[发明专利]一种车牌识别方法及终端设备

说明书

本发明提供了一种车牌识别方法及终端设备，适用于数据处理技术领域，该方法包括：对获取到的拍摄时间间隔小于预设时间阈值的两张目标图片进行灰度化处理，并计算灰度化处理后的两张目标图片的像素点灰度值差值的均值；基于像素点灰度值差值以及均值，从两张目标图片中截取出包含车辆的车辆图片；对车辆图片进行灰度二值化处理并进行边缘提取，查找出其中边界封闭后为矩形，且矩形宽高比处于预设宽高比范围内的矩形图像；对矩形图像进行字符识别，得到车牌识别结果。本发明实施例保证了在恶劣拍摄环境下车牌识别时车辆检测和车牌定位的准确性，提高了对车牌识别的准确度。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及车牌识别方法及终端设备。

背景技术

车牌识别是现代智能交通中的重要组成部分之一，应用十分广泛，它以数字图像处理、模式识别以及计算机视觉等技术为基础，对拍摄的车辆图案或者视频进行分析，以确定出车辆的车牌号。

车牌识别通常包括三个步骤：对拍摄图片或视频的车辆检测、车牌定位以及车牌字符识别。现有技术在拍摄环境较好时对车辆的车牌识别准确率已经较高，但对于一些恶劣拍摄环境下的车牌识别，如雾霾、大雨、下雪等恶劣天气下，由于可采集到的车辆图像/视频质量会因为天气等因素急速下降，使得对车辆的检测困难极大难以从车辆图像中查找出车辆，无法准确定位出车牌位置，更难以准确进行车牌识别。因此现有技术中，难以在恶劣拍摄环境下保证车牌识别的准确有效。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种车牌识别方法及终端设备，以解决现有技术中在恶劣拍摄环境进行车牌识别时准确率低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种车牌识别方法，包括：

对获取到的拍摄时间间隔小于预设时间阈值的两张目标图片进行灰度化处理，并计算灰度化处理后的所述两张目标图片的像素点灰度值差值的均值；

基于所述像素点灰度值差值以及所述均值，从所述两张目标图片中截取出包含车辆的车辆图片；

对所述车辆图片进行灰度二值化处理并进行边缘提取，查找出其中边界封闭后为矩形，且矩形宽高比处于预设宽高比范围内的矩形图像；

对所述矩形图像进行字符识别得到车牌识别结果。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤。

对获取到的拍摄时间间隔小于预设时间阈值的两张目标图片进行灰度化处理，并计算灰度化处理后的所述两张目标图片的像素点灰度值差值的均值；

基于所述像素点灰度值差值以及所述均值，从所述两张目标图片中截取出包含车辆的车辆图片；

对所述车辆图片进行灰度二值化处理并进行边缘提取，查找出其中边界封闭后为矩形，且矩形宽高比处于预设宽高比范围内的矩形图像；

对所述矩形图像进行字符识别得到车牌识别结果。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车牌识别方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例中，通过对车辆运动时连续拍摄的目标图片进行灰度化处理，并求两张目标图片的像素点灰度值差值和对应的均值，再根据差值均值来从对两张目标图片中像素点灰度值差值进行划分处理的方式，来识别出灰度值变化较大的像素点，从而实现了对恶劣拍摄环境下运动的车辆的准确识别，保证了车辆检测的准确性，再对截取出的车辆图片进行灰度二值化边缘提取，并结合实际情况中车牌宽高比情况对提取出的矩形图像进行筛选，从而实现了对车牌的准确定位，进而保证了在恶劣拍摄环境下车牌识别时车辆检测和车牌定位的准确性，提高了对车牌识别的准确度。