一種vin碼的校驗方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能交通監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種VIN碼的校驗方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前車管所民警主要W目視對比車輛VIN碼與先前留底印模查驗是否存在人為 改動痕跡，由于缺少必要的技術(shù)手段和相對有效的方法，查驗效果不佳；第一，人工校驗 VIN碼費時費力效率低下；第二，人工查驗極易造成紙漏；第S，印模的調(diào)用、存儲等環(huán)節(jié)也 不便管理。并且，還沒有能夠采用自對比對校驗VIN碼的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種新的VIN碼 的校驗方法。
[0004] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，一種VIN碼的校驗方法，該方法 包括W下步驟：
[0005] 步驟1、圖像比對模塊對源圖像中的VIN碼進行定位，采用最大類間方差法確定闊 值，對VIN碼進行水平和方向的定位，得到定位后的源圖像；所述源圖像為拍攝的車輛原始 的VIN碼圖片；
[0006] 步驟2、圖像比對模塊對步驟1中所得的定位后的源圖像中的VIN碼進行水平角矯 正，采用圖像旋轉(zhuǎn)的方法，將VIN碼旋轉(zhuǎn)至位于水平位置時，得出此時的VIN碼的高度值；
[0007] 步驟3、圖像比對模塊對步驟2中處理后的VIN碼圖像中的VIN碼進行側(cè)傾角矯 正，得到高度一致的VIN碼圖像；
[000引步驟4、圖像比對模塊對步驟3中處理后的VIN碼圖像中的VIN碼分割提取每個字 符位置，通過計算，找到每個字符的X方向起點和終點，得到處理后的源圖像；
[0009] 步驟5、調(diào)取被測圖像，重復步驟1-步驟4,完成對被測圖像的處理，得到處理后 的被測圖形；所述被測圖像為經(jīng)處理的拍攝的帶有待驗證的車輛VIN碼的圖像；
[0010] 步驟6、圖像比對模塊對處理后的圖像進行縮放、匹配比對，將步驟4中所得的處 理后的源圖像和步驟5中所得的處理后的被測圖像進行模板位置匹配，并進行比對，判斷 出每個字符內(nèi)容是否改變，得出比對信息。
[0011] 進一步地，該步驟5中的被測圖像由W下方法獲得，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)接收傳輸過來 的VIN碼圖像，根據(jù)鋼架號碼的排列規(guī)律，對VIN碼中的每個字分割為單個的字符，并對分 割后的每個字符進行OCR字符識別；對VIN碼中排列為第九的數(shù)字進行OCR驗證，查驗其是 否符合VIN碼字符的表達規(guī)律，確定出符合表達規(guī)律的VIN碼的圖像，即被測圖像。
[0012] 進一步地，該方法還包括，將步驟6中所得的比對信息傳輸給終端。
[0013] 進一步地，該步驟1中對VIN碼進行對位的過程為，通過方向邊緣檢測，記錄X方 向上的邊緣點，再進行X方向投影，對一維數(shù)據(jù)高低闊值進行分割，進行連通判斷，找到y(tǒng)方 向VIN的上邊起點和高度；同理通過y方向邊緣檢測，找到X方向VIN的左邊起點和寬度， 完成VIN定位。
[0014] 進一步地，該步驟2采用雙線性插值的方法或者最鄰近插值方法旋轉(zhuǎn)圖像，圖像 旋轉(zhuǎn)步長為0.1度一0.8度。
[0015] 進一步地，該圖像旋轉(zhuǎn)步長為0. 5度。
[0016] 進一步地，該步驟3中采用最小二乘法擬合出一條關(guān)于字符高度的直線，對于中 屯、字符保護不變，兩側(cè)字符按該直線進行線性矯正。
[0017] 進一步地，該步驟四中采用索貝爾邊緣提取算法、坎巧算法或拉普拉斯算法，找到 字符邊緣，再進行垂直投影，對垂直直方圖進行波峰波谷分析。
[0018] 大類間方差法是由日本學者大津于1979年提出的，是一種自適應(yīng)的闊值確定的 方法，又叫大津法，簡稱OTSU。它是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標2部分。 背景和目標之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的2部分的差別越大，當部分目標錯分為 背景或部分背景錯分為目標都會導致2部分差別變小。因此，使類間方差最大的分割意味 著錯分概率最小。
[0019] 對于VIN圖像I(x，y),前景（即VIN字符）和背景的分割闊值記作T，屬于前景 的像素點數(shù)占整幅圖像的比例記為《〇,其平均灰度y〇;背景像素點數(shù)占整幅圖像的比例 為《1，其平均灰度為yi。圖像的總平均灰度記為y，類間方差記為g。
[0020] 假設(shè)圖像的背景較暗，并且圖像的大小為MXN，圖像中像素的灰度值小于闊值T 的像素個數(shù)記作NO,像素灰度大于闊值T的像素個數(shù)記作N1,則有：
[0021] ?0 = N0/MXN (1)
[002引 《i = n1/MXN (2)
[002引 n0+N1=MXN 做 [0024] 〇〇+〇 1 = 1 (4)
[002引 U = oOX U 0+? IX U 1 巧）
[0026] g= oOX ( U 0-U ) "2+C0 1 X ( U 1-U ) 2 (6)
[0027] 將式妨代入式化)，得到等價公式：
[002引 g = ?0X ?1X (y0-y 1)2 (7)
[0029] 采用遍歷的方法得到使類間方差最大的闊值T，即為所求。
[0030] 雙線性插值，又稱為雙線性內(nèi)插，即兩個變量的插值函數(shù)的線性插值擴展，其核屯、 思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。
[0031] 設(shè)VIN高度符合函數(shù)f，f在點P的坐標為（X，y)，假設(shè)我們
[0032] 已知 f 在 Q11 = (xl，yl)，Q12 = (xl，y2)，Q21 = (x2，yl)，Q22 = (x2，y2)四個點 的值。
[003引首先在X方向進行線性插值，得到
【主權(quán)項】
1. 一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，該方法包括W下步驟： 步驟1、圖像比對模塊對源圖像中的VIN碼進行定位，采用最大類間方差法確定闊值， 對VIN碼進行水平和方向的定位，得到定位后的源圖像；所述源圖像為拍攝的車輛原始的 VIN碼圖片； 步驟2、圖像比對模塊對步驟1中所得的定位后的源圖像中的VIN碼進行水平角矯正， 采用圖像旋轉(zhuǎn)的方法，將VIN碼旋轉(zhuǎn)至位于水平位置時，得出此時的VIN碼的高度值； 步驟3、圖像比對模塊對步驟2中處理后的VIN碼圖像中的VIN碼進行側(cè)傾角矯正，得 到高度一致的VIN碼圖像； 步驟4、圖像比對模塊對步驟3中處理后的VIN碼圖像中的VIN碼分割提取每個字符位 置，通過計算，找到每個字符的X方向起點和終點，得到處理后的源圖像； 步驟5、調(diào)取被測圖像，重復步驟1-步驟4,完成對被測圖像的處理，得到處理后的被 測圖形；所述被測圖像為經(jīng)處理的拍攝的帶有待驗證的車輛VIN碼的圖像； 步驟6、圖像比對模塊對處理后的圖像進行縮放、匹配比對，將步驟4中所得的處理后 的源圖像和步驟5中所得的處理后的被測圖像進行模板位置匹配，并進行比對，判斷出每 個字符內(nèi)容是否改變，得出比對信息。
2. 按照權(quán)利要求1所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述步驟5中的被測圖 像由W下方法獲得，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)接收傳輸過來的VIN碼圖像，根據(jù)鋼架號碼的排列規(guī)律， 對VIN碼中的每個字分割為單個的字符，并對分割后的每個字符進行OCR字符識別；對VIN 碼中排列為第九的數(shù)字進行OCR驗證，查驗其是否符合VIN碼字符的表達規(guī)律，確定出符合 表達規(guī)律的VIN碼的圖像，即被測圖像。
3. 按照權(quán)利要求1或2所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，該方法還包括，將 步驟6中所得的比對信息傳輸給終端。
4. 按照權(quán)利要求1或2所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述步驟1中對 VIN碼進行對位的過程為，通過方向邊緣檢測，記錄X方向上的邊緣點，再進行X方向投影， 對一維數(shù)據(jù)高低闊值進行分割，進行連通判斷，找到y(tǒng)方向VIN的上邊起點和高度；同理通 過y方向邊緣檢測，找到X方向VIN的左邊起點和寬度，完成VIN定位。
5. 按照權(quán)利要求1或2所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述步驟2采用雙 線性插值的方法或者最鄰近插值方法旋轉(zhuǎn)圖像，圖像旋轉(zhuǎn)步長為0. 1度一0. 8度。
6. 按照權(quán)利要求5所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述圖像旋轉(zhuǎn)步長為 0. 5 度。
7. 按照權(quán)利要求1或2所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述步驟3中采用 最小二乘法擬合出一條關(guān)于字符高度的直線，對于中屯、字符保護不變，兩側(cè)字符按該直線 進行線性矯正。
8. 按照權(quán)利要求1或2所述的一種VIN碼的校驗方法，其特征在于，所述步驟四中采用 索貝爾邊緣提取算法、坎巧算法或拉普拉斯算法，找到字符邊緣，再進行垂直投影，對垂直 直方圖進行波峰波谷分析。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種VIN碼的校驗方法，該方法如下：步驟1、圖像比對模塊對源圖像中的VIN碼進行定位，采用最大類間方差法確定闕值，對VIN碼進行定位；步驟2、圖像比對模塊對源圖像中的VIN碼進行水平角矯正，通過圖像旋轉(zhuǎn)，得出VIN碼的高度值；步驟3、圖像比對模塊對VIN碼進行側(cè)傾角矯正，得到高度一致的VIN碼圖像；步驟4、圖像比對模塊分割提取VIN碼中每個字符位置，得到處理后的源圖像；步驟5、調(diào)取被測圖像，重復步驟1—步驟4，完成對被測圖像的處理，得到處理后的被測圖形；步驟6、圖像比對模塊對圖片進行匹配比對，將處理后的源圖像和處理后的被測圖像進行模板位置匹配，并進行比對，判斷出每個字符內(nèi)容是否改變，得出比對信息。
【IPC分類】G06K9-20
【公開號】CN104537367
【申請?zhí)枴緾N201410659484
【發(fā)明人】寧輝, 吳云強, 龐龍, 李妍凱
【申請人】西安鉑銳智能科技有限公司, 公安部交通管理科學研究所
【公開日】2015年4月22日
【申請日】2014年11月18日