CN109948618A - 一种远距离车牌识别的终端、系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种远距离车牌识别的终端、系统和方法，采用长焦镜头与广角镜头的双摄像头设计，其中广角摄像头视角为120度，长焦镜头视角为20度可以采集到较远距离内清楚的车牌图像。通过对的车牌定位检测，识别车牌的位置及大小，通过云台模块的定位转动可以自动、精确、快速抓拍场景中的每一张车牌，兼具超高抓拍准确率与超低漏检率，使得可以识别远距离、大广角等广泛场景下的车牌信息。

Description

一种远距离车牌识别的终端、系统和方法

技术领域

本发明涉及一种车牌识别技术领域，具体说是一种远距离车牌识别的终端、系统和方法。

背景技术

随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义。

关于车牌识别技术及定位系统研究，在我国已经有了十几年的发展历程，目前系统的应用还处于起步阶段，大规模投入使用的成熟系统还没有出现，汽车牌照识别系统作为改进交通管理的有效工具，技术水平仍需完善。国内外学者对此已经有了较多工作，但实际效果并不理想，尤其是对车牌自适应性强、速度快、准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究。另外，对辅助光源要求高，也很难有效解决复杂背景下多车牌移动识别的技术难题，如：车牌图像的倾斜、车牌表面污秽或磨损、光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别一般仅支持单一车辆，背景比较简单。而当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，现有的识别方法也不能很好的适应多变的环境。

由于车牌图像多在室外采集，会受到光照条件、天气条件的影响，出现图像模糊，对比度低，目标区域过小，色彩失真等影响，并且会伴随复杂的背景图像，每次采集时目标所处位置不一样，采集视角会有很大变化，并且由于车牌挂的不正，都将导致车牌出现扭曲，这些都会影响车牌定位及识别。

发明内容

为解决现有技术存在上述问题，本申请提供一种远距离车牌识别的终端、系统和方法，同时实现对多个车牌的检测与抓拍，兼具超高抓拍准确率与超低漏检率，使得远距离、大广角等广泛场景下的车牌识别成为可能。

为实现上述目的，本申请的技术方案为：一种远距离车牌识别的终端，包括：

双瞳图像采集模块，用于采集较大范围、较远距离的图像信息。为实现大范围、远距离的车牌识别，双瞳图像采集模块采用一个长焦镜头，一个广角镜头的双摄像头设计，其中广角镜头视角为120度，长焦镜头视角为20度可以采集到较远范围内清楚的车牌图像。

指令处理模块，接收车牌定位检测模块下发的车牌位置与大小信息，生成云台位置调整指令，并将指令下发至云台模块。

云台模块接收指令处理模块下发的指令，调整云台的横滚轴与俯仰轴位置。

本申请还提供了一种远距离车牌识别的系统，包括：

车牌图像获取模块，获取双瞳图像采集模块采集的图像，广角镜头模块采集的为第一图像，长焦镜头模块采集的为第二图像。

车牌定位检测模块，用于检测所述第一图像中是否包含车牌及车牌位置与大小信息，将车牌位置与大小信息下发至所述指令处理模块，指令处理模块，接收车牌定位检测模块下发的车牌位置与大小信息，生成云台位置调整指令，并将指令下发至云台模块。云台模块接收指令处理模块下发的指令，调整云台的横滚轴与俯仰轴位置。

图像预处理模块，用于对第二图像信息进行清晰度恢复处理，将第二图像进行中值滤波处理，恢复图像光照、褶皱、对比度等，调整清晰度后的图像为第三图像。将第三图像采用中值滤波处理，然后将图像二值化，寻找形态学边界，然后进行仿射变换校正。

车牌字符分割模块，用于将车牌上的字符分割为互相独立的字符；在完成牌照区域的定位后，还需要将牌照区域分割成单个字符，然后进行字符识别，最后输出结果。字符分割一般采用垂直投影法。垂直投影法的原理是由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。所以利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像的字符分割有较好的效果。

此外，本申请还提供了一种远距离车牌识别的方法，包括：

双瞳图像采集模块，将广角镜头模块采集的图像传输至车牌图像获取模块；

车牌图像获取模块将图像传输至车牌定位检测模块，检测所述第一图像中是否包含车牌及车牌位置与大小信息，将车牌位置与大小信息下发至所述指令处理模块；

指令处理模块，接收车牌定位检测模块下发的车牌位置与大小信息，生成云台位置调整指令，并将指令下发至云台模块。

云台模块接收指令处理模块下发的指令，调整云台的横滚轴与俯仰轴位置。双瞳图像采集模块，将长焦镜头模块采集的图像传输至车牌图像获取模块；

车牌图像获取模块将长焦镜头模块采集的图像传输至图像预处理模块，图像预处理模块中的清晰度恢复子模块将第二图像进行中值滤波处理，恢复图像光照、褶皱、对比度等，调整清晰度后的图像为第三图像，将图像二值化，寻找形态学边界，然后进行仿射变换校正；

车牌定位检测模块，对第三图像信息中的车牌图像进行扫描，采用的方案是首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。通过以上步骤，牌照一般能够被定位。

车牌字符分割模块，在完成牌照区域的定位后，还需要将牌照区域分割成单个字符，然后进行字符识别，最后输出结果。字符分割一般采用垂直投影法。垂直投影法的原理是由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。所以利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像的字符分割有较好的效果。

车牌字符识别模块，字符识别方法目前主要得算法有两种即基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。

本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：通过双瞳图像采集模块中的广角镜头模块，采集较大范围内的图像信息，将图像传输至车牌定位检测模块，车牌定位检测模块将车牌在图像中的位置以及大小信息传输至云台模块，云台模块通过调整俯仰轴与横滚轴的位置，控制长焦镜头子模块采集清晰的车牌图像，将采集到的车牌图像进行仿射变换校正及清晰度恢复操作，并识别该车牌中的数据信息。通过上述操作，使得远距离扫描的车牌图像识别率得到提升。此外，本发明还提出一种双瞳图像采集模块，双瞳图像采集模块采用一个长焦镜头，一个广角镜头的双摄像头设计，其中广角摄像头视角为120度，长焦镜头视角为20度可以采集到较远范围内清楚的车牌图像。该方式可以适用于不同角度、距离的车牌识别。

附图说明

图1是一种远距离车牌识别的终端框图；

图2是车牌字符分割流程图；

图3是一种远距离车牌识别的方法程序流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的描述：以此为例对本申请做进一步的描述说明。

参照图1，一种远距离车牌识别的终端包括双瞳图像采集模块、指令处理模块、云台模块，其中双瞳图像采集模块包括广角镜头模块，采用广角镜头用于采集较大范围的图像信息；长焦镜头模块，采用可变焦长焦镜头用于采集较远距离的图像信息。云台模块模块包括：横滚轴子模块与俯仰轴子模块，云台模块接收所述指令处理模块下发的云台位置的调整指令，调整横滚轴与俯仰轴位置，双瞳图像采集模块搭载在云台模块上。云台的俯仰轴与横滚轴的调整将带动长焦镜头模块的运动。

参照图2，图2是车牌字符分割流程图。

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。2007年颁布的我国车牌规范(普通中小型汽车)规定车牌总长440mm，牌照中的7个字符的实际总长为409mm左右，宽140mm，每个字符45mm宽，90mm高，字符间距为10mm，其中第二个字符与第三个字符的间距较为特殊，为15.5mm，最后一个字符与第一个字符距边界25mm。根据车牌规范，参照图2对车牌字符进行分割，具体步骤如下：

S101，将获取到的车牌图像进行二值化处理；

S102，切除车牌图像多余空白，保留主要信息；

S103，对车牌图像做垂直投影计算，由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

S104，遍历垂直投影后的图像信息，查找垂直投影白色像素点累计小于10的位置，该位置为两个字符的间隙处；

S105，在白的像素点累计小于10的位置进行分割；

S107，判断切割的字符宽度是否为45mm，如果为45mm，则为一个标准字符；

S108，将裁剪下剩余的图像替换成原车牌图像；

S109，判断所裁剪下的字符数是否等于7，如果等于7，则分割完成，不等于7则分割失败，获取下一张车牌图像，进行分割。

参照图3，为本申请提出的一种远距离车牌识别的方法详细处理流程图，在本实例中可以兼容多角度、近距离和远距离车牌识别的场景，具体实现步骤如下：

S801，启动双目远距离车牌识别系统；

S802，系统启动后将会连接指令处理模块，指令处理模块向双瞳图像采集模块和云台模块下达自检指令，自检后发送连接连接成功指令；

S803，判断是否收到连接成功指令。如果连接成功系统将连接图像获取模块，如果连接不成功将重复S802步骤；

S804，系统将连接车牌图像获取模块，准备获取第一图像；

S805，判断是否成功连接图像获取模块，如果连接失败，程序将重复S804步骤；

S806，系统通过广角镜头子模块获取较大范围上的图像信息；

S807，系统将第一图像传输至车牌定位检测模块，车牌定位检测模块检测第一图像中是否包含车牌，以及车牌的位置以及大小；对图像中的车牌位置检测，用的方案是首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。通过以上步骤，牌照一般能够被定位。

S808，判断第一图像中是否有车牌，如果没有车牌，程序将重复S806步骤，重新获取第一图像；如果有车牌则将图像传输至图像预处理模块；

S809，图像预处理模块，预处理是车牌识别过程中的一个重要环节，输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点，为了保证图像质量，必须对图像进行预处理。对QR码进行识别需要使用采集设备采集的图像，但图像的采集过程中由于受到各种因素(如光照不均匀、拍摄角度、褶皱等)的影响，可能导致图像背景有各种噪声，收到的图像可能存在几何畸变或者图像有阴影，从而导致识读设备很难识读，给解码带来相当大的困难，由于CMOS或CCD摄像头的光学或电学特性，在图像采集过程中不可避免地会采集到噪声，这些噪声一般为椒盐噪声或斑点噪声，在二值化等进一步操作之前，需要将噪声除去。常用的滤波方法分为线性滤波和非线性滤波。线性滤波是指利用一定的变换关系对图像中每个像素点的灰度值做变换，线性算子的计算方式不同，线性滤波的算法也就不同，中值滤波是将待处理的像素点以及以其为中心的小窗口内的像素点的灰度值按照大小进行排列，取中间值代替需要处理像素点的灰度值。

S810,判断能否识别车牌，如果能识别车牌信息，则扫描成功，程序运行结束；如果不能识别车牌，则将车牌位置以及大小信息发送至指令处理模块；

S811，指令处理模块接受车牌位置以及大小信息，调整云台的横滚轴与俯仰轴位置。并将位置信息传输给云台模块，云台上的长焦镜头将会采集一张清晰的车牌图像，传输给识车牌识别器进行识别，重复S809步骤。

S813，车牌字符分割模块，采用垂直投影法把牌照中的字符分割出来；

S184，车牌字符识别模块，采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，最终组成牌照号码。

远距离车牌识别系统设计首要的问题就是使用摄像设备获取车牌图像信息，检侧是否有车牌，必须正确地检测到车牌的运动。将目标从被监控的背景中提取出来，这是一项基础而又关键的步骤。常用的运动物体检测方法有背景差值法、图像帧间差分法(分帧比对前后变化)和基于块匹配(分模块对图像分解检测)等三种方法。本系统的场景与摄像头位置固定，是静态背景；图像采集时，目标位置也相对固定，干扰项比较少，故而采用最为简单实用的背景差值法。

以上所述，仅为本发明创造较佳的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明创造披露的技术范围内，根据本发明创造的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明创造的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种远距离车牌识别的终端，其特征在于，包括：

双瞳图像采集模块，用于采集车牌图像信息；

指令处理模块，用于生成调整云台位置的指令；

云台模块，用于根据所述云台位置指令，调整云台位置。

2.根据权利要求1所述一种远距离车牌识别的终端，其特征在于，所述双瞳图像采集模块包括：

广角镜头模块：采用广角镜头，用于采集视野为120度的车牌图像信息；

长焦镜头模块：采用可变焦长焦镜头，用于采集两米范围内的车牌图像信息。

3.根据权利要求1所述一种远距离车牌识别的终端，其特征在于，所述指令处理模块接收云台位置信息后，生成调整云台位置的指令，将指令下发至云台模块。

4.根据权利要求1所述一种远距离车牌识别的终端，其特征在于，所述云台模块包括：横滚轴子模块与俯仰轴子模块，接收所述指令处理模块下发的云台位置调整指令后，横滚轴子模块调整横滚轴位置，俯仰轴子模块调整俯仰轴位置。

5.一种远距离车牌识别的系统，其特征在于，包括：

车牌图像获取模块，用于接收双瞳图像采集模块采集的车牌图像信息，广角镜头模块采集的图像为第一图像，长焦镜头模块采集的图像为第二图像；

图像预处理模块，用于对第二图像信息进行清晰度恢复处理，获得图像为第三图像；

车牌定位检测模块，用于检测所述第一图像中是否包含车牌及车牌位置与大小信息，将车牌位置与大小信息下发至指令处理模块；

车牌字符分割模块，用于将车牌上的字符分割为互相独立的字符；

车牌字符识别模块，用于对第三图像信息中的车牌图像进行扫描，识别该车牌的数据信息。

6.根据权利要求5所述一种远距离车牌识别的系统，其特征在于，所述图像预处理模块用于对所述车牌像进行中值滤波处理，恢复图像光照、褶皱、对比度。

7.根据权利要求5所述一种远距离车牌识别的系统，其特征在于，所述的车牌字符分割模块用于将获取到的汽车车牌按不同字符进行切割。

8.一种远距离车牌识别的方法，其特征在于，双瞳图像采集模块的广角镜头模块将图像传输至车牌图像获取模块，车牌图像获取模块获取第一图像，将第一图像传输至车牌定位检测模块，车牌定位检测模块检测车牌位置以及大小信息，将位置与大小信息下发至指令处理模块，指令处理模块生成调整云台位置的指令，并将指令传输至云台模块，云台模块将长焦镜头模块调整至指定位置，长焦镜头模块捕捉车牌图像信息，并将车牌图像传输至车牌图像获取模块，车牌图像获取模块获取第二图像，将第二图像传输至图像预处理模块，将第二图像进行中值滤波处理，恢复图像光照、褶皱、对比度，调整后的图像为第三图像，将第三图像传输至车牌字符分割模块，将分割后的车牌图像信息矫正后传输至车牌字符识别模块，对分割后的车牌图像信息进行识别。

9.根据权利要求8所述一种远距离车牌识别的方法，其特征在于，车牌字符分割模块，首先对输入的车牌二值化，阈值使用最大类间方差法获取，先设定每个字符的最小宽度，最大宽度以及最小区域；字符的垂直分割线位于字符与字符的中间区域，中间区域行累加值比字符上的行累加值小，故从底到上扫描，递归地找到切割区域，递归满足以下条件：(1)每个字符的切割宽度在设定的最小宽度与最大宽度之间；(2)当切割区域大于最大宽度时，该区域可能含有多个字符，要对该区域继续切割直至满足条件(1)；(3)当切割区域小于最小宽度时，证明该区域不存在任何字符，切割无效，去除该切割点；(4)获取到的切割区域如果大于7个区域，则从大于最小区域的切割区域中选择最大的7个输出。