一种车牌类型的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车牌类型的识别方法及装置，解决现有技术在识别车牌的类型时精度低，准确性差的问题，该方法在定位出的车牌所在的候选区域中，将该区域对应的RGB颜色空间转换为HSL颜色空间，并根据设置的每种车牌大类在HSL颜色空间上对应的颜色阈值，确定车牌归属的车牌大类，再根据每种车牌大类中每个车牌类型对应的模板，即车牌的候选区域中对字符的划分，根据字符与模板之间的匹配距离，确定车牌的车牌类型。由于在本发明专利技术根据车牌的在HSL颜色空间对应的颜色，再与车牌模板之间的匹配距离，确定车牌的类型，从而可以保证确定的车牌类型的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理
，尤其涉及一种车牌类型的识别方法及装置。
技术介绍
随着社会经济的发展，车辆的数量不断增加，因此通过计算机信息化、智能化的方案管理车辆成为必然。现有技术中车牌识别在智能交通领域扮演者重要的角色，其在交通流量监测、高速公路卡口收费、闯红灯违章车辆监控及社区自动收费系统中具有广泛的应用。 但现有常用的车辆牌照类型比较多，从底色上分为蓝底白字车牌，黄底黑字车牌、黑底白字车牌和白底黑字车牌；从类型上又可以分为普通蓝牌、普通单层黄牌、双层黄牌、教练用牌、临时挂牌、黑色牌照、白色警牌、白色军牌和白色武警车牌等。即对白底黑字的车牌有白色警牌、白色军牌和白色武警车牌。现有技术中在识别车牌类型时，一般采用的方法包括直接在车牌定位阶段，根据置信度对车牌类型进行识别。在上述车牌类型的识别过程中，只根据置信度确定车牌类型，判断的标准较单一，不能有效的对车牌类型进行区分，因此，现有技术中车牌类型的识别方法精度低，准确性差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种车牌类型的识别方法及装置，用以解决现有技术在识别车牌的类型时精度低，准确性差的问题。本专利技术提供一种车牌类型的识别方法，所述方法包括在输入的图像中进行车牌区域定位，确定车牌所在的候选区域；将所述车牌所在的候选区域对应的RGB颜色空间转换为HSL颜色空间；根据转换后所述车牌所在的候选区域对应的HSL颜色空间，统计属于每种颜色空间的像素点的数目；根据设置的每种车牌大类在HSL颜色空间上对应的每种颜色阈值，统计每种车牌大类下该候选区域中落在每种颜色空间的像素点的数目比，根据该数目比及设置的比例阈值，确定该车牌归属车牌大类；根据该车牌大类下每种车牌类型对应的字符特征，对所述车牌所在的候选区域进行字符划分，并根据字符划分后与每种车牌类型对应模板的匹配距离或字符类型匹配，确定该车牌归属的车牌类型。本专利技术提供一种车牌类型的识别装置，所述装置包括定位模块，用于在输入的图像中进行车牌区域定位，确定车牌所在的候选区域；转换模块，用于将所述车牌所在的候选区域对应的RGB颜色空间转换为HSL颜色空间；统计模块，用于根据转换后所述车牌所在的候选区域对应的HSL颜色空间，统计属于每种颜色空间的像素点的数目；第一确定模块，用于根据设置的每种车牌大类在HSL颜色空间上对应的每种颜色阈值，统计每种车牌大类下该候选区域中落在每种颜色空间的像素点的数目比，根据该数目比及设置的比例阈值，确定该车牌归属车牌大类；第二确定模块，用于根据该车牌大类下每种车牌类型对应的字符特征，对所述车牌所在的候选区域进行字符划分，并根据字符划分后与每种车牌类型对应模板的匹配距离或字符类型匹配，确定该车牌归属的车牌类型。本专利技术提供了一种车牌类型的识别方法及装置，该方法在定位出的车牌所在的候选区域中，将该区域对应的RGB颜色空间转换为HSL颜色空间，并根据设置的每种车牌大类在HSL颜色空间上对应的颜色阈值，确定车牌归属的车牌大类，再根据每种车牌大类中每个车牌类型对应的模板，即车牌的候选区域中对字符的划分，根据字符与模板之间的匹配距离，确定车牌的车牌类型。由于在本专利技术根据车牌的在HSL颜色空间对应的颜色，再与车 牌模板之间的匹配距离，确定车牌的类型，从而可以保证确定的车牌类型的准确性。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中图I为本专利技术提供的该车牌类型的识别过程示意图；图2为本专利技术提供的该车牌类型识别的详细过程示意图；图3为本专利技术提供的该车牌类型的识别装置结构示意图。具体实施例方式本专利技术实施例为了提高对车牌的类型的识别精度及准确性，提供了一种车牌类型的识别方法及装置。下面结合说明书附图，对本专利技术进行详细说明。图I为本专利技术提供的该车牌类型的识别过程示意图，该识别过程包括以下步骤SlOl :在输入的图像中进行车牌区域定位，确定车牌所在的候选区域。由于该车牌类型的识别方法，可以应用在交通流量监测、高速公路卡口收费、闯红灯违章车辆监控及社区自动收费等多个系统中，具体的在本专利技术中通过车牌类型识别装置对车牌类型进行识别。当将包含车牌信息的车辆的彩色图像输入到该装置中后，对该彩色图像进行灰度转换，转换为灰度图像后，在该灰度图像中进行车牌区域定位。具体的在进行车牌区域定位时可以采用现有技术中的多种方法，例如可以采用边缘检测方法或者机器学习等算法在输入的图像中进行车牌定位。当采用sobel边缘检测方法时，采用其边缘检测的算子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌类型的识别方法，其特征在于，所述方法包括 在输入的图像中进行车牌区域定位，确定车牌所在的候选区域； 将所述车牌所在的候选区域对应的RGB颜色空间转换为HSL颜色空间； 根据转换后所述车牌所在的候选区域对应的HSL颜色空间，统计属于每种颜色空间的像素点的数目； 根据设置的每种车牌大类在HSL颜色空间上对应的每种颜色阈值，统计每种车牌大类下该候选区域中落在每种颜色空间的像素点的数目比，根据该数目比及设置的比例阈值， 确定该车牌归属车牌大类； 根据该车牌大类下每种车牌类型对应的字符特征，对所述车牌所在的候选区域进行字符划分，并根据字符划分后与每种车牌类型对应模板的匹配距离或字符类型匹配，确定该车牌归属的车牌类型。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，在确定该车牌归属的车牌类型之前，所述方法还包括 根据车牌所在候选区域的高度和宽度，或根据该车牌所在候选区域中像素点的数目，确定该车牌的候选车牌类型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据车牌所在候选区域的高度和宽度，确定该车牌的候选车牌类型包括 确定车牌所在候选区域中的车牌归属的车牌大类为黄黑车牌时，判断车牌所在候选区域的宽度和高度的比值，是否大于设置的宽高比的阈值； 当该比值大于设置的宽高比的阈值时，确定该车牌所在候选区域中的车牌为单层车牌，否则，确定该车牌为双层车牌； 所述根据该车牌所在候选区域中像素点的数目，确定该车牌的候选车牌类型包括确定车牌所在候选区域中的车牌归属的车牌大类为黑白车牌时，将所述车牌所在候选区域进行二值化处理； 统计二值化处理后，车牌所在候选区域中白色像素点和黑色像素点的数目； 当白色像素点的数目大于黑色像素点的数目时，确定该车牌为白底黑字车牌，否则，确定该车牌为黑底白字车牌。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述车牌所在的候选区域进行字符划分包括 当确定所述车牌所在候选区域中的车牌的候选车牌类型为蓝底白字车牌、黑底白字车牌和单层黄色车牌中的任一种时，在所述车牌中划分出7个车牌字符； 当确定所述车牌为双层黄色车牌时，分割出下层的5个车牌字符，并根据上下层字符位置关系，分割出上层的两个车牌字符； 当确定所述车牌为白底黑字车牌时，分别按照警用车牌和军用车牌的结构，在所述车牌中划分出7个车牌字符，并按照武警车牌的结构，在所述车牌中划分出9个车牌字符。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据字符划分后与每种车牌类型对应模板的匹配距离，确定该车牌归属的车牌类型包括 当确定该车牌为蓝底白色车牌或黑底白字车牌时，根据蓝底白色车牌或黑底白字车牌对应的模板中的每位的字符类型，与该车牌中划分中每个字符的字符类型的匹配，确定该车牌的车牌类型； 当确定该车牌为单层车牌或双层车牌时，将该车牌中划分出的第7位字符分别与单层车牌和双层车牌对应的每个模板的第7位进行匹配，根据匹配距离与设置的距离阈值之间的关系，确定该车牌的车牌类型； 当确定该车牌为白底黑字车牌时，将该车牌分割出的字符分别与白底黑字车牌中每种车牌类型对应的模板进行匹配，并确定平均匹配距离，根据与每种车牌类型对应模板的平均匹配距离，选择最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，
申请(专利权)人：信帧电子技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：