[发明专利]一种标识牌及其识别方法无效

专利信息
申请号: 201110029709.0 申请日: 2011-01-27
公开(公告)号: CN102157108A 公开(公告)日: 2011-08-17
发明(设计)人: 方辉;雷述宇 申请(专利权)人: 北京广微积电科技有限公司
主分类号: G09F7/00 分类号: G09F7/00;G01J5/00;G01J5/08
代理公司: 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 代理人: 朱海波
地址: 100176 北京市大兴区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 标识 及其 识别 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及红外检测领域,特别涉及一种标识牌及其识别方法。

背景技术

随着社会的发展,标识牌的应用越来越广泛,越来越发挥重要的作用,传统的标识牌,为了起到很好的警示作用,往往通过选择醒目颜色、加大图案等方法来突显标识图案,例如,在交通领域,利用红色标识图案,警示前方正在修路,禁止通行。标识牌的一个更典型的例子是,交通领域常用的机动车辆牌照。

人的肉眼或者照相机、摄像机等能够看见物体或者对物体成像的原因是物体能反射可见光。可见光的波长为0.5-0.7um。机动车辆牌照的识别方法通常是通过简单的视觉识别,即通过肉眼或者成像设备拍摄的方法来达到目的。这种传统的方法简便易行,适用于大部分环境,但也有局限性。比如说在黑夜、雨天、雾天等恶劣条件下,可见光摄像头就不能清楚地拍摄出机动车的牌照,这是因为可见光本身在传输过程当中被强烈吸收掉。由于这是光线本身强度不够,因此很难再通过数字电路或者软件的方法来加以处理。另外,在机动车辆牌照的例子中,有些车主为了逃避电子监控,常常用纸张等轻薄物体来遮挡号牌,此时利用可见光摄像头,就无法识别出该被遮挡部分。

发明内容

为了解决在一些特殊环境下识别标识牌的问题,本发明提供一种新型标识牌以及识别这种标识牌的方法,其主要特点是能够在可见光摄像头不能较好使用的环境如黑暗环境下识别该类标识牌。

具体而言,本发明提供了一种标识牌,该标识牌包括背景部分和标识部分,所述背景部分的辐射率与标识部分的辐射率不同。

本发明还提供了一种识别上述标识牌的方法。该方法包括:

使用热像仪检测所述标识牌;

根据所检测到的背景部分和标识部分的红外辐射,形成图像,

提取所述图像中的标识部分的轮廓。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:通过使标识牌的背景部分和标识部分的辐射率不同,利用热像仪成像技术,能够在能见度很低的环境下、如黑夜、大雾、雨雪或者在标识牌被纸张、塑料袋等等轻薄物体视线遮挡的情况下,准确地识别标识牌所标识的内容。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:

图1是本发明实施例1提供的一种标识牌的结构示意图;

图2是本发明实施例1提供的另一种标识牌的结构示意图;

图3是本发明实施例2提供的一种识别标识牌的方法的具体流程示意图;

图4是本发明实施例2提供的另一种优选识别标识牌方法的具体流程示意图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

在本发明的第一个方面,提供一种标识牌,参见图1,该标识牌包括背景部分1和标识部分2,所述背景部分1的辐射率与标识部分2的辐射率不同,使所述背景部分1与标识部分2在热像仪上检测得到的红外辐射不同,从而通过热像仪,识别所述标识部分1的轮廓。

可见光物体不仅仅能反射可见光,而且可以主动向四周发出红外辐射,辐射的能量主要集中在中心波长附近,物体的温度越高,中心波长越小,与物体的绝对温度成反比。例如,在人体体温的作用下,人体发射的红外辐射波长在8-14μm的范围。辐射能量的高低不仅仅与物体的表面温度有关,还与物体的辐射本领有关。该辐射本领通常用一个参数辐射率(也称发射率或灰体系数)来标志。辐射率为一无单位的纯数,取值范围为0~1。两个大小形状一样的物体,即使温度相同,如果辐射率不同,则单位时间内往外辐射的能量也不相同。

红外热像仪是这样一种设备,它可以将吸收的红外辐射转化成热,引起热像仪中红外焦平面阵列的像元升温,然后再将温升引起的电信号变化输出到显示设备中。温升不同,引起的电信号变化也不同,如果将红外热像仪对准两个温度相同,但辐射率不同的目标,则在热像仪的显示屏上两个目标的明暗程度是不一样的。

本发明提供的标识牌,由于该标识牌的背景部分的材料辐射率与标识部分的材料辐射率不同,即使标识牌上每个点的温度相同,由于标识部分与背景部分的辐射率不同,仍会导致在热像仪传感器上接收到的标识部分与背景部分的红外辐射不同,由背景部分和标识部分的红外辐射转变成的可见光图像的色调的明暗也不同,因此,可以提取标识部分的图像轮廓。其中,对于标识部分为字符的标识牌,可进一步通过OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)进行识别,从而识别出该标识牌所标识的字符。

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