一种基于车牌识别技术的高速公路车辆查找方法

摘要

一种基于车牌识别技术的高速公路车辆查找方法，包括获取固定服务区域内的视频监控图像，并从中查找并截取包含车辆的图像；将包含车辆的图像进行预处理，从预处理之后的包含车辆的图像中定位出包含车牌的矩形区域；将需要查找的车辆的车牌号码与包含车牌的矩形区域中识别出的字符进行匹配比较。本发明所提供的基于车牌识别技术的高速公路车辆查找方法中能够及时找出犯罪嫌疑车辆，而且通过放大的静止视频监控图像和对静止视频监控图像进行放大处理，从而使得获取的包含车辆的图像的质量高，细节丰富，能够更准确地识别出车牌号码中的字符。

主权项

一种基于车牌识别技术的高速公路车辆查找方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取固定服务区域内的视频监控图像；S02、从所述视频监控图像中查找并截取包含车辆的图像；S03、将包含车辆的图像进行预处理；S04、从预处理之后的包含车辆的图像中定位出包含车牌的矩形区域；S05、将定位出的包含车牌的矩形区域进行倾斜矫正；S06、将倾斜矫正之后包含车牌的矩形区域分割为单独的字符；S07、对所述字符进行特征提取，识别所述字符；S08、将需要查找的车辆的车牌号码与识别出的字符进行匹配比较；其中，步骤S01包括获取车辆进入服务区域的动态视频监控图像，并在车辆由行进变成停止状态时获取车辆的静止视频监控图像，静止视频监控图像相比动态视频监控图像的放大的倍数为d1；步骤S02包括从所述静止视频监控图像中查找并截取包含车辆的图像；步骤S03包括对包含车辆的图像进行放大处理，令放大处理前的图像中像素点的位置的坐标为(x，y)且像素值为θ(x，y)，放大处理的倍数为d2，放大处理后的图像的像素点的位置坐标为(x’，y’)，则放大处理后的图像的该像素点的像素值${\theta }^{\prime }(x^{\prime },y^{\prime })=(x_2-\frac{x^{\prime }}{d2})(y_2-\frac{y^{\prime }}{d2})\theta (x_1,y_1)+(x_2-\frac{x^{\prime }}{d2})(\frac{y^{\prime }}{d2}-y_1)\theta (x_1,y_2)+$$(\frac{x^{\prime }}{d2}-x_1)(y_2-\frac{y^{\prime }}{d2})\theta (x_2,y_1)+(\frac{x^{\prime }}{d2}-x_1)(\frac{y^{\prime }}{d2}-y_1)\theta (x_2,y_2),$其中x₁，y₁分别为放大处理前的图像中某一像素点的位置的横、纵坐标值，且x₂＝x₁+1，y₂＝y₁+1；步骤S08包括先对包含车牌的矩形区域的左边起的第一个字符进行识别，将识别的结果与需要查找的车辆的车牌号码的左边起的第一个字符进行匹配比较，两者相同才会继续进行识别。