[发明专利]一种车牌检测方法及装置

权利要求书

1.一种车牌检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

使用HOG模型对图像进行多尺度检测，并提取通过HOG模型检测的方框区域；

对图像进行边缘计算，并计算经过边缘计算后的图像的积分图，获取得到图像的边缘积分图；

在所述边缘积分图上获取通过HOG模型检测的方框区域，计算通过HOG模型检测的方框区域的边缘密度，提取边缘密度大于等于阈值的方框；

对边缘密度大于等于阈值的方框进行平分，并计算平分后各方框的平均边缘密度，根据平均边缘密度得到平均边缘密度偏差，标定偏差在阈值范围内的方框为类似车牌方框；

通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测及结合所述类似车牌方框，检测得到精确的车牌区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法在使用HOG模型对图像进行多尺度检测的步骤前包括:

对图像进行转换，将图像转换为灰度图；

对图像进行缩放。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法在对图像进行转换，将图像转换为灰度图的步骤前还包括：

根据采集的正负样本，建立HOG模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测及结合所述类似车牌方框，检测得到精确的车牌区域的步骤包括：

通过级联的Adaboost算法对Haar特征进行训练得到Haar模型；

通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测及结合所述类似车牌方框，检测得到精确的车牌区域。

5.一种车牌检测装置，其特征在于，所述装置包括：

方框区域提取单元，用于使用HOG模型对图像进行多尺度检测，并提取通过HOG模型检测的方框区域；

积分图计算单元，用于对图像进行边缘计算，并计算经过边缘计算后的图像的积分图，获取得到图像的边缘积分图；

方框提取单元，用于在所述边缘积分图上获取通过HOG模型检测的方框区域，计算通过HOG模型检测的方框区域的边缘密度，提取边缘密度大于等于阈值的方框；

标定单元，用于对边缘密度大于等于阈值的方框进行平分，并计算平分后各方框的平均边缘密度，根据平均边缘密度得到平均边缘密度偏差，标定偏差在阈值范围内的方框为类似车牌方框；

车牌区域检测单元，用于通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测及结合所述类似车牌方框，检测得到精确的车牌区域。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

图像转换缩放单元，用于对图像进行转换，将图像转换为灰度图；对图像进行缩放。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

模型建立单元，根据采集的正负样本，建立HOG模型。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述车牌区域检测单元还包括：

模型训练单元，用于通过级联的Adaboost算法对Haar特征进行训练得到Haar模型；

精确检测单元，用于通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测及结合所述类似车牌方框，检测得到精确的车牌区域。