一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統及方法與流程
2024-01-22 19:55:15 2
本發明涉及定位技術領域，尤其是一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統及方法。
背景技術：
車輛牌照識別系統作為一個專用的計算機視覺系統，能夠自動攝取車輛圖像並識別出車牌。這個系統可應用在公路自動收費、停車場管理、失竊車輛偵察、門衛系統、智能交通系統等不同場合。汽車牌照定位是車牌識別的難點，因此，公路車牌定位算法的研究有著重要而實用意義。車牌識別在圖像處理技術中是典型的先分割目標進而識別的應用實例。類似的應用包括信封上郵政編碼的分割與識別、貨運列車車型車號的自動分割和識別、文字的識別等等。雖然車輛牌照識別系統是一個針對車牌識別的專用系統，然而對它的研究定會對上述類似問題的研究起到推動作用。
關於車牌定位已有很多方法提出，如基於數學形態學的定位方法：基於顏色的定位方法，這種方法主要利用彩色空間的信息，實現車牌定位，包括彩色邊緣算法、顏色距離、相似度算法和基於邊緣的顏色對方法等; 基於遺傳算法提取汽車牌照的方法：基於神經網絡的車牌定位方法。
針對各種車牌定位算法的優缺點，提出基於DCT變化的車牌定位算法， 該方法在DCT 數據中，提取出一種基於加權頻率的車牌區新特徵，然後經過自適應閾值分類，採用基於投影法的車牌區分割方法，直接在DCT 域實現車牌的快速定位。該方法可使定位矩形框緊湊地包圍車牌區域，有效降低誤檢率，且運算複雜度較低，有利於實現複雜背景中車牌的快速定位。
技術實現要素：
本發明的發明目的在於：針對上述存在的問題，提供了一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統及方法，它具有檢測準確率高、運算複雜度低、適用性廣和成本低等優點。
本發明採用的技術方案如下：
一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統，其特徵在於，所述系統包括：設置於各個道路旁的若干個圖像採集裝置；所述圖像採集裝置用於獲取經過道路車輛的車牌原始圖像信息，通過有線/無線的方式分別信號連接於各個圖像識別裝置；所述圖像識別裝置用於將圖像採集裝置發送過來的圖像信息進行識別，通過有線/無線的方式分別信號連接於中間資料庫；所述中間資料庫用於存儲圖像識別裝置的識別結果，通過有線/無線的方式信號連接於數據傳輸裝置；所述數據傳輸裝置通過有線/無線的方式分別信號連接於客戶端和用於對中間資料庫中的數據信息進行匹配的匹配處理器。
所述圖像採集裝置為攝像頭；它還包括一個數據傳輸裝置；所述數據傳輸裝置包括：能夠將攝像頭採集到的模擬圖像信號轉換為數字圖像信號的模數裝換裝置，以及將轉換後的數字圖像信號通過有線/無線的方式發送給圖像識別裝置的數據發送裝置。
所述圖像識別裝置為：圖像處理器；所述圖像處理器包括：用於對接收到的彩色圖像進行去彩色化處理的圖像預處理模塊、用於對預處理後的圖像進行DCT變換的DCT變換模塊、用於對DCT變換後的圖像進行分類處理的分類處理模塊，用於對分類處理後的圖像進行平滑去噪的平滑去噪模塊，以及用於對平滑去噪處理後的圖像進行投影分割的投影分割模塊。
所述中間資料庫包括：用於接收和發送來往於中間資料庫數字圖像信息的數據傳輸裝置、用於保存圖像識別裝置發送過來的數字圖像信息的資料庫；所述資料庫在接收數字圖像信息後在該數字圖像信息附加位置標記和時間標記。
所述匹配處理器用於對中間資料庫中的數字圖像信息進行檢索和匹配，根據檢索匹配的結果以及檢索匹配結果的數據信息得出汽車的位置信息，將位置信息經數據傳輸裝置發送給客戶端。
一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統，其特徵在於，所述方法包括以下步驟：
步驟1：圖像採集裝置採集原始的汽車車牌圖像信息，將採集到的圖像信息進行模數轉換後發送給圖像識別裝置；
步驟2：圖像識別裝置對接收到的數字圖像信息依次進行圖像預處理、DCT變換、分類處理、平滑去噪處理和投影分割處理；
步驟3：中間資料庫對圖像識別裝置處理後的數字圖像信息添加位置標記和時間標記；
步驟4：匹配處理器根據輸入的目標車牌信息通過數據傳輸裝置在中間資料庫中的數據信息進行匹配和檢索，根據匹配檢索的結果得出目標車牌對應的車輛位置信息；將車輛位置信息發送至客戶端。
所述圖像識別裝置進行圖像識別的方法包括以下步驟：
步驟1：圖像識別裝置的圖像預處理模塊首先將輸入的圖像去掉彩色，進行灰度化；利用RGB 空間到灰度的轉換公式得到車牌的灰度圖像；
步驟2：圖像識別裝置的DCT變換模塊對圖像預處理模塊處理後的圖像進行DCT變換，將變換後的圖像發送給分類處理模塊；分類處理模塊對DCT變換後的圖像進行分類處理；
步驟3：圖像識別裝置的平滑去噪模塊對分類處理後的圖像進行平滑去噪，將平滑去噪後的圖像發送給投影分割模塊；
步驟4：投影分割模塊對平滑去噪模後的圖像進行投影分割，得到處理後的最終圖像信息。
所述DCT變換模塊對圖像進行DCT變換後，還會採用基於DCT子塊的加權頻率特徵，通過對不同方向DCT分量進行非線性加權增強，使得車牌字符特徵更加明顯；所述加權頻率特徵的計算方法為：；其中c( i， j)為圖像塊塊中第i行第j列的DCT係數; i值的範圍1~8;j取1~8。
所述分類處理模塊對圖像進行分類處理的方法為：設定一個自適應閾值為： ；其中aver為整幅圖像的平均WF值，max為整幅圖像的最大WF值，min為整幅圖像的最小WF值，k為經驗值。
所述投影分割模塊進行投影分割的方法包括以下步驟：對於去噪後的圖像信息，首先對其進行水平投影，然後對投影值進行分析，確定出水平基線，再在水平基線之間進行垂直投影，確定出垂直基線；這樣就可以初步定位出車牌區；基線的產生依據下面的規則：首先設定一個閾值T，將小於此閾值的投影值置0，大於此閾值的投影值置1，然後當相鄰投影值一個為0，另一個為1時，即認為非零投影值處存在一條基線；因為進行了兩次投影，即水平和垂直投影；確定出水平基線和垂直基線後即可在圖像中劃出矩形框，標出車牌區域；另外，為使矩形框緊緊包圍車牌區域，在畫基線之前，首先判斷矩形框各基線上所有像素值之和是否為零，若為零，則將基線向靠近矩形中心的位置移動直到各基線上所有像素值之和不為零為止。
綜上所述，由於採用了上述技術方案，本發明的有益效果是：
1、正確檢測率高：本發明的汽車定位系統和方法，採用離散餘弦變換，得到DCT係數，計算加權頻率特性，之後採用自適應閾值法實現車牌和非車牌區的快速分類，能夠非常準確的得到車牌信息。
2、成本較低：本發明的汽車定位系統和方法，不需要衛星定位，只需要道路旁的圖像採集裝置和對圖像採集裝置採集到的圖像信息進行識別的圖像識別裝置後，對識別的圖像進行匹配檢索處理得到最終的結果，相較於採用衛星定位的成本顯著降低
3、運算複雜度低：本發明的汽車定位系統和方法，採用離散餘弦變換進行處理，較之於採用連續傅立葉變換的運算複雜度較低。
4、適用性廣：本發明的汽車定位系統和方法，適用性非常廣，在沒有衛星定位的情況下，得到很好的利用，同時在成本顯著降低的情況下，更增加了應用的廣泛性。
附圖說明
本發明將通過例子並參照附圖的方式說明，其中：
圖1是本發明的一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統及方法的系統結構示意圖。
具體實施方式
本說明書中公開的所有特徵，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特徵和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
本說明書（包括任何附加權利要求、摘要）中公開的任一特徵，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特徵加以替換。即，除非特別敘述，每個特徵只是一系列等效或類似特徵中的一個例子而已。
如圖1所示，一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統，其特徵在於，所述系統包括：設置於各個道路旁的若干個圖像採集裝置；所述圖像採集裝置用於獲取經過道路車輛的車牌原始圖像信息，通過有線/無線的方式分別信號連接於各個圖像識別裝置；所述圖像識別裝置用於將圖像採集裝置發送過來的圖像信息進行識別，通過有線/無線的方式分別信號連接於中間資料庫；所述中間資料庫用於存儲圖像識別裝置的識別結果，通過有線/無線的方式信號連接於數據傳輸裝置；所述數據傳輸裝置通過有線/無線的方式分別信號連接於客戶端和用於對中間資料庫中的數據信息進行匹配的匹配處理器。
所述圖像採集裝置為攝像頭；它還包括一個數據傳輸裝置；所述數據傳輸裝置包括：能夠將攝像頭採集到的模擬圖像信號轉換為數字圖像信號的模數裝換裝置，以及將轉換後的數字圖像信號通過有線/無線的方式發送給圖像識別裝置的數據發送裝置。
所述圖像識別裝置為：圖像處理器；所述圖像處理器包括：用於對接收到的彩色圖像進行去彩色化處理的圖像預處理模塊、用於對預處理後的圖像進行DCT變換的DCT變換模塊、用於對DCT變換後的圖像進行分類處理的分類處理模塊，用於對分類處理後的圖像進行平滑去噪的平滑去噪模塊，以及用於對平滑去噪處理後的圖像進行投影分割的投影分割模塊。
所述中間資料庫包括：用於接收和發送來往於中間資料庫數字圖像信息的數據傳輸裝置、用於保存圖像識別裝置發送過來的數字圖像信息的資料庫；所述資料庫在接收數字圖像信息後在該數字圖像信息附加位置標記和時間標記。
所述匹配處理器用於對中間資料庫中的數字圖像信息進行檢索和匹配，根據檢索匹配的結果以及檢索匹配結果的數據信息得出汽車的位置信息，將位置信息經數據傳輸裝置發送給客戶端。
一種基於汽車車牌識別的汽車定位系統，其特徵在於，所述方法包括以下步驟：
步驟1：圖像採集裝置採集原始的汽車車牌圖像信息，將採集到的圖像信息進行模數轉換後發送給圖像識別裝置；
步驟2：圖像識別裝置對接收到的數字圖像信息依次進行圖像預處理、DCT變換、分類處理、平滑去噪處理和投影分割處理；
步驟3：中間資料庫對圖像識別裝置處理後的數字圖像信息添加位置標記和時間標記；
步驟4：匹配處理器根據輸入的目標車牌信息通過數據傳輸裝置在中間資料庫中的數據信息進行匹配和檢索，根據匹配檢索的結果得出目標車牌對應的車輛位置信息；將車輛位置信息發送至客戶端。
所述圖像識別裝置進行圖像識別的方法包括以下步驟：
步驟1：圖像識別裝置的圖像預處理模塊首先將輸入的圖像去掉彩色，進行灰度化；利用RGB 空間到灰度的轉換公式得到車牌的灰度圖像；
步驟2：圖像識別裝置的DCT變換模塊對圖像預處理模塊處理後的圖像進行DCT變換，將變換後的圖像發送給分類處理模塊；分類處理模塊對DCT變換後的圖像進行分類處理；
步驟3：圖像識別裝置的平滑去噪模塊對分類處理後的圖像進行平滑去噪，將平滑去噪後的圖像發送給投影分割模塊；
步驟4：投影分割模塊對平滑去噪模後的圖像進行投影分割，得到處理後的最終圖像信息。
所述DCT變換模塊對圖像進行DCT變換後，還會採用基於DCT子塊的加權頻率特徵，通過對不同方向DCT分量進行非線性加權增強，使得車牌字符特徵更加明顯；所述加權頻率特徵的計算方法為： ；其中c( i， j)為圖像塊塊中第i行第j列的DCT係數; i值的範圍1~8;j取1~8。
所述分類處理模塊對圖像進行分類處理的方法為：設定一個自適應閾值為： ；其中aver為整幅圖像的平均WF值，max為整幅圖像的最大WF值，min為整幅圖像的最小WF值，k為經驗值。
所述投影分割模塊進行投影分割的方法包括以下步驟：對於去噪後的圖像信息，首先對其進行水平投影，然後對投影值進行分析，確定出水平基線，再在水平基線之間進行垂直投影，確定出垂直基線；這樣就可以初步定位出車牌區；基線的產生依據下面的規則：首先設定一個閾值T，將小於此閾值的投影值置0，大於此閾值的投影值置1，然後當相鄰投影值一個為0，另一個為1時，即認為非零投影值處存在一條基線；因為進行了兩次投影，即水平和垂直投影；確定出水平基線和垂直基線後即可在圖像中劃出矩形框，標出車牌區域；另外，為使矩形框緊緊包圍車牌區域，在畫基線之前，首先判斷矩形框各基線上所有像素值之和是否為零，若為零，則將基線向靠近矩形中心的位置移動直到各基線上所有像素值之和不為零為止。
本發明並不局限於前述的具體實施方式。本發明擴展到任何在本說明書中披露的新特徵或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。