[发明专利]一种车牌定位方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种车牌定位方法及装置。

背景技术

车牌识别已经被广泛使用在停车场出入口，商厦出入口等地方。车牌识别一般分为车牌检测，字符分割与识别以及车牌投票这三步。车牌检测，即从视频中检测到车牌，而车票检测又是车牌识别中非常重要的一步，也是最耗时的一步。车牌检测就是在车辆图像中检测车牌的位置。由于车牌识别设备一般都是在室外使用，车牌和背景的成像条件是不可控制的，光照，复杂背景，摄像机的安装角度和距离等给车牌检测带来了困难。车牌区域在整幅图像中所占的比例较小，要从整幅图像中检测出车牌区域必然要在大量的背景信息中进行搜索。现实生活中对车牌的识别应用场景都有对时间的限制，因此更加需要快速检测到车牌。基于视频的车牌检测方法有很多，包括基于线模板的二值化图像中的角检测算法，利用遗传算法检测车牌，还有基于Haar特征的Adaboost检测等。其中基于Haar特征的Adaboost训练模型进行全图搜索。该方法检测率高，但速度慢，全图进行Haar检测能准确检测到车牌，但是运算量大，如果应用在嵌入式设备中，嵌入式设备的运算速度难以达到要求。另外Haar检测对角度要求高，如果车牌角度超过了30度就会出现一定的漏检。由于车辆在卡口是一辆跟一辆，并且一车一卡，因此在检测出车辆的车牌区域以后还需要关注当前车辆的情况，直至能够识别出车牌信息为止。而在继续关注的过程中还需对车辆车牌进行检测，也就是还需要在图像中检测车牌区域，而常用的方法为重新进行计算和检测，而重新进行计算检测的计算量相对就比较大。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车牌定位方法及装置，旨在提供一种车牌定位方法，当识别出精确的车牌区域以后，通过车牌跟踪的方式再次得到精确的车牌区域，通过跟踪的方式替代重新进行车牌检测的过程，实现更快的再次检测识别到精确的车牌区域。

本发明实施例是这样实现的，一种车牌定位方法，所述方法包括下述步骤：

对车牌进行检测，检测得出精确的车牌区域；在下一帧图像中对检测到的精确车牌区域进行跟踪，当根据检测到的精确车牌区域识别出符合预设条件的车牌或根据跟踪的车牌区域识别出符合预设条件的车牌时，结束对车牌的定位跟踪。

进一步的，所述对车牌进行检测，检测得出精确的车牌区域的具体步骤包括：

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；

通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测，检测得到精确的车牌区域。

进一步的，所述方法在通过Haar模型对边缘密度大于等于阈值的方框进行检测步骤前还包括：

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。

进一步的，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，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，检测得到精确的车牌区域。

进一步的，所述在下一帧图像中对检测到的精确车牌区域进行跟踪，当根据检测到的精确车牌区域识别出符合预设条件的车牌或根据跟踪的车牌区域识别出符合预设条件的车牌时，结束对车牌的定位跟踪的步骤前包括:

在车牌标定位中通过标定信号标定已检测到精确的车牌区域，并在下一帧图像中对检测到的精确车牌区域进行跟踪；

当根据跟踪获取得到车牌区域时，对跟踪到的车牌区域进行车牌识别，当在预设次数内通过跟踪并进行识别且识别出的结果不能满足识别要求时，清除在车牌标定位中的标定信号；

当在预设次数内通过跟踪并进行识别且识别结果满足识别要求时，更改车牌标定位中的标定信号，并根据检测到的精确车牌区域识别出符合预设条件的车牌或根据跟踪的车牌区域识别出符合预设条件的车牌时，结束对车牌的定位跟踪。

本发明实施例的另一目的在于提供一种车牌定位装置，所述装置包括：

车牌检测单元，用于对车牌进行检测，检测得出精确的车牌区域；