度和所述轮廓大小完成所述轮廓特征集的构建
。4.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述初始轮廓定位完成后，获取所述初始轮廓定位的定位轮廓特征；根据所述定位轮廓特征的车牌位置，确定所述区域识别数据的模糊识别区域；对所述模糊识别区域进行区域的车牌特征遍历匹配，基于匹配结果完成车牌的精准定位；根据所述初始轮廓定位和所述精准...

【专利技术属性】
技术研发人员：何月星，王雪山，冯儒攀，李慧洲，刘跇，
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：