[发明专利]车牌定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种车牌定位方法。

背景技术

随着高速公路、城市道路和现代化小区的不断增多，对车辆进行智能化和自动化管理的要求也越来越高，其中车牌的自动识别是其中一项重要的基本功能。现有技术中采用的一种车牌自动识别技术是对拍摄到的视频流图像运用车牌检测、定位技术，判断其中是否存在车牌，在检测、定位到车牌之后再识别所定位的车牌，在其中车牌的检测、定位的效果是整个车牌识别技术的关键。

现有技术中的车牌定位技术主要有两类：边缘统计方法和机器学习方法。其中边缘统计方法是先假设图像中存在车牌，通过统计边缘找出车牌所在区域，从而定位车牌，该方法的优点在于定位速度较快，但易受背景环境的影响，误检率较高，且给出的车牌区域不够精确，只是一个大概的区域；机器学习方法是首先用车牌样本训练车牌分类器，然后用车牌分类器对视频流图像进行全图像、多尺度的搜索来定位车牌，该方法的优点在于定位较为准确、误检率低，但其定位速度较慢，实时性较低，且易出现漏检现象。

综上所述，现有技术中的车牌定位技术不能同时解决定位精确度低、定位速度慢、漏检率高及误检率高等问题。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种车牌定位方法，用于在不降低车牌定位精确度的情况下，提高定位速度，降低漏检率和误检率。

本发明实施例提供一种车牌方法，包括：

S1、对所拍摄的视频流的第二帧图像进行检测，生成检测到的车牌区域列表；所述第二帧图像为所述视频流中的任意一帧图像；

S2、验证所述车牌区域列表中的各个车牌区域是否满足车牌特征，在所述车牌区域列表中删除不满足车牌特征的车牌区域以得到已验证车牌区域列表；

S3、跟踪第一帧图像的跟踪列表中的车牌区域，在所述第一帧图像的跟踪列表中删除不能跟踪到的车牌区域以得到第二跟踪列表；所述第一帧图像为所述第二帧图像的前一帧图像；

S4、将所述第二跟踪列表与所述已验证车牌区域列表进行融合，以得到所述第二帧图像的跟踪列表；

S5、将所述第二帧图像的跟踪列表作为定位结果输出。

本发明实施例中提供的车牌定位方法，首先对视频流的一帧图像进行快速检测，给出初步的车牌区域列表，然后对车牌区域列表中的车牌区域进行验证，可提高车牌定位速度和降低误检率，接下来对前一帧图像的跟踪列表进行跟踪，可降低车牌定位的漏检率，最后将跟踪列表和已验证车牌区域列表进行融合，可提高车牌定位的精确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中车牌定位方法的流程图；

图2是本发明实施例中车牌定位方法中步骤S1的流程图；

图3是本发明实施例中车牌定位方法中步骤S1的详细流程图；

图4是本发明实施例中车牌定位方法中步骤S2的流程图；

图5是本发明实施例中车牌定位方法中步骤S21的流程图；

图6是本发明实施例中车牌定位方法中步骤S4的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中提供了一种车牌定位方法，包括车牌检测、车牌验证、车牌跟踪等步骤，其中通过车牌检测可快速准确的定位车牌，通过车牌验证对检测到的车牌进行车验证，可减少误检，通过跟踪车牌达到在视频流中连续定位车牌的目的，从而提供快速、稳定的定位结果。以下进行详细说明。

如图1所示，本发明提供一种车牌定位方法，可包括下列步骤：

S1、对所拍摄的视频流的第二帧图像进行检测，生成检测到的车牌区域列表；上述第二帧图像为上述视频流中的任意一帧图像；

S2、验证上述车牌区域列表中的各个车牌区域是否满足车牌特征，在上述车牌区域列表中删除不满足车牌特征的车牌区域以得到已验证车牌区域列表；

S3、跟踪第一帧图像的跟踪列表中的车牌区域，在上述第一帧图像的跟踪列表中删除不能跟踪到的车牌区域以得到第二跟踪列表；上述第一帧图像为上述第二帧图像的前一帧图像；