CN101377811B - 一种车牌识别的方法与*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车牌识别的方法与***。该方法在交通流截面的每一个车道设置车牌识别视频采集点，以在所述的每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道间形成车牌采集重叠视场；其中，当被识别车牌侵入所述的车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据，分别生成部分车牌识别结果；将两个部分车牌识别结果组合，生成该被识别车牌的完整车牌识别结果。本发明的技术方案能够对交通流截面上所有通过的车辆进行车牌识别，视场重叠覆盖区设置为约一个车牌字符大小，保证车牌宽度占视场宽度保持较大比例，有效保证较高的车牌识别率，同时不会出现同一时间同一辆车识别两次的情况。

Description

一种车牌识别的方法与***

技术领域

本发明关于智能交通领域，特别关于一种车牌识别的方法与***。

背景技术

在智能交通领域涉及到对车辆进行执法情况下，往往需要对车辆的牌号进行自动识别，尤其对整个交通流截面上全部通过车辆进行车牌识别，例如超速***、闯红灯***、卡扣监控***、路径识别***等均需要对整个交通流截面上通过的车辆进行车牌识别。

对整个交通流截面上通过的全部车辆进行车牌识别，均是采用将摄像机安装在架设在横跨车道的龙门架上或安装于路侧的L杆上，基于现有的技术有两种方案：

1.静态图片识别

最早的车牌识别，采用静态图片识别，由于只有一帧图片识别，要求的图片中车牌所占像素数较多，所以视场就较小，图1为这种情况的***布置方案。如图1所示，在3个通行车道101的情况下，采用5台摄像机104，通过对摄像机的焦距和角度进行调整形成5个视场102，相邻的视场形成视场重复覆盖区，共4个视场重复覆盖区103，每一个重复覆盖区要求大于一个车牌在视场中的大小，如此达到对三车道的全部覆盖。同时如图1所示，5个摄像机104需要5套补光设备105和5个车牌识别器106，最终5个车牌识别器106的识别结果通过网络接口传输给工业控制计算机。

2.视频识别

随着技术的发展，出现了视频车牌识别，车辆通过整个视场的所有帧均为识别对象，所有单帧图片识别结果最后通过投票选择获得车牌识别结果，单帧图像中车牌大小变小的影响可以通过多帧图片识别结果的投票选择加以缓冲。所以就产生通过增大单个摄像机的视场来实现对交通流截面车辆进行车牌识别的方案，图2为这种情况的***布置方案。如图2所示，在三个通行车道201的境况下，采用3台摄像机204，通过对摄像机的焦距和角度进行调整形成3个视场202，相邻的视场形成视场重复覆盖区，共2个重复覆盖区203，每一个重复覆盖区要求大于一个车牌在视场中的大小，如此达到对三车道的全部覆盖。同时如图2所示，3台摄像机204需要3套补光设备205和3个车牌识别器206，最终3个车牌识别器206的识别结果通过网络接口传输给工业控制计算机。

以上两种现有方案解决交通流截面的覆盖问题，能够对交通流截面的通过车辆进行车牌识别，但是也存在一些问题。方案1中由于视场较小车牌大小可以保证，因此识别率有一定得保证，但如图1所示，在3个车道101境况下，需要5台摄像机104、5套补光设备105以及5个车牌识别器，较大地增加了设备成本，也明显增加了整个***的复杂度，同时随车道数的增加其设备数也会增加。方案2中采用3台摄像机204，但是由于2个重叠覆盖区要求每一个大于一个车牌，使得车牌在图片中的大小受到较大限制，只能维持较小的车牌状态。视频车牌识别维持较高识别率对车牌大小有一定的限制，要求车牌的宽度占视场宽度的1/8以上，但照图2所示的情况，车牌宽度占视场的比例约为1/8.4，计算公式如下：

标准车道N为3500mm，视场重叠覆盖区M为500mm，标准车牌宽度A为440mm，车道数为n，视场覆盖区个数为m，车道两侧不检测区域L为200mm，视场宽度为D，

D＝(N*n+M*m-L*2)/n  公式(1)

车牌宽度/视场宽度＝A/D＝A*n/(N*n+M*m-L*2)公式(2)

当车道数为3时，车牌宽度/视场宽度＝440*3/(3500*3+500*2-200*2)＝1/8.4

当车道数为4时，车牌宽度/视场宽度＝440*4/(3500*4+500*3-200*2)＝1/8.6

由于车牌宽度占视场的比例小于1/8，所以识别较低，如上计算此种趋势还会随车道数的增加而增加。

综上所述，方案1增加设备的投入量，方案2识别率较低，并且如图1和图2所示，正常通过车道的车辆出现在视场重叠覆盖区，使得这两种方案都会出现同一时间同一辆车识别两次的情况，增加后端的筛选工作量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车牌识别的方法与***，用于解决对交通流截面所有通过的车辆进行车牌识别的问题。该方案不仅能识别完整车牌也能通过对部分车牌进行识别来获得完整车牌信息。

本发明一实施例提供一种车牌识别的方法，在交通流截面的每一个车道设置车牌识别视频采集点，以在所述的每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道的交界处形成车牌采集重叠视场；其中，当被识别车牌侵入所述的车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据，分别生成部分车牌识别结果；将两个部分车牌识别结果组合，生成该被识别车牌的完整车牌识别结果。

本发明另一实施例提供一种车牌识别***，所述的***包括：多个车牌识别视频采集单元，一一对应的设置在交通流截面的每一个车道上，用于在所述的每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道的交界处形成车牌采集重叠视场；多个车牌识别单元，一一对应的与所述的多个车牌识别视频采集单元相连接，用于接收和处理对应车牌识别视频采集单元采集的进入所述车牌采集视场和车牌采集重叠视场的被识别车牌的部分车牌数据，生成部分车牌识别结果；总成处理单元，根据对相邻车道的两个车牌识别单元分别生成的部分车牌识别结果的处理，生成该被识别车牌的完整的车牌数据，输出完整车牌识别结果。

本发明的技术方案能够对交通流截面上所有通过的车辆进行车牌识别，对于同一车牌跨两个视场的情况，靠部分车牌识别的方法加以解决，采用这种设计方案不会出现同一时间同一车牌完整的出现在两个视场中，所以不会出现同一时间同一车牌的多次识别问题。并且该方案只需要和车道数相同的摄像机数和车牌识别器数，节约了成本。此外，由于该方案能够对部分车牌进行识别，也可以应用于遮挡车牌的报警。

附图说明

图1为现有技术的一种***布置方案图；

图2为现有技术的另一种***布置方案图；

图3为本发明实施例1的***布置方案图；

图4为本发明实施例1的车牌识别器功能框图；

图5为本发明实施例1的车牌识别判断单元的功能框图；

图5a为本发明实施例1车牌识别器的硬件结构图；

图6为本发明实施例1的总成处理单元的功能框图；

图6a为本发明实施例1的总成处理单元的硬件结构图；

图7为本发明实施例1的补光控制设备硬件结构图；

图8为本发明实施例1的另一种***布置方案图；

图9为本发明实施例2的车牌识别流程图；

图10为本发明一个实际应用的车牌图片示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明如下：

实施例1：

本实施例提供一种车牌识别***，图3为本实施例的***布置方案图。如图3所示，在3个通行车道301的情况下，采用3台摄像机304来采集车牌信息，通过对摄像机的焦距和角度进行调整形成3个视场302，相邻的视场形成视场重复覆盖区，共2个视场重复覆盖区303。3台摄像机304和3个车牌识别器306相连接，3个车牌识别器306的识别结果通过网络接口发给总成处理单元307，并将处理后的识别结果传输给工业控制计算机，该计算机接收、储存和显示完整的车牌识别结果。

当车牌处于非重叠视场区域时，与该视场对应的摄像机304，采集进入车牌采集视场302的被识别车牌的完整车牌数据，对应的车牌识别器306接收并处理该完整车牌数据，并生成该被识别车牌的完整车牌识别结果，将该完整车牌识别结果传送给总成处理单元307；当车牌位于重叠视场区域时，相邻车道的两个摄像机304，分别采集进入车牌采集重叠视场303的被识别车牌的部分车牌数据，对应的车牌识别器306接收并处理对应车道的摄像机304采集的部分车牌数据，并生成该被识别车牌的部分车牌识别结果，将部分车牌识别结果传送给总成处理单元307；总成处理单元307，对部分车牌识别结果进行组合和多帧筛选，获得被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果。

相邻车道的两个摄像机304分别采集进入车牌采集重叠视场303的被识别车牌的车牌数据可以分为两种情况，一种情况是：相邻车道的两个摄像机304分别采集到该被识别车牌的部分车牌数据；总成处理单元307将相邻车道的两个摄像机304分别采集到的被识别车牌的部分车牌数据组合，生成该被识别车牌的完整的车牌数据。

另一种情况是：两个摄像机304中的一个采集到该被识别车牌的部分车牌数据，另一个采集到该被识别车牌的完整车牌数据；总成处理单元307将两个车牌识别视频采集单元分别采集到被识别车牌的部分车牌和完整车牌数据进行多帧筛选处理，生成该被识别车牌的完整的车牌数据。

图4为本实施例的车牌识别器306的功能框图。如图4所示，车牌识别器306包括：采集单元401，用于对摄像机304获取的模拟视频进行采集，采集单元可以利用视频采集芯片来实现视频的模/数转换，并将形成的数字图像引入到DSP可操作的内存中。车牌识别判断单元402，识别所采集的车牌信息并判断所识别的车牌信息是否满足部分车牌特征，部分车牌的特征可以通过和完整车牌的信息进行比较来判断，判断的条件包括：车牌的高宽比例不同于完整车牌，车牌上的字符数少于完整车牌的字符数等等；输出单元403，将车牌识别结果输出给总成处理单元307，经过总成处理单元307的处理将最终的完整车牌的识别结果显示在计算机上。

如图4所示，在实际的应用当中，车牌识别器306还可以包括设置单元404和视频分车单元405。设置单元404用于对***进行一些默认参数的设置，如车牌大小、部分车牌的监测区域和方向、相邻车牌识别器等。视频分车单元405，将采集的数字图像序列，经过滤波、帧差、自求边缘等处理，加上自定位算法可实现车辆跟踪，从车辆进入视场到离开视场为一辆车的检测过程，从实现分车。

图5为本实施例的车牌识别判断单元402的细化框图。如图5所示，车牌识别判断单元402包括：车牌定位单元501，进行车牌定位，根据定位结果判断是否满足部分车牌的特征，此时可以根据车牌的高宽比来判断是否为部分车牌；车牌切割单元502，对定位后的车牌进行切割，根据切割结果判断是否满足部分车牌的特征，此时可以根据切割的字符数目来判断是否为部分车牌；车牌识别单元503，对切割后的车牌进行识别，根据识别结果判断是否满足部分车牌的特征，此时可以根据识别出的字符数目来判断是否为部分车牌。

图5a为本实施例车牌识别器的硬件结构图。核心处理单元采用Ti C6000系列的高性能处理器，保证视频车牌识别大运算量的实现，FLASH用来存储程序和参数，SDRM作为内存，视频采集芯片用于图像采集，视频输出芯片用于图像送显，网络芯片用于送出识别结果和对外沟通，串口扩展芯片用于送出识别结果和对外沟通，还扩展有I/O接口，预留其他开关量的接入和输出。

总成处理单元307，接收车牌识别结果，如果满足部分车牌特征，则将部分车牌的识别结果进行组合以获得完整车牌的识别结果。部分车牌识别结果包括：部分车牌中每个字符的识别结果，每个字符在部分车牌中的位置，部分车牌的位置，车牌颜色、车牌置信率，以及根据部分车牌的位置获得的完整车牌的位置，通过将部分车牌进行组对并根据上述部分车牌识别结果就能获得完整车牌的识别结果。在一较佳的实施方式中，该完整车牌识别结果中还包括车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息。当最后获得完整车牌识别结果的识别字符数少于正常车牌的字符数时，可以判断该车牌被遮挡，此时该完整车牌的识别结果中包括该车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息，该信息可以通过报警的方式进行输出。

图6为本实施例的总成处理单元307的细化框图。如图6所示，总成处理单元307包括：组对单元601，根据部分车牌识别结果中的完整车牌的位置进行部分车牌的组对，即如果两个部分车牌识别结果的完整车牌的位置相同则属于匹配的部分车牌，然后将匹配的部分车牌组合成完整车牌；多帧投票单元602，获得所述完整车牌的多帧识别结果，将所述多帧识别结果进行投票以获得完整车牌的识别结果。图6a为本实施例的总成处理单元307的硬件结构图，核心处理单元采用ARM微处理器，其他还包括FLAH，SDRM，网络接口，串口扩展芯片等。

如图3所示，为了使该***在光线较暗时也能正常工作，该***还可以包括连接摄像机304和车牌识别器306的补光部分305，用于在晚上和光线较暗的情况下补光。该补光部分可以根据采集图像中计算的特征值控制补光的强度，通过获得视频的场同步信号，将LED补光灯控制在摄像机采集时刻变亮，之后变暗，形成和视频同步闪烁的补光。图7为本实施例补光控制设备的硬件结构图，处理单元采用ARM微处理器，通过串口可以和车牌识别器通讯，可以采集视频图像的场同步信号和光强信号，可以控制摄像机的快门和LED补光管矩阵的开关。

为了提高本实施例的车牌识别率，还可以通过调整摄像机的焦距和角度，使每一个视场重叠覆盖区的大小相当于标准车牌上一个字符的大小。本实施例的车牌宽度占视场的比例计算方法如下：每个标准车道N为3500mm，视场重叠覆盖区M为45mm，标准车牌宽度A为440mm，车道数为n，视场覆盖区个数为m，车道两侧不检测区域L为200mm，视场宽度为D，

车牌宽度/视场宽度＝A/D＝A*n/(N*n+M*m-L*2)公式(2)

当车道数为3时，车牌宽度/视场宽度＝440*3/(3500*3+45*2-200*2)＝1/7.7

当车道数为4时，车牌宽度/视场宽度＝440*4/(3500*4+45*3-200*2)＝1/7.8

经过计算得到本实施例的车牌宽度占视场的比例为1/7.7，比较符合视频识别的要求，所以能过保证较高的车牌识别率。

图8为本实施例的另一种***布置方案图。此时，总成处理单元不再作为一个单独的设备和计算机以及车牌识别器连接，它可以位于计算机中，或者位于车牌识别器中。当总成处理单元位于计算机中，此时车牌识别器直接与计算机连接，并将识别的车牌信息发给计算机，由计算机的总成处理单元将部分车牌识别结果组合成完整车牌识别结果，并显示在计算机上。总成处理单元也可以位于车牌识别器中，此时车牌识别器不仅能够对车牌信息进行识别同时也能对部分车牌的信息进行组合以及多帧投票以获取完整车牌信息。

实施例2：

本实施例提供一种车牌识别方法。该方法能够对交通流截面上所有通过的车辆进行车牌识别，在一优选的实施方式中，将视场重叠覆盖区设置为相当于一个车牌字符大小，使车牌宽度占视场宽度保持较大比例，有效保证较高的车牌识别率，同时不会出现同一时间同一辆车识别两次的情况。

首先，在交通流截面的每一个车道设置车牌识别视频采集点(如摄像机)，以在每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道间形成车牌采集重叠视场。当被识别车牌进入车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的车牌数据，然后，根据两个车牌识别视频采集点采集的该被识别车牌的车牌数据生成该被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果。

当被识别车牌进入车牌采集视场(非重叠区域)时，对应车道的车牌识别视频采集点采集该被识别车牌的车牌数据，并生成该被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果；当被识别车牌进入车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据，并分别生成该被识别车牌的部分车牌识别结果，然后，对部分车牌识别结果进行组合和多帧筛选，获得被识别车牌的完整的车牌数据，并输出车牌识别结果。

相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的车牌数据包括两种情况，一种情况是：两个车牌识别视频采集点分别采集到该被识别车牌的部分车牌数据；将两个车牌识别视频采集点分别采集到该被识别车牌的部分车牌数据组合，生成该被识别车牌的完整的车牌数据。另一种情况是：两个车牌识别视频采集点中的一个采集到该被识别车牌的部分车牌数据，另一个采集到该被识别车牌的完整车牌数据；将两个车牌识别视频采集点分别采集到该被识别车牌的部分车牌和完整车牌数据进行多帧筛选处理，生成该被识别车牌的完整的车牌数据。

本是实施例对部分车牌的识别方法包括以下步骤：

步骤一、对摄像机所摄取的车牌信息的模拟视频进行采集以实现视频的模数转换；

步骤二、识别采集到的车牌信息并判断所识别的车牌信息是否满足部分车牌的特征。部分车牌的特征可以通过和完整车牌的信息进行比较来判断，判断的条件包括：车牌的高宽比例不同于完整车牌，车牌上的字符数少于完整车牌的字符数等等。

图9为步骤二的细化流程图，如图所示：共有三个分支可以进行部分车牌的识别，分别为车牌定位，车牌切割，车牌识别三个过程。以下进行说明：车牌定位时如果高宽比例符合部分车牌的特征，即进行部分车牌切割，如果切割结果符合部分车牌特征，进行部分车牌识别，识别结果符合部分车牌特征则输出部分车牌的识别结果。部分车牌的识别结果包括：识别出的字符及每个字符在整个车牌中的位置、部分车牌的位置、车牌颜色、车牌置信率，以及根据部分车牌计算出的整个车牌的位置。

步骤三、如果满足部分车牌特征，则将所识别的部分车牌的识别结果进行组合以获得完整车牌的识别结果，并输出该完整车牌的识别结果；如果不满足部分车牌特征，则直接输出完整车牌的识别结果。该步骤又细分为以下两个子步骤：

步骤3.1、根据部分车牌识别结果进行部分车牌的组对，将匹配的部分车牌组合成完整车牌；

步骤3.2、获得所述完整车牌的多帧识别结果，将所述多帧识别结果进行投票以获得完整车牌的识别结果。

在一较佳实施方式中，该完整车牌识别结果中还包括车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息。当最后获得完整车牌识别结果的识别字符数少于正常车牌的字符数时，可以判断该车牌被遮挡，此时该完整车牌的识别结果中包括该车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息，该信息可以通过报警的方式进行输出。

以下结合一个具体的应用实例来详细说明本发明车牌识别方法的原理：

图10为采集到的相邻车牌的视频图片。1001和1006代表相邻车牌识别器采集到的视频图片，1002和1005代表车辆，1003和1004代表部分车牌。对1003车牌识别器通过部分车牌识别得到识别结果为：“京A23”、“3”为第四个字符、1003的左上角坐标和右下角坐标、计算所的整个车牌的左上角坐标和右下角坐标。对1004车牌识别器通过部分车牌识别得到识别结果为：“3456”、“3”为第四个字符、1004的左上角坐标和右下角坐标、计算所的整个车牌的左上角坐标和右下角坐标。1003的第四个字符为“3”，1004的第四个字符为“3”，所以组成7个字符识别结果为“京A23456”。在视频将给出多帧识别结果，首先根据设置模块设置的部分车牌的检测区域和方向及1003和1004计算出的车牌位置进行部分车牌组对，然后根据各组对组合成正牌的识别结果，获得多帧的整个车牌的识别结果，通过多帧投票最终获得车牌的识别结果。

本发明的技术方案能够对交通流截面上所有通过的车辆进行车牌识别，视场重叠覆盖区设置为约一个车牌字符大小，保证车牌宽度占视场宽度保持较大比例，有效保证较高的车牌识别率，同时不会出现同一时间同一辆车识别两次的情况。可有效地应用于超速***、闯红灯***、卡口监控***、路径识别***等对整个交通流截面上全部通过车辆进行车牌识别的***中。

以上具体实施方式仅用于说明本发明，而非用于限定本发明。

Claims (10)

1.一种车牌识别方法，在交通流截面的每一个车道设置车牌识别视频采集点，以在所述的每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道的交界处形成车牌采集重叠视场；其中，

当被识别车牌侵入所述的车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据，分别生成部分车牌识别结果；

将两个部分车牌识别结果组合，生成该被识别车牌的完整车牌识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的车牌采集重叠视场约为被识别车牌中的一个字符的大小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的部分车牌识别结果包括：车牌字符识别结果、车牌字符的位置、部分车牌的位置、车牌颜色、车牌置信率以及完整车牌的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当被识别车牌进入所述的车牌采集视场时，对应车道的车牌识别视频采集点采集该被识别车牌的车牌数据，并生成该被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果；

当被识别车牌进入所述的车牌采集重叠视场时，相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据，并分别生成该被识别车牌的部分车牌识别结果，对所述的部分车牌识别结果进行组合和多帧筛选，获得被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的完整车牌识别结果还包括：车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息。

6.一种车牌识别***，其特征在于，所述的***包括：

多个车牌识别视频采集单元，一一对应的设置在交通流截面的每一个车道上，用于在所述的每一个车道上形成车牌采集视场，并在相邻车道的交界处形成车牌采集重叠视场；

多个车牌识别单元，一一对应的与所述的多个车牌识别视频采集单元相连接，用于接收和处理对应车牌识别视频采集单元采集的进入所述车牌采集视场和车牌采集重叠视场的被识别车牌的部分车牌数据，生成部分车牌识别结果；

总成处理单元，根据对相邻车道的两个车牌识别单元分别生成的部分车牌识别结果的处理，生成该被识别车牌的完整车牌数据，输出完整车牌识别结果。

7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述的车牌采集重叠视场约为被识别车牌中的一个字符的大小。

8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述的部分车牌识别结果包括：车牌字符识别结果、车牌字符的位置、部分车牌的位置、车牌颜色、车牌置信率以及完整车牌的位置。

9.根据权利要求6所述的***，其特征在于，

所述的车牌识别视频采集单元，采集进入所述的车牌采集视场的被识别车牌的完整车牌数据，对应的车牌识别单元接收并处理该完整车牌数据，并生成该被识别车牌的完整车牌识别结果，将该完整车牌识别结果传送给所述总成处理单元；或

相邻车道的两个车牌识别视频采集单元，分别采集进入所述的车牌采集重叠视场的被识别车牌的部分车牌数据，对应的车牌识别单元接收并处理对应车道的车牌识别视频采集单元采集的部分车牌数据，并生成该被识别车牌的部分车牌识别结果，将部分车牌识别结果传送给所述总成处理单元；

所述总成处理单元，对部分车牌识别结果进行组合和多帧筛选，获得被识别车牌的完整的车牌数据，输出车牌识别结果。

10.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述的完整车牌识别结果还包括：车牌是否被全部或部分遮挡的提示信息。

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