[发明专利]一种车牌的定位方法及定位装置

权利要求书

1.一种车牌的定位方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取类别已知的样本图像，所述样本图像包括车牌图像和非车牌图像；

步骤2、计算所述样本图像的像素差异特征；

步骤3、根据所述样本图像的类别标识所述像素差异特征所属的类别；

步骤4、利用机器学习算法对标识有类别的所述像素差异特征进行学习，得到车牌分类器；

步骤5、利用所述车牌分类器对第一待检测子图像集中的子图像进行分类，得到第一分类结果，所述第一待检测子图像集通过以第一预设检测窗口遍历待定位图像得到；

步骤6、根据所述第一分类结果输出车牌定位结果。

2.根据权利要求1所述的车牌的定位方法，其特征在于，所述机器学习算法为GentleBoost算法。

3.根据权利要求2所述的车牌的定位方法，其特征在于，所述步骤4中利用机器学习算法对标识有类别的所述像素差异特征进行学习包括：

步骤4.1、利用GentleBoost算法对标识有类别标签的像素差异特征进行学习，得到第一分类器；

步骤4.2、重复步骤1至步骤4.1的训练过程，得到多层所述第一分类器；

步骤4.3、将所述多层第一分类器级联成所述车牌分类器。

4.根据权利要求3所述的车牌的定位方法，其特征在于，所述步骤4.1中得到的第一分类器包括若干个最优第二分类器，所述最优第二分类器通过GentleBoost算法训练得到。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的车牌的定位方法，其特征在于，在步骤5中利用所述车牌分类器对第一待检测子图像集中的子图像进行分类之后，在步骤6中根据所述第一分类结果输出车牌定位结果之前，所述方法还包括：

根据所述第一分类结果判断所述第一待检测子图像集中是否包括目标子图像，所述目标子图像为属于车牌图像的子图像；

若是，则触发根据所述第一分类结果输出车牌定位结果的操作；

若否，则以第二预设检测窗口遍历所述待定位图像，得到第二待检测子图像集，所述第二预设检测窗口的尺寸与所述第一预设检测窗口的尺寸不同；

利用所述车牌分类器对所述第二待检测子图像集中的子图像进行分类，得到第二分类结果；

根据所述第二分类结果输出车牌定位结果。

6.一种车牌的定位装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取类别已知的样本图像，所述样本图像包括车牌图像和非车牌图像；

计算模块，用于计算所述样本图像的像素差异特征；

标识模块，用于根据所述样本图像的类别标识所述像素差异特征所属的类别；

分类器训练模块，用于利用机器学习算法对标识有类别的所述像素差异特征进行学习，得到车牌分类器；

第一分类模块，用于利用所述车牌分类器对第一待检测子图像集中的子图像进行分类，得到第一分类结果，所述第一待检测子图像集通过以第一预设检测窗口遍历待定位图像得到；

第一定位模块，用于根据所述第一分类结果输出车牌定位结果。

7.根据权利要求6所述的车牌的定位装置，其特征在于，所述机器学习算法为GentleBoost算法。

8.根据权利要求7所述的车牌的定位装置，其特征在于，所述分类器训练模块包括：

单层训练单元，用于利用GentleBoost算法对标识有类别标签的像素差异特征进行学习，得到第一分类器；

循环训练单元，用于重复获取模块401、计算模块402、标识模块403以及单层训练单元4041的训练过程，得到多层所述第一分类器；

级联单元，用于将所述多层第一分类器级联成所述车牌分类器。

9.根据权利要求8所述的车牌的定位装置，其特征在于，所述步骤4.1中得到的第一分类器包括若干个最优第二分类器，所述最优第二分类器通过GentleBoost算法训练得到。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的车牌的定位装置，其特征在于，所述定位装置还包括：

判断模块，用于根据所述第一分类结果判断所述第一待检测子图像集中是否包括目标子图像，所述目标子图像为属于车牌图像的子图像；

触发模块，用于当所述判断模块判定所述第一待检测子图像集中包括目标子图像时，触发根据所述第一分类结果输出车牌定位结果的操作；

遍历模块，用于当所述判断模块判定所述第一待检测子图像集中不包括目标子图像时，以第二预设检测窗口遍历所述待定位图像，得到第二待检测子图像集，所述第二预设检测窗口的尺寸与所述第一预设检测窗口的尺寸不同；

第二分类模块，用于利用所述车牌分类器对所述第二待检测子图像集中的子图像进行分类，得到第二分类结果；

第二定位模块，用于根据所述第二分类结果输出车牌定位结果。