一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法
【專利摘要】一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，包括：偵測(cè)到通過交通路口的車輛產(chǎn)生違章信息，獲取產(chǎn)生違章信息的所述車輛的圖像；從所述車輛的圖像中找到車牌區(qū)域的位置；將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域；對(duì)分割出的單個(gè)的字符區(qū)域進(jìn)行分析而獲得車牌號(hào)碼；將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。本發(fā)明所提供的交通路口違章偵測(cè)方法中對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理而最大程度消除了單個(gè)受干擾圖像帶來的影響，而且能夠根據(jù)違章信息的級(jí)別來進(jìn)行相應(yīng)處置，既避免了時(shí)時(shí)對(duì)違章信息的干預(yù)帶來的交通的擁堵，又能夠最大限度地使多次違章的車輛受到處理，甚至及時(shí)處理具有歷史交通違法信息的車輛。
【專利說明】—種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法【技術(shù)領(lǐng)域】:
[0001]本發(fā)明涉及一種交通路口違章偵測(cè)方法，更具體地，涉及一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法。
【背景技術(shù)】:
[0002]目前，交通路口的違章偵測(cè)，通常采用“電子眼”，電子眼通過車輛檢測(cè)、光電成像、自動(dòng)控制、網(wǎng)絡(luò)通信、計(jì)算機(jī)等多種技術(shù)，對(duì)機(jī)動(dòng)車闖紅燈、逆行、超速、越線行駛、違例停靠等違章行為，實(shí)現(xiàn)全天候監(jiān)視，捕捉車輛違章圖文信息，并根據(jù)違章信息進(jìn)行事后處理。
[0003]“電子眼” 一般會(huì)對(duì)于違章車輛拍攝至少三張圖像，一張是瞬間違章圖像，一張是車牌識(shí)別圖像，一張是全景圖像。其中車牌識(shí)別圖像至關(guān)重要，直接決定著對(duì)違章車輛的認(rèn)定，如果不能準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼，則無法追究違章車輛的責(zé)任。
[0004]然而，在拍攝圖像時(shí)，實(shí)際情況往往比較復(fù)雜，路標(biāo)、廣告牌、樹木、行人、建筑物等都會(huì)對(duì)拍攝圖像造成干擾，使得獲取的圖像的某些區(qū)域難以辨識(shí)，因此有可能使得獲取的圖像不能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出車牌號(hào)碼。
【發(fā)明內(nèi)容】
:
[0005]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方
法。
[0006]本發(fā)明提供的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，具體的技術(shù)方案如下:
[0007]一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，包括以下步驟:S01、偵測(cè)到通過交通路口的車輛產(chǎn)生違章信息；S02、獲取產(chǎn)生違章信息的所述車輛的圖像；S03、從所述車輛的圖像中找到車牌區(qū)域的位置；S04、將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域；S05、對(duì)分割出的單個(gè)的字符區(qū)域進(jìn)行分析而獲得車牌號(hào)碼；S06、將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
[0008]優(yōu)選地，步驟S04中在將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域之前，對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理；所述前處理包括:步驟S041，從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像，η為正整數(shù)，且所述2η+1個(gè)圖像依序具有預(yù)定時(shí)間間隔tl ;步驟S042，再從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像按預(yù)定時(shí)間間隔t2的最鄰近的m個(gè)圖像，2〈m〈6，且tl/t2的值大于5 ;步驟S043，計(jì)算2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像和與其最鄰近的m個(gè)圖像的對(duì)應(yīng)位置像素的平均像素值；步驟S044，從步驟3中得到的2n+l個(gè)平均像素值中選出n+1個(gè)平均像素值，所述n+1個(gè)平均像素值具有最小的方差，以選出的n+1個(gè)平均像素值再求平均值作為最終的像素值，最終的像素值形成前處理后的車牌區(qū)域的圖像；步驟S05包括:先對(duì)一定數(shù)量的樣本車牌所分割出的單個(gè)的字符區(qū)域提取特征，送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到支撐向量并且存儲(chǔ)參數(shù)，再對(duì)待識(shí)別的分割出的單個(gè)的字符區(qū)域，利用訓(xùn)練得到的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，判斷屬于哪一類，最后輸出結(jié)果而獲得車牌號(hào)碼。[0009]優(yōu)選地，步驟S04包括:計(jì)算字符區(qū)域圖像的垂直投影，根據(jù)字符間隙對(duì)應(yīng)投影極小值并且投影曲線呈現(xiàn)波峰、波谷交替出現(xiàn)的特點(diǎn)通過檢測(cè)波峰、波谷而將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域。
[0010]優(yōu)選地，步驟S06中將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)之后，將所述車牌號(hào)碼發(fā)送到收費(fèi)站或檢查站。
[0011]優(yōu)選地，步驟S06還包括對(duì)違章信息進(jìn)行分級(jí)，所述違章信息的級(jí)別包括無需干預(yù)級(jí)別和干預(yù)級(jí)別，若屬于干預(yù)級(jí)別，則在數(shù)據(jù)庫中查找該車牌號(hào)碼的歷史記錄。
[0012]本發(fā)明提供的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法的有益效果在于:對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理而最大程度消除了單個(gè)受干擾圖像帶來的影響，而且能夠根據(jù)違章信息的級(jí)別來進(jìn)行相應(yīng)處置，既避免了時(shí)時(shí)對(duì)違章信息的干預(yù)帶來的交通的擁堵，又能夠最大限度地使多次違章的車輛受到處理，甚至及時(shí)處理具有歷史交通違法信息的車輛。
【專利附圖】
【附圖說明】:
[0013]圖1為本發(fā)明所提供的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法的示意圖?！揪唧w實(shí)施方式】:
[0014]現(xiàn)結(jié)合附圖將本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。
[0015]如圖1示出了本發(fā)明所提供的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法的示意圖。一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，包括S01、偵測(cè)到通過交通路口的車輛產(chǎn)生違章信息；S02、獲取產(chǎn)生違章信息的所述車輛的圖像；S03、從所述車輛的圖像中找到車牌區(qū)域的位置；S04、將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域；S05、對(duì)分割出的單個(gè)的字符區(qū)域進(jìn)行分析而獲得車牌號(hào)碼；S06、將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
[0016]本發(fā)明可采用在交通路口設(shè)置傳感裝置和攝像頭的硬件配置，傳感裝置用于偵測(cè)通過交通路口的車輛的違章信息，攝像頭用于獲取通過交通路口的車輛的圖像，傳感裝置可采用多種配置，例如感應(yīng)線圈、激光探頭等探測(cè)傳感裝置，攝像頭可為CCD攝像頭，也可謂CMOS攝像頭，還可以采用紅外攝像頭來用在低照度情況。其中，當(dāng)車輛經(jīng)過交通路口時(shí)，所述傳感裝置能夠偵測(cè)通過交通路口的車輛是否違章，如果違章則產(chǎn)生違章信息，攝像頭則能夠及時(shí)獲取通過交通路口的車輛的圖像，攝像頭和傳感裝置的同步運(yùn)行可以通過多種方式來實(shí)現(xiàn)，比如傳感裝置產(chǎn)生違章信息的同時(shí)發(fā)送控制命令到攝像頭來控制攝像頭及時(shí)獲取通過交通路口的車輛的圖像；再如，傳感裝置和攝像頭都由中央處理器控制，產(chǎn)生違章信息的動(dòng)作和攝像頭的拍攝動(dòng)作是關(guān)聯(lián)的同步時(shí)序。
[0017]優(yōu)選地，步驟S04中在將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域之前，對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理；所述前處理包括:步驟S041，從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像，η為正整數(shù)，且所述2η+1個(gè)圖像依序具有預(yù)定時(shí)間間隔tl ;步驟S042，再從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像按預(yù)定時(shí)間間隔t2的最鄰近的m個(gè)圖像，2〈m〈6，且tl/t2的值大于5 ;步驟S043，計(jì)算2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像和與其最鄰近的m個(gè)圖像的對(duì)應(yīng)位置像素的平均像素值；步驟S044，從步驟3中得到的2n+l個(gè)平均像素值中選出n+1個(gè)平均像素值，所述n+1個(gè)平均像素值具有最小的方差，以選出的n+1個(gè)平均像素值再求平均值作為最終的像素值，最終的像素值形成前處理后的車牌區(qū)域的圖像；步驟S05包括:先對(duì)一定數(shù)量的樣本車牌所分割出的單個(gè)的字符區(qū)域提取特征，送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到支撐向量并且存儲(chǔ)參數(shù)，再對(duì)待識(shí)別的分割出的單個(gè)的字符區(qū)域，利用訓(xùn)練得到的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，判斷屬于哪一類，最后輸出結(jié)果而獲得車牌號(hào)碼。
[0018]本發(fā)明通過對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理，對(duì)若干鄰近圖像的對(duì)應(yīng)位置的像素值(即像素的灰度值)取平均值而避免了選取單個(gè)受干擾的車牌區(qū)域的圖像帶來的問題，而且通過對(duì)2n+l個(gè)平均像素值中選出n+1個(gè)方差最小的平均像素值，從而進(jìn)一步消除了干擾源存在于某一短時(shí)間內(nèi)的情況，為車牌識(shí)別提供最良好的圖像。一定數(shù)量的樣本車牌只要能夠滿足準(zhǔn)確率的需要即可，比如樣本車牌的數(shù)量可以是50—1000，優(yōu)選是200-500，正確率一般可設(shè)為不低于95%。
[0019]優(yōu)選地，將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域包括:計(jì)算字符區(qū)域圖像的垂直投影，根據(jù)字符間隙對(duì)應(yīng)投影極小值并且投影曲線呈現(xiàn)波峰、波谷交替出現(xiàn)的特點(diǎn)通過檢測(cè)波峰、波谷而將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域。
[0020]優(yōu)選地，檢測(cè)波峰、波谷時(shí)加入車牌中除漢字外的字符具有連通性的條件。
[0021]當(dāng)然，本發(fā)明亦可通過模板匹配法、基于字符特征的識(shí)別方法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法來對(duì)分割出的單個(gè)的字符區(qū)域進(jìn)行分析而獲得車牌號(hào)碼。
[0022]優(yōu)選地，將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)之后，將所述車牌號(hào)碼發(fā)送到收費(fèi)站或檢查站；
[0023]優(yōu)選地，將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)還包括對(duì)違章信息進(jìn)行分級(jí)，所述違章信息的級(jí)別包括無需干預(yù)級(jí)別和干預(yù)級(jí)別，若屬于干預(yù)級(jí)別，則在數(shù)據(jù)庫中查找該車牌號(hào)碼的歷史記錄。無需干預(yù)級(jí)別對(duì)應(yīng)違章信息不具有嚴(yán)重后果的情況，比如闖紅燈等沒有出現(xiàn)人身或財(cái)產(chǎn)損失的情況，干預(yù)級(jí)別對(duì)應(yīng)違章信息具有嚴(yán)重后果的情況，比如交通肇事致人死亡，刮蹭或追尾而不能自行解決等情況。此外，屬于干預(yù)級(jí)別，則在數(shù)據(jù)庫中查找該車牌號(hào)碼的歷史記錄，可以得知該車輛是否具有歷史違章記錄或者曾有過肇事逃逸等違法行為，由此，可以一并處理。
[0024]本發(fā)明提供的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法中，通過對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理而最大程度消除了單個(gè)受干擾圖像帶來的影響，而且能夠根據(jù)違章信息的級(jí)別來進(jìn)行相應(yīng)處置，既避免了時(shí)時(shí)對(duì)違章信息的干預(yù)帶來的交通的擁堵，又能夠最大限度地使多次違章的車輛受到處理，甚至及時(shí)處理具有歷史交通違法信息的車輛。
[0025]當(dāng)然，以上所述僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例，本發(fā)明并非局限于上述實(shí)施例和實(shí)施方法。相關(guān)【技術(shù)領(lǐng)域】的從業(yè)者可在本發(fā)明的技術(shù)思想許可的范圍內(nèi)進(jìn)行不同的變化及實(shí)施，故凡依本發(fā)明專利申請(qǐng)范圍所述的構(gòu)造、特征及原理所做的等效變化或修飾，均包括于本發(fā)明專利申請(qǐng)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟: . 501、偵測(cè)到通過交通路口的車輛產(chǎn)生違章信息； . 502、獲取產(chǎn)生違章信息的所述車輛的圖像； . 503、從所述車輛的圖像中找到車牌區(qū)域的位置； . 504、將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域； . 505、對(duì)分割出的單個(gè)的字符區(qū)域進(jìn)行分析而獲得車牌號(hào)碼； . 506、將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
2.如權(quán)利要求1所述的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，其特征在于:步驟S04中在將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域之前，對(duì)車牌區(qū)域的圖像進(jìn)行前處理；所述前處理包括:步驟S041，從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像，η為正整數(shù)，且所述2η+1個(gè)圖像依序具有預(yù)定時(shí)間間隔tl ;步驟S042，再從車牌區(qū)域的圖像中提取出2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像按預(yù)定時(shí)間間隔t2的最鄰近的m個(gè)圖像，2〈m〈6，且tl/t2的值大于5 ;步驟S043，計(jì)算2n+l個(gè)圖像中的每個(gè)圖像和與其最鄰近的m個(gè)圖像的對(duì)應(yīng)位置像素的平均像素值；步驟S044，從步驟3中得到的2n+l個(gè)平均像素值中選出n+1個(gè)平均像素值，所述n+1個(gè)平均像素值具有最小的方差，以選出的n+1個(gè)平均像素值再求平均值作為最終的像素值，最終的像素值形成前處理后的車牌區(qū)域的圖像；步驟S05包括:先對(duì)一定數(shù)量的樣本車牌所分割出的單個(gè)的字符區(qū)域提取特征，送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到支撐向量并且存儲(chǔ)參數(shù)，再對(duì)待識(shí)別的分割出的單個(gè)的字符區(qū)域，利用訓(xùn)練得到的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，判斷屬于哪一類，最后輸出結(jié)果而獲得車牌號(hào)碼。
3.如權(quán)利要求2所述的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，其特征在于:步驟S04包括:計(jì)算字符區(qū)域圖像的垂直投影，根據(jù)字符間隙對(duì)應(yīng)投影極小值并且投影曲線呈現(xiàn)波峰、波谷交替出現(xiàn)的特點(diǎn)通過檢測(cè)波峰、波谷而將車牌區(qū)域分割為單個(gè)的字符區(qū)域。
4.如權(quán)利要求1所述的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，其特征在于:步驟S06中將所述車牌號(hào)碼與違章的車輛的違章信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)之后，將所述車牌號(hào)碼發(fā)送到收費(fèi)站或檢查站。
5.如權(quán)利要求2所述的基于車牌識(shí)別技術(shù)的交通路口違章偵測(cè)方法，其特征在于:步驟S06還包括對(duì)違章信息進(jìn)行分級(jí)，所述違章信息的級(jí)別包括無需干預(yù)級(jí)別和干預(yù)級(jí)別，若屬于干預(yù)級(jí)別，則在數(shù)據(jù)庫中查找該車牌號(hào)碼的歷史記錄。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK103903448SQ201410160090
【公開日】2014年7月2日 申請(qǐng)日期:2014年4月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月21日
【發(fā)明者】葉蓁 申請(qǐng)人:閩南師范大學(xué)