[发明专利]车牌识别方法与装置

说明书

技术领域

本发明涉及车辆识别领域，特别涉及车牌识别方法与装置。

背景技术

近年来，在经济转型与城市化进程加快的大环境下，道路建设快速发展，机动车保有量迅速增加，随之而来的，与车辆相关的违法行为(如违章驾驶、肇事逃逸、盗抢车辆等行为)大量发生，这不仅为人民生命财产和社会治安造成极大威胁，同时也为社会带来极大经济损失。为应对上述情况，国家对交通安全管理的要求日益提高，由于智能交通系统与传统交通系统相比具有更加科学、准确、高效的优点，因此智能交通系统已经成为中国乃至世界交通领域研究的前沿课题。

智能交通系统的公认定义是将先进的信息技术与计算机处理技术综合应用于整个交通运输管理体系，使人车路有规律地结合起来，建立起一种准确、高效的综合运输管理体系。车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，在违章行驶、肇事逃逸、作案逃逸、盗抢机动车辆等重大事件的管理中具有无可取代的重要作用。

现有技术中提供了多种车牌识别方法，然而利用现有技术中的车牌识别方法在复杂环境下进行车牌识别时，车牌识别率较低。复杂环境包括以下几种：(1)光照因素导致的复杂环境，其中光照因素包括全天候剧烈变化的室外自然光，以及，汽车灯光或者太阳光发生直射或者反射形成的大量强干扰光源。(2)干扰目标导致的复杂环境，其中干扰目标包括悬挂于车牌附近对车牌造成遮挡的缴费牌、运营牌等。

针对上述在复杂环境下进行车牌识别时，车牌识别率较低的问题，目前尚未有很好的解决办法。

发明内容

本发明提供了一种车牌识别方法与装置，能够在光线影响、干扰目标影响等复杂环境下准确识别车牌字符，缓解现有技术中复杂环境下车牌识别率低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种车牌识别方法，所述方法包括：

在卡口摄像机抓拍的车辆图像中确定目标车辆，识别所述目标车辆的车牌；

当识别所述目标车辆的车牌失败时，以所述目标车辆的图像抓拍时间和图像抓拍地点为基点，获取设定的时间范围和设定的区域范围内已抓拍的车辆图像的集合；

根据所述目标车辆的特征信息对所述已抓拍的车辆图像的集合中的车辆图像进行统计分析，根据所述统计分析的结果确定所述目标车辆的车牌字符；其中，所述特征信息包括车牌字符和以下特征中的一种或多种：车型、颜色、品牌和行驶方向。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面第一种可能的实施方式，其中，所述根据所述目标车辆的特征信息对所述已抓拍的车辆图像的集合中的车辆图像进行统计分析，根据所述统计分析的结果确定所述目标车辆的车牌字符，包括：

比对所述目标车辆的特征信息与所述已抓拍的车辆图像的集合中的车辆的特征信息，根据所述比对结果在所述已抓拍的车辆图像的集合中筛选出具有与所述目标车辆相同的特征信息的车辆图像；

在筛选出的所述车辆图像中，选择出现概率最大的车牌字符作为所述目标车辆的车牌字符。

结合第一方面第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述比对结果在所述已抓拍的车辆图像的集合中筛选出具有与所述目标车辆相同的特征信息的车辆图像，包括：

当识别出所述目标车辆的部分车牌字符时，在所述已抓拍的车辆图像的集合中筛选车牌字符与所述目标车辆的所述部分车牌字符相同的车辆图像，组成第一图像子集合；

在所述第一图像子集合中，筛选出车牌字符能够被完全识别出来的车辆图像，组成第二图像子集合；

在所述第二图像子集合中，筛选出行驶方向与所述目标车辆相同的车辆对应的车辆图像，组成最终筛选出的车辆图像集合。

结合第一方面第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面第三种可能的实施方式，其中，所述根据所述比对结果在所述已抓拍的车辆图像的集合中筛选出具有与所述目标车辆相同的特征信息的车辆图像，包括：

当所述目标车辆的车牌字符全部识别失败时，在所述已抓拍的车辆图像的集合中筛选出车型、颜色、品牌以及行驶方向与所述目标车辆均相同的车辆对应的车辆图像，组成第四图像子集合；

在所述第四图像子集合中，筛选出车牌字符能够被完全识别出来的车辆图像，组成最终筛选出的车辆图像集合。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面第四种可能的实施方式，其中，所述根据所述目标车辆的特征信息对所述已抓拍的车辆图像的集合中的车辆图像进行统计分析，根据所述统计分析的结果确定所述目标车辆的车牌字符，包括：