[发明专利]一种车牌的真伪检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种车牌的真伪检测方法，其特征在于，包括：

获取原始图像，确定所述原始图像中的车头区域图像；

提取所述车头区域图像的LBP纹理特征向量；

根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型对所述原始图像中的车牌进行真伪分类，得到所述原始图像中车牌的真伪检测结果；

其中，所述获取原始图像，包括：获取视频采集装置采集得到的视频流数据，其中所述视频采集装置设置于停车场的出口或入口；截取所述视频流数据的图像帧，以作为原始图像；

并且，所述根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型对所述原始图像中的车牌进行真伪分类，得到所述车牌的真伪检测结果，包括：根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型分别对所述视频流数据的多个原始图像中的车牌进行真伪分类，得到分类结果集合；针对所述视频流数据的多个原始图像，分别确定各个所述原始图像的车牌图像尺寸与前一原始图像的车牌图像尺寸之间的大小关系，得到大小关系集合；根据所述分类结果集合、所述大小关系集合和预设规则，确定综合分类结果集合；其中，所述预设规则为：若所述原始图像的分类结果为真且所述大小关系为大于，则所述原始图像的综合分类结果为真，否则所述原始图像的综合分类结果为伪；根据所述综合分类结果集合中真伪结果的比例，确定所述视频流数据中车牌的真伪检测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述原始图像中的车头区域图像，包括：

对所述原始图像进行目标检测，确定所述原始图像中车牌位置处的矩形检测框；

将所述矩形检测框按照预设比例进行扩展，以确定所述原始图像的车头区域；

根据扩展后的矩形检测框对所述原始图像进行裁剪，得到车头区域图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述车头区域图像的LBP纹理特征向量，包括：

将所述车头区域图像划分为预设数量的子图像，得到子图像集合；

对于所述子图像集合中的各个子图像，根据所述子图像与相邻子图像的像素值的大小关系，确定所述子图像的LBP值；

根据所述LBP值，确定所述子图像的直方图；

根据所述子图像集合中各个子图像的直方图，确定所述车头区域图像的LBP纹理特征向量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型对所述原始图像中的车牌进行真伪分类，得到所述原始图像中车牌的真伪检测结果，包括：

对原始的LDA分类模型进行训练，以确定目标投影矩阵和目标阈值范围；

利用训练完成的LDA分类模型，根据所述LBP纹理特征向量和所述目标投影矩阵，确定投影值；并根据所述投影值和目标阈值区间，对所述原始图像中的车牌进行真伪分类，得到所述原始图像中车牌的真伪检测结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型对所述原始图像中的车牌进行真伪分类，得到所述车牌的真伪检测结果，包括：

根据所述LBP纹理特征向量，利用LDA分类模型分别对所述视频流数据的多个原始图像中的车牌进行真伪分类，得到分类结果集合；

根据所述分类结果集合中真伪结果的比例，确定所述视频流数据中车牌的真伪检测结果。