一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 車牌識(shí)別是圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通中的一個(gè)成功應(yīng)用。通過 攝像頭采集到的圖像或視頻，應(yīng)用圖像處理與分析技術(shù)將車牌圖像從圖像中定位出來，再 將車牌圖像分割為一個(gè)個(gè)單獨(dú)的車牌字符圖像，應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)識(shí)別得到最終的車牌結(jié) 果。
[0003] 傳統(tǒng)的車牌識(shí)別技術(shù)大都是基于拍照的解決方案，在車輛進(jìn)出口的地方通過地感 信號(hào)來判定車輛的進(jìn)出場(chǎng)，然后控制照相機(jī)對(duì)車輛進(jìn)行抓拍，然后對(duì)得到的單張圖像進(jìn)行 車牌的定位與車牌號(hào)碼的識(shí)別，得到單一的車牌結(jié)果。這種單張拍照的識(shí)別方式有很大的 缺點(diǎn)，經(jīng)常因?yàn)檐囕v速度過快或網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)造成拍照的識(shí)別時(shí)機(jī)不佳，致使車牌在圖像 中處于不易識(shí)別到的區(qū)域。而且單張識(shí)別的可靠度低，一旦識(shí)別出錯(cuò)，沒有糾正的機(jī)會(huì)。
[0004] 現(xiàn)在市場(chǎng)上較新的車牌識(shí)別解決方案是基于視頻的多幀識(shí)別技術(shù)，這種解決方案 利用網(wǎng)絡(luò)攝像頭對(duì)車輛進(jìn)出的區(qū)域進(jìn)行視頻采集，在檢測(cè)到車牌進(jìn)出場(chǎng)時(shí)，對(duì)視頻中的圖 像進(jìn)行連續(xù)的識(shí)別，從而可以得到一系列的車牌結(jié)果。這種方案解決了車輛識(shí)別時(shí)機(jī)的問 題和車輛繁忙時(shí)的車輛跟車問題。但是在某些公共車輛進(jìn)出場(chǎng)所，出入口往往較寬，這樣車 輛進(jìn)出的角度自由度較大，由于單攝像頭的拍攝廣角限制，很多車輛因?yàn)檫M(jìn)場(chǎng)角度不佳，造 成了無法識(shí)別的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其能夠?qū)囕v進(jìn)出口 進(jìn)行多角度覆蓋式的視頻采集，提高了車牌的識(shí)別率。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0007] -種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，包括以下步驟：
[0008] S1、建立多攝像頭采集終端，基于車輛進(jìn)出口的情況和單個(gè)攝像頭的參數(shù)，計(jì)算最 佳檢測(cè)視野下所需攝像頭的數(shù)量，并進(jìn)行安裝；
[0009] S2、多攝像頭采集終端采集車輛視頻，并傳輸給車牌識(shí)別模塊；
[0010] S3、車牌識(shí)別模塊對(duì)每個(gè)攝像頭采集到的每幀車輛圖像分別進(jìn)行識(shí)別，并分別獲 得一車牌結(jié)果；
[0011] S4、基于步驟S3獲得的所有車牌結(jié)果，進(jìn)行混合投票，獲得最佳車牌結(jié)果。
[0012] 優(yōu)選地，所述步驟S4包括以下分步驟：
[0013] S41、對(duì)步驟S3獲得的所有車牌結(jié)果進(jìn)行分組；
[0014] S42、剔除錯(cuò)誤的車牌結(jié)果；
[0015] S43、確定最佳分組；
[0016] S44、根據(jù)最佳分組內(nèi)的所有車牌結(jié)果，分別對(duì)每個(gè)車牌字符位置進(jìn)行結(jié)果統(tǒng)計(jì)， 并投票出每個(gè)車牌字符位置的最佳結(jié)果，最終獲得唯一的最佳車牌結(jié)果。
[0017] 優(yōu)選地，所述步驟S41包括以下分步驟：
[0018] S411、定義步驟S1中建立的多攝像頭采集終端所具有的攝像頭數(shù)量為N，每個(gè)攝 像頭的標(biāo)記為Q C2, . . .，Cn，每個(gè)攝像頭在一輛車輛進(jìn)出后都對(duì)應(yīng)有0?M條車牌結(jié)果，所 有的車牌結(jié)果表示為：
[0019]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： 51、 建立多攝像頭采集終端，基于車輛進(jìn)出口的情況和單個(gè)攝像頭的參數(shù)，計(jì)算最佳檢 測(cè)視野下所需攝像頭的數(shù)量，并進(jìn)行安裝； 52、 多攝像頭采集終端采集車輛視頻，并傳輸給車牌識(shí)別模塊； 53、 車牌識(shí)別模塊對(duì)每個(gè)攝像頭采集到的視頻中每幀車輛圖像分別進(jìn)行識(shí)別，并分別 獲得一車牌結(jié)果； 54、 基于步驟S3獲得的所有車牌結(jié)果，進(jìn)行混合投票，獲得最佳車牌結(jié)果。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S4 包括以下分步驟： 541、 對(duì)步驟S3獲得的所有車牌結(jié)果進(jìn)行分組； 542、 剔除錯(cuò)誤的車牌結(jié)果； 543、 確定最佳分組； 544、 根據(jù)最佳分組內(nèi)的所有車牌結(jié)果，分別對(duì)每個(gè)車牌字符位置進(jìn)行結(jié)果統(tǒng)計(jì)，并投 票出每個(gè)車牌字符位置的最佳結(jié)果，最終獲得唯一的最佳車牌結(jié)果。
3. 如權(quán)利要求2所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S41 包括以下分步驟： 5411、 定義步驟S1中建立的多攝像頭采集終端所具有的攝像頭數(shù)量為N，每個(gè)攝像頭 的標(biāo)記為QC2,. . .，Cn，每個(gè)攝像頭在一輛車輛進(jìn)出后都對(duì)應(yīng)有0?M條車牌結(jié)果，所有的 車牌結(jié)果表不為：
其中，< 為第k個(gè)攝像頭采集到的第i幀車牌圖像對(duì)應(yīng)的車牌結(jié)果，并且對(duì)于每個(gè)識(shí) 別結(jié)果r/有< =，其中Pi表示車牌第i(1彡i彡7)個(gè)字符的識(shí)別結(jié)果； 5412、 對(duì)于 < ,若其是第一個(gè)車牌結(jié)果，則將其單獨(dú)作為一個(gè)分組并標(biāo)記為匕，若其不 是第一個(gè)車牌結(jié)果，則判斷?f是否可以歸為當(dāng)前已經(jīng)存在的分組，若可以，則將其歸為當(dāng) 前已經(jīng)存在的分組，若不可以，則將其單獨(dú)作為一個(gè)新的分組，最終獲得車牌結(jié)果的所有分 組。
4. 如權(quán)利要求3所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，在步驟S412 中，所述判斷<是否可以歸為當(dāng)前已經(jīng)存在的分組通過以下方法實(shí)現(xiàn)： 對(duì)于當(dāng)前已經(jīng)存在的第t個(gè)分組Gt，將組內(nèi)的每個(gè)車牌結(jié)果分別與rik進(jìn)行比較，判斷 是否匹配，匹配規(guī)則為：
其中，1彡i彡7, /f為當(dāng)前分析的車牌結(jié)果，< 為第t個(gè)分組Gt中的第j個(gè)車牌結(jié)果； 判斷< 是否滿足與Gt歸為一組的條件，所述歸為一組的條件為：
其中，num(S)表示集合S中元素的個(gè)數(shù)，f=r；表示兩車牌結(jié)果匹配。
5. 如權(quán)利要求4所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，在步驟S42 中，所述剔除錯(cuò)誤的車牌結(jié)果通過以下方法實(shí)現(xiàn)： 對(duì)每個(gè)分組，判斷其包含的車牌結(jié)果的數(shù)量是否小于2,若是，則將該分組刪除，若否則 保留該分組。
6. 如權(quán)利要求5所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S43 包括以下分步驟： 5431、 通過以下公式計(jì)算每個(gè)分組的平均置信度：
其中，Cm為該組的平均置信度，C)為第t個(gè)分組第i個(gè)車牌結(jié)果的置信度，k為第t個(gè) 分組中車牌結(jié)果的數(shù)量； 5432、 對(duì)于每個(gè)分組，通過以下公式計(jì)算其特征值： F= 5Cm+N 其中，Cm為該組的平均置信度，N為該分組中車牌結(jié)果的數(shù)量； 5433、 選取特征值最大的分組作為最佳分組。
7. 如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，所 述步驟S1包括以下分步驟： 511、 獲取車輛進(jìn)出口環(huán)境參數(shù)和攝像頭參數(shù)，所述車輛進(jìn)出口環(huán)境參數(shù)包括通行寬度 W及最大廣角9，所述攝像頭參數(shù)包括架設(shè)高度H、外參數(shù)矩陣A及內(nèi)參數(shù)矩陣M2; 512、 根據(jù)攝像頭參數(shù)，通過以下公式計(jì)算單個(gè)攝像頭的最大覆蓋面積Ss:
513、 根據(jù)車輛進(jìn)出口環(huán)境參數(shù)及實(shí)際施工過程中攝像頭的重疊區(qū)域&，通過以下公式 計(jì)算最佳檢測(cè)視野下所需攝像頭的數(shù)量N。：
514、 根據(jù)步驟S13中得出的攝像頭數(shù)量，安裝多個(gè)攝像頭，從而建立多攝像頭采集終 端。
8. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S3 包括以下分步驟： 531、 車牌定位； 532、 車牌圖像預(yù)處理，對(duì)車牌圖像進(jìn)行去模糊及對(duì)比度增強(qiáng)處理； 533、 車牌傾斜校正； 534、 車牌的精確切割； 535、 車牌字符切割； 536、 車牌字符識(shí)別。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多攝像頭的車牌識(shí)別方法，包括以下步驟：建立多攝像頭采集終端，基于車輛進(jìn)出口的情況和單個(gè)攝像頭的參數(shù)，計(jì)算最佳檢測(cè)視野下所需攝像頭的數(shù)量，并進(jìn)行安裝；多攝像頭采集終端采集車輛視頻，并傳輸給車牌識(shí)別模塊；車牌識(shí)別模塊對(duì)每個(gè)攝像頭采集到的每幀車輛圖像分別進(jìn)行識(shí)別，并分別獲得一車牌結(jié)果；基于所有車牌結(jié)果，進(jìn)行混合投票，獲得最佳車牌結(jié)果。本發(fā)明通過多路攝像頭對(duì)同一車輛進(jìn)出場(chǎng)時(shí)進(jìn)行多角度拍攝與識(shí)別，得到不同角度和位置下車牌識(shí)別結(jié)果，進(jìn)而對(duì)多組結(jié)果進(jìn)行投票篩選得到唯一的最佳車牌結(jié)果，大大提高了車牌的識(shí)別率。
【IPC分類】G06K9-60, G06K9-00
【公開號(hào)】CN104573637
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410794631
【發(fā)明人】鄭海舟, 楊延生
【申請(qǐng)人】廈門翼歌軟件科技有限公司
【公開日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2014年12月18日