CN112071079A - 一种基于5g传输的机器视觉车辆远光灯检测预警*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,包括感光传感器检测***:感光传感器检测***包含两块传感器,一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境,另一块用于夜间检测车辆灯光强度,检测是否使用远光灯;数字视频处理***:对视频进行数据采集,对过往车辆视频定位抓拍,在提取的照片中进行特征分析,分析出车牌信息;夜间远光灯判别***:在夜间通过感光传感器进行光源分析,并结合数字视频处理***采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯;远光灯预警提示***:将远光灯车辆车牌信息记录并在道路LED显示板上进行提示,让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。能够解决电子抓拍设备无法对滥用远光灯车辆违法车辆进行处理的问题。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信、机器视觉和交通安全技术领域,具体涉及一种基于 5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***。
背景技术
目前,随着交通道路的发展,汽车占有量逐年上升,汽车安全行驶的问题也成为了社会的焦点。在城市道路夜间行驶,未正确使用远光灯是交通事故产生原因之一。《道路交通安全法》第四十八条规定,通过有交通信号控制的交叉路口,转弯时不能使用远光灯,在照明较好的城区不宜使用远光灯。众所周知,对于车辆超速、变道、穿红灯等车辆违法已经可以实施电子抓拍,但在滥用远光灯车辆违法行为电子抓拍设备还未能广泛普及,在以往的电子抓拍设备中,要进行设备传输线与交换机相连实施数据传送,在交通道路上给设备布线存在一定难度。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,能够解决电子抓拍设备无法对滥用远光灯车辆违法车辆进行处理的问题。
为解决上述现有的技术问题,本发明采用如下方案:
一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,组成部分包括:
感光传感器检测***:所述感光传感器检测***包含两块传感器,一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境,另一块用于夜间检测车辆灯光强度,检测是否使用远光灯;
数字视频处理***:对视频进行数据采集,对过往车辆视频定位进行抓拍,在提取的照片中进行特征分析,分析出车牌信息;
夜间远光灯判别***:在夜间通过感光传感器进行光源分析,并结合所述数字视频处理***采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯;
远光灯预警提示***:如判别车辆已使用远光灯,将记录车辆车牌信息并在道路LED显示板上进行提示,让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。
进一步地,所述机器视觉车辆远光灯检测预警***的步骤包括:
步骤1:通过所述感光传感器检测***识别环境感光传感器检测环境光源,确保设备检测环境能够在夜间进行,减少不必要的环境灯光干扰;如检测出日间环境,所述数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录;如检测出夜间环境,识别车辆车灯感光传感器将会开始工作;
步骤2:通过所述感光传感器检测***识别车辆车灯感光传感器检测车辆车灯光源,检测超过阈值判断是否开启远光灯,如未检测出远光灯,所述数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录,如检测出远光灯,所述数字视频处理***将对抓拍照片进行车辆图像分析;
步骤3:所述数字视频处理***对车辆图像分析,检测图像中车辆是否开启远光灯,如未检测出远光灯,所述数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录,如检测出远光灯,所述数字视频处理***将对抓拍照片进行车牌识别,通过5G模块传输至主控模块记录使用远光灯车牌信息,主控模块再将使用远光灯车牌信息通过5G模块传输至所述远光灯预警提示***。
步骤4:所述远光灯预警提示***接受到使用远光灯车辆车牌信息,将会在距离检测远光灯设备旁边的路边LED显示器上显示提醒,交警部门也会对违规使用远光灯的车辆进行处罚。
进一步地,所述路边LED显示器一般安装在所述检测远光灯设备旁边 200-500米之间,所述显示器上的显示内容为“某某车牌请关闭远光灯”字样。
进一步地,所述感光传感器检测***采集的远光灯图像检测步骤包括:
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:对车辆源图像进行阈值分隔得到灰度图I,再对灰度图I进行反色处理,再接着利用填充算法得到最终的反射弱光图,基于大气散射原理,图I 通过该原理计算得出对应的反射光图RI,使用LOG滤波器处理道路车辆图像得到反射弱光图RS;
步骤3:采用直方图双峰法在图I中实行阈值分割,得到对应阈值T,对于小于T的像素x=0,对于大于T的像素值则转入步骤3;
步骤4:假设k(x,y)代表大于T的像素值坐标,在I、RI、RS三图中各自找到对应k坐标点,提取出对应特征值XI、XRI、XRS,设X=(XI、XRI、XRS)T;
步骤5:设X=(RI,RS,I)是待分类样本,其中每一维度是x的特征属性;
步骤6:待分类样本集合为两类车灯样本G1、反光G2,标记label,车灯样本标记为1,反射光样本标记为0;
步骤7:给定一个测试样本X(RI,RS,I),判断其属于哪一类通过计算后验概率实现,使得计算得到的后验概率最大的类即为该测试样本所属的类;贝叶斯定理如下,
P(x|Gi)=P(RI|Gi)P(RS|Gi)P(I|Gi)
步骤8:其中,P(RI|Gi)为Gi类中向量RI等于当前测试样本的值的数目除以训练样本集里类的数目;
通过上诉计算,取最大项P(X|Gi)P(Gi)作为所属的类别,如果i=1时最大,则属于G1,否则属于G2;
步骤9:将步骤3提取出的X采取上面步骤所说的分类法实施分类;
若(X∈G1),则像素k判断成车灯像素,置图中的像素值x=255;
若(X∈G2),则像素k判断成反射光像素,置x=0;
步骤10:对得到的二值结果图进行连通域的提取,并使用矩形框标出,并标记到源图像中,得到车灯的检测结果。
进一步地,所述数字视频处理***对车牌信息进行识别步骤包括
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:采用视觉显著性算法从车辆图像中提取候选车牌区域;
步骤3:采用基于投影的车牌字符检测方法,将图片灰度化,提取图片的特征值然后根据特征值进行水平分割,把图片中的字符分割出来;
步骤4:采用向量机分类器对车牌字符进行识别,对车牌字符进行识别后,将识别到的信息进行输出。
进一步地,所述步骤2中候选车牌图形提取方式包括提取车辆图像I的亮度特征、颜色特征和方向特征,其计算公式为:
颜色特征提取:分别从r、g、b通道采用亮度I进行归一化后,从这些颜色通道中产生R、G、B、Y四个颜色;
方向特征提取:对方向是0°、90°的车牌图像采用Gabor滤波器对亮度特征进行滤波,得到方向特征O(θ),θ∈{0°,90°};
显著图的每个位置采用一个向量表示,通过向量的空间分布表示图像中局部区域的醒目程度,用以指引注意位置的选择,在前一步中,已经获得了颜色、亮度和方向的单一特征,然后,由各类特征分别构造高斯金字塔,并且根据公式在中心-边缘操作之后获得特征的显著图,其计算方式如,
其中c,s表示高斯金字塔不同层图,小尺度图包含更多中心局部信息,用C表示;大尺度图包含更多背景信息,表示周围图像,用S表示,通过高斯金字塔的跨尺度处理,特征被结合成3类特征显著图,I表示灰度,C表示颜色, O表示方向,特征显著图经过归一化后,作为视觉显著性图的输入三类特征显著图线性组合形成视觉显著图,由S表示。
进一步地,所述提取车牌蓝色和黄色的颜色特征计算公式为:
进一步地,所述车辆视觉显著图为:S=0.65*C+0.2*O+0.15*I。
进一步地,所述车辆视觉显著图中有多个显著度相同的显著点位置时,将采用格式塔(Gestalt)原理中的“相近性法则”(Proximity)调转到离上一次注意焦点最近的显著点位置,视觉显著性图中向量最大值的位置就是最显著的中心位置,即为车牌的位置,或与车牌特征非常相似的车上招牌的位置,或其他有显著特征的位置,为注意机制的焦点,将候选车牌区域在车辆图形中定位并提取出来。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
远光灯机器视觉识别与感光传感器相结合的识别方法及***,能够在50-80 米的距离内,识别出汽车的远光灯开启状态,同时识别出车牌并对车辆实施警告,并且利用5G传输高速率、低时延、广覆盖的特点,可以大幅度提高信息的传输,解决布线困难的问题。
附图说明
图1为***工作流程图;
图2为远光灯图像检测流程图;
图3为车辆车牌识别流程图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1~3所示,一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,组成部分包括:
感光传感器检测***:所述感光传感器检测***包含两块传感器,一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境,另一块用于夜间检测车辆灯光强度,检测是否使用远光灯;
数字视频处理***:对视频进行数据采集,对过往车辆视频定位进行抓拍,在提取的照片中进行特征分析,分析出车牌信息;
夜间远光灯判别***:在夜间通过感光传感器进行光源分析,并结合所述数字视频处理***采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯;
远光灯预警提示***:如判别车辆已使用远光灯,将记录车辆车牌信息并在道路LED显示板上进行提示,让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。
进一步地改进为,所述机器视觉车辆远光灯检测预警***的步骤包括:
步骤1:识别环境感光传感器检测环境光源,确保设备检测环境能够在夜间进行,减少不必要的环境灯光干扰;如检测出日间环境,数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录。如检测出夜间环境,识别车辆车灯感光传感器将会开始工作;
步骤2:识别车辆车灯感光传感器检测车辆车灯光源,检测超过阈值判断是否开启远光灯,如未检测出远光灯,数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录,如检测出远光灯,数字视频处理***将对抓拍照片进行车辆图像分析;
步骤3:数字视频处理***对车辆图像分析,检测图像中车辆是否开启远光灯,如未检测出远光灯,数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录;如检测出远光灯,数字视频处理***将对抓拍照片进行车牌识别,通过5G模块传输至主控模块记录使用远光灯车牌信息,主控模块再将使用远光灯车牌信息通过5G模块传输至远光灯预警提示***;
步骤4:所述远光灯预警提示***接受到使用远光灯车辆车牌信息,将会在距离检测远光灯设备旁边的路边LED显示器上显示提醒,交警部门也会对违规使用远光灯的车辆进行处罚。
所述路边LED显示器一般安装在所述检测远光灯设备旁边200-500米之间,所述显示器上的显示内容为“某某车牌请关闭远光灯”字样。
再进一步地改进为,所述感光传感器检测***采集的远光灯图像检测步骤包括:
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:对车辆源图像进行阈值分隔得到灰度图像I,再对灰度图像I进行反色处理,再接着利用填充算法得到最终的反射弱光图,基于大气散射原理,图像I通过该原理计算得出对应的反射光图RI,使用LOG滤波器处理道路车辆图像得到反射弱光图RS;
步骤3:采用直方图双峰法在图I中实行阈值分割,得到对应阈值T,对于小于T的像素x=0,对于大于T的像素值则转入步骤3;
步骤4:假设k(x,y)代表大于T的像素值坐标,在I、RI、RS三图中各自找到对应k坐标点,提取出对应特征值XI、XRI、XRS,设X=(XI、XRI、XRS)T;
步骤5:设X=(RI,RS,I)是待分类样本,其中每一维度是x的特征属性;
步骤6:本文待分类样本集合为两类车灯样本G1、反光G2,标记label,车灯样本标记为1,反射光样本标记为0;
步骤7:给定一个测试样本X(RI,RS,I),判断其属于哪一类通过计算后验概率实现,使得计算得到的后验概率最大的类即为该测试样本所属的类。贝叶斯定理如下,
步骤8:其中,P(RI|Gi)为Gi类中向量RI等于当前测试样本的值的数目除以训练样本集里类的数目;
通过上诉计算,取最大项P(X|Gi)P(Gi)作为所属的类别,如果i=1时最大,则属于G1,否则属于G2;
步骤9:将步骤3提取出的X采取上面步骤所说的分类法实施分类;
若(X∈G1),则像素k判断成车灯像素,置图中的像素值x=255;
若(X∈G2),则像素k判断成反射光像素,置x=0;
步骤10:对得到的二值结果图进行连通域的提取,并使用矩形框标出,并标记到源图像中,得到车灯的检测结果。
更进一步的改进为,所述数字视频处理***对车牌信息进行识别步骤包括:
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:采用视觉显著性算法从车辆图像中提取候选车牌区域;
提取车辆图像的亮度特征、颜色特征和方向特征,其计算公式为:
颜色特征提取:分别从r、g、b通道采用亮度I进行归一化后,从这些颜色通道中产生R、G、B、Y四个颜色。由于中国车牌大部分是蓝白,黄黑,文中也只研究这类车牌,所以只选择蓝色和黄色作为颜色特征,其计算方式如下:
方向特征提取:在通常情况下,车牌信息最清楚的方向是0°,90°,所以车牌图像只在0°和90°方向采用Gabor滤波器对亮度特征进行滤波,得到方向特征O(θ),θ∈{0°,90°}。
显著图的每个位置采用一个向量表示,通过向量的空间分布表示图像中局部区域的醒目程度,用以指引注意位置的选择。在前一步中,已经获得了颜色、亮度和方向的单一特征。然后,由各类特征分别构造高斯金字塔,并且根据公式在中心-边缘操作之后获得特征的显著图。
其中c,s表示高斯金字塔不同层图,小尺度图包含更多中心局部信息,用C表示;大尺度图包含更多背景信息,表示周围图像,用S表示。例如,BY (c,s)表示显著图是通过色彩通道的c层图和s层图的中心-边缘差异获得的。N(*)表示归一化运算,在形成特征图时,一些表现很强的显著目标可能被其他特征的噪声或非显著信息掩盖,所以,需要采用归一化算子N(*),用以提升那些对醒目位置有较高影响的特征,抑制那些包含大量可比峰值响应的特征,即邻域中相似的特征相互抑制。通过高斯金字塔的跨尺度处理,特征被结合成3类特征显著图,I表示灰度,C表示颜色,O表示方向。特征显著图经过归一化后,作为视觉显著性图的输入三类特征显著图线性组合形成视觉显著图,由S表示。由于三类特征的强度在车牌区域的显著性图中的贡献是不同的,所以三类特征显著图线性组合的系数应当不相同。由于车牌的颜色和周围颜色的不连续性,颜色特征是最重要的。方向特征是第二重要的,因为几乎所有的车牌0°和90°方向全然不同。亮度特征贡献最小。实验表明,最好的效果是当颜色、方向、亮度系数分别为0.65,0.2,0.15时。所以车辆视觉显著图可以表示为:
S=0.65*C+0.2*O+0.15*I
车辆视觉显著图是对车辆中突出特征的数据反映,注意焦点在视觉显著图的引导下定位到显著位置,并在图像中跳转。通过赢者取全的策略,使得注意焦点自动跳转到最显著特征所表示的位置。如果车辆视觉显著图中有多个显著度相同的显著点位置时,将采用格式塔(Gestalt)原理中的“相近性法则”(Proximity)调转到离上一次注意焦点最近的显著点位置。视觉显著性图中向量最大值的位置就是最显著的中心位置,即为车牌的位置,或与车牌特征非常相似的车上招牌的位置,或其他有显著特征的位置,为注意机制的焦点。通过上述算法步骤,就可将候选车牌区域在车辆图形中定位并提取出来
步骤3:采用基于投影的车牌字符检测方法,将图片灰度化,提取图片的特征值然后根据特征值进行水平分割,把图片中的字符分割出来。
步骤4:采用向量机分类器对车牌字符进行识别。我国的车牌格式是:汉字 +字母+数字,根据我国车牌的特点,可以设计4类分类器来对车牌字符进行识别。汉字分类器负责识别汉字;数字分类器负责识别“0”到“9”,共10个数字。字母分类器负责识别24个字母,“O”和“I”除外,为的是不和数字“0”、“1”产生混淆。数字加字母分类器负责识别“0”到“9”,加上24个字母,共34个字符。对车牌字符进行识别后,将识别到的信息进行输出。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (9)
1.一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:组成部分包括
感光传感器检测***:所述感光传感器检测***包含两块传感器,一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境,另一块用于夜间检测车辆灯光强度,检测是否使用远光灯;
数字视频处理***:对视频进行数据采集,对过往车辆视频定位进行抓拍,在提取的照片中进行特征分析,分析出车牌信息;
夜间远光灯判别***:在夜间通过感光传感器进行光源分析,并结合所述数字视频处理***采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯;
远光灯预警提示***:如判别车辆已使用远光灯,将记录车辆车牌信息并在道路LED显示板上进行提示,让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述机器视觉车辆远光灯检测预警***的步骤包括
步骤1:通过所述感光传感器检测***识别环境感光传感器检测环境光源,确保设备检测环境能够在夜间进行,减少不必要的环境灯光干扰;
步骤2:通过所述感光传感器检测***识别车辆车灯感光传感器检测车辆车灯光源,检测超过阈值判断是否开启远光灯,如未检测出远光灯,所述数字视频处理***只对车辆进行抓拍,进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录,如检测出远光灯,所述数字视频处理***将对抓拍照片进行车辆图像分析;
步骤3:所述数字视频处理***对车辆图像分析,检测图像中车辆是否开启远光灯,并将结果通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录或传输至所述远光灯预警提示***。
步骤4:所述远光灯预警提示***接受到使用远光灯车辆车牌信息,将会在距离检测远光灯设备旁边的路边LED显示器上显示提醒,交警部门也会对违规使用远光灯的车辆进行处罚。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述路边LED显示器一般安装在所述检测远光灯设备旁边200-500米之间,所述显示器上的显示内容为“某某车牌请关闭远光灯”字样。
4.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述感光传感器检测***采集的远光灯图像检测步骤包括:
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:对车辆源图像进行阈值分隔得到灰度图I,再对灰度图I进行反色处理,再接着利用填充算法得到最终的反射弱光图,基于大气散射原理,图I通过该原理计算得出对应的反射光图RI,使用LOG滤波器处理道路车辆图像得到反射弱光图RS;
步骤3:采用直方图双峰法在图I中实行阈值分割,得到对应阈值T,对于小于T的像素x=0,对于大于T的像素值则转入步骤3;
步骤4:假设k(x,y)代表大于T的像素值坐标,在I、RI、RS三图中各自找到对应k坐标点,提取出对应特征值XI、XRI、XRS,设X=(XI、XRI、XRS)T;
步骤5:设X=(RI,RS,I)是待分类样本,其中每一维度是x的特征属性;
步骤6:待分类样本集合为两类车灯样本G1、反光G2,标记label,车灯样本标记为1,反射光样本标记为0;
步骤7:给定一个测试样本X(RI,RS,I),判断其属于哪一类通过计算后验概率实现,使得计算得到的后验概率最大的类即为该测试样本所属的类;贝叶斯定理如下,
P(x|Gi)=P(RI|Gi)P(RS|Gi)P(I|Gi)
步骤8:其中,P(RI|Gi)为Gi类中向量RI等于当前测试样本的值的数目除以训练样本集里类的数目;
通过上诉计算,取最大项P(X|Gi)P(Gi)作为所属的类别,如果i=1时最大,则属于G1,否则属于G2;
步骤9:将步骤3提取出的X采取上面步骤所说的分类法实施分类;
若(X∈G1),则像素k判断成车灯像素,置图中的像素值x=255;
若(X∈G2),则像素k判断成反射光像素,置x=0;
步骤10:对得到的二值结果图进行连通域的提取,并使用矩形框标出,并标记到源图像中,得到车灯的检测结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述数字视频处理***对车牌信息进行识别步骤包括
步骤1:对视频中过往车辆进行抓拍,当车辆到达指定区域后,视频会对车辆进行照片提取;
步骤2:采用视觉显著性算法从车辆图像中提取候选车牌区域;
步骤3:采用基于投影的车牌字符检测方法,将图片灰度化,提取图片的特征值然后根据特征值进行水平分割,把图片中的字符分割出来;
步骤4:采用向量机分类器对车牌字符进行识别,对车牌字符进行识别后,将识别到的信息进行输出。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述步骤2中候选车牌图形提取方式包括提取车辆图像I的亮度特征、颜色特征和方向特征,其计算公式为:
颜色特征提取:分别从r、g、b通道采用亮度I进行归一化后,从这些颜色通道中产生R、G、B、Y四个颜色;
方向特征提取:对方向是0°、90°的车牌图像采用Gabor滤波器对亮度特征进行滤波,得到方向特征O(θ),θ∈{0°,90°};
显著图的每个位置采用一个向量表示,通过向量的空间分布表示图像中局部区域的醒目程度,用以指引注意位置的选择,在前一步中,已经获得了颜色、亮度和方向的单一特征,然后,由各类特征分别构造高斯金字塔,并且根据公式在中心-边缘操作之后获得特征的显著图,其计算方式如,
其中c,s表示高斯金字塔不同层图,小尺度图包含更多中心局部信息,用C表示;大尺度图包含更多背景信息,表示周围图像,用S表示,通过高斯金字塔的跨尺度处理,特征被结合成3类特征显著图,I表示灰度,C表示颜色,O表示方向,特征显著图经过归一化后,作为视觉显著性图的输入三类特征显著图线性组合形成视觉显著图,由S表示。
8.根据权利要求6所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述车辆视觉显著图为:S=0.65*C+0.2*O+0.15*I。
9.根据权利要求8所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警***,其特征在于:所述车辆视觉显著图中有多个显著度相同的显著点位置时,将采用格式塔(Gestalt)原理中的“相近性法则”(Proximity)调转到离上一次注意焦点最近的显著点位置,视觉显著性图中向量最大值的位置就是最显著的中心位置,即为车牌的位置,或与车牌特征非常相似的车上招牌的位置,或其他有显著特征的位置,为注意机制的焦点,将候选车牌区域在车辆图形中定位并提取出来。
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