车牌识别设备参数设定方法及车牌识别器

1.一种车牌识别设备参数设定方法，其特征在于，包括：
获取有效的车牌图像检测与识别结果；
采集所述结果中与预定参数相关的数据；
将所述预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数；
将所述预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析包括：
将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计；
确定统计后的数据的重合度及范围；
利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果；
获取有效的车牌图像检测与识别结果后还包括：
统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数；
当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。
2.如权利要求1所述的车牌识别设备参数设定方法，其特征在于，所述车牌图像检测与识别结果是否有效的标准包括：
识别到的字符的个数与车牌中字符个数一样；
和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度满足预定值；
和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度叠加后的总和达到阈值。
3.如权利要求1所述的车牌识别设备参数设定方法，其特征在于，所述获取有效的车牌图像检测与识别结果之前还包括：
按照预定规则采集车牌图像；
对采集到的车牌图像进行检测与识别。
4.如权利要求1所述的车牌识别设备参数设定方法，其特征在于，所述根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数包括：
根据统计分析的结果确定预定参数中各项参数的数值；
将所述数值与统计分析之前的各项参数的数值进行比较；
当比较结果不一样时，修改车牌识别设备参数中比较结果不一样对应的参数的数值。
5.一种车牌识别器，其特征在于，包括：获取模块，采集模块，修改模块，其中，获取模块，用于获取有效的车牌图像检测与识别结果；
采集模块，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据；
修改模块，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数；
所述修改模块包括：统计单元，分析单元，修改单元，其中，
统计单元，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计，确定统计后的数据的重合度及范围；
分析单元，利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果；
修改单元，根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数；
还包括计数模块，其中，
计数模块，用于统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数，当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。
6.如权利要求5所述的车牌识别器，其特征在于，所述采集模块包括：
采集单元，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据。

车牌识别设备参数设定方法及车牌识别器\n技术领域\n[0001] 本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种车牌识别设备参数设定方法及车牌识别器。\n背景技术\n[0002] 随着车辆的增多，车牌识别设备已经被广泛的使用在停车场出入口，商厦出入口等地方；其中，车牌识别设备在实际使用的过程中由于受到硬件资源的限制，算法局限性限制等，其性能只能在满足某些条件下才能达到预定要求。\n[0003] 因此为了保证车牌识别设备的性能，在现场进行安装的时候，一般会要求安装人员遵循安装守则。该安装守则一般是在实验室中经过长时间测试得到，然后再对安装人员进行培训，以确保摄像机安装的角度与实验室开发时的角度接近。同时车牌识别器在实际使用中会有一些配套参数，例如车牌的最大尺寸，最小尺寸，字符分割模板，默认地区等等。\n这些参数一般与算法配套使用，以提高算法性能。\n[0004] 然而在实际应用中，现场环境和应用场景千变万化，另外工程安装人员的水平也参差不齐，错误的安装会导致车牌识别设备的检测率与识别率下降。更严重的情况甚至出现每个安装人员安装的设备的检测率与识别率都不一样。工程安装人员由于培训时间少，或者对车牌识别原理不了解，一般仅凭经验设置参数，因此参数的设置不一定准确。不正确的参数设置会导致车牌识别器性能下降。\n[0005] 因此，如何修订车牌识别设备的参数，使得车牌识别设备的性能得到提高，是本领域技术人员需要解决的技术问题。\n发明内容\n[0006] 本发明的目的是提供一种车牌识别设备参数设定方法，该方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高。\n[0007] 为解决上述技术问题，本发明提供一种车牌识别设备参数设定方法包括：\n[0008] 获取有效的车牌图像检测与识别结果；\n[0009] 采集所述结果中与预定参数相关的数据；\n[0010] 将所述预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0011] 其中，获取有效的车牌图像检测与识别结果后还包括：\n[0012] 统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数；\n[0013] 当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。\n[0014] 其中，所述车牌进行检测与识别的结果是否有效的标准包括：\n[0015] 识别到的字符的个数与车牌中字符个数一样；\n[0016] 和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度满足预定值；\n[0017] 和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度叠加后的总和达到阈值。\n[0018] 其中，所述将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析包括：\n[0019] 将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计；\n[0020] 确定统计后的数据的重合度及范围；\n[0021] 利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果。\n[0022] 其中，所述获取有效的车牌图像检测与识别结果之前还包括：\n[0023] 按照预定规则采集车牌图像；\n[0024] 对采集到的车牌图像进行检测与识别。\n[0025] 其中，所述根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数包括：\n[0026] 根据统计分析的结果确定预定参数中各项参数的数值；\n[0027] 将所述数值与统计分析之前的各项参数的数值进行比较；\n[0028] 当比较结果不一样时，修改该参数的数值。\n[0029] 本发明所提供的一种车牌识别器包括：获取模块，采集模块，修改模块，其中，[0030] 获取模块，用于获取有效的车牌图像检测与识别结果；\n[0031] 采集模块，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据；\n[0032] 修改模块，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0033] 其中，车牌识别器还包括计数模块，其中，\n[0034] 计数模块，用于统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数，当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。\n[0035] 其中，所述采集模块包括：\n[0036] 采集单元，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据。\n[0037] 其中，所述修改模块包括：统计单元，分析单元，修改单元，其中，[0038] 统计单元，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计，确定统计后的数据的重合度及范围；\n[0039] 分析单元，利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果；\n[0040] 修改单元，根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0041] 本发明所提供的车牌识别设备参数设定方法，获取有效的车牌图像检测与识别结果；采集所述结果中与预定参数相关的数据；将所述预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数；通过车牌识别设备对采集到的车牌图像进行检测与识别，获取有效的车牌图像检测与识别结果，并采集有效结果中与预定参数相关的数据；对预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，能够得到检测与识别效果好的数据相对应的参数应该的设置数值，对原始车牌识别设备的参数进行修改，以保证车牌识别设备的性能；该方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高，且能够适应各种实际环境。\n附图说明\n[0042] 为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0043] 图1为本发明实施例提供的车牌识别设备参数设定方法的流程图；\n[0044] 图2为本发明实施例提供的将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析的方法的流程图；\n[0045] 图3为本发明实施例提供的修改车牌识别设备参数的方法的流程图；\n[0046] 图4为本发明实施例提供的车牌识别器的结构框图；\n[0047] 图5为本发明实施例提供的另一车牌识别器的结构框图；\n[0048] 图6为本发明实施例提供的采集模块的结构框图；\n[0049] 图7为本发明实施例提供的修改模块的结构框图。\n具体实施方式\n[0050] 本发明的目的是提供一种车牌识别设备参数设定方法，该方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高。\n[0051] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0052] 本发明的方法可以基于视频流的运行模式，对采集到的车辆图像进行车牌检测与识别。\n[0053] 请参考图1，图1为本发明实施例提供的车牌识别设备参数设定方法的流程图；该方法可以包括：\n[0054] 步骤s100、获取有效的车牌图像检测与识别结果；\n[0055] 其中，这里车牌识别设备对获取的车辆图像进行检测、识别，当得到检测与识别结果时，判断该识别结果是否有效，因为要根据这些结果对车牌识别设备的参数进行修改、设定，以便提高车牌识别设备的性能，因此只能对有效的处理结果进行采集。\n[0056] 步骤s110、采集所述结果中与预定参数相关的数据；\n[0057] 其中，车牌识别设备对车牌图像进行检测与识别的结果包含很多信息，并不是需要将该结果中所有的信息进行提取，只是在提取即采集前，预先设定好需要检测的参数，设定好之后只需要对预定参数的数据进行采集，例如该停车场环境下只需要对车牌大小的参数进行检测，看是否需要对其进行改动，因此就只要提取与车牌大小参数有关的数据即可。\n这里的预定参数的种类可以根据实际情况的不同或者运用场景的不同进行特定的设定即可。\n[0058] 其中，这里可以进行收集的参数可以包括：车牌的大小、车牌的宽高比、车牌的运行轨迹、默认省份和地区等。\n[0059] 步骤s120、将所述预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0060] 其中，将预定参数中各项参数中在步骤s110中收集到的数据进行统计分析，其中对每类预定参数中收集到的数据进行统计分析的方法可以预先进行设定，并不是每种参数的统计分析方法都是一致的，只是大概的方向可以都是对相对应采集到的数据进行一个重合度的统计，数量的统计，数值范围的统计；具体怎么根据得到的数据进行分析处理，还需要根据每种参数的意义和实际情况进行预先的程序设定。处理器可以利用每种参数下相对应的分析程序根据采集到的数据进行分析；后利用统计分析结果进行修改、设定车牌识别设备参数。\n[0061] 例如在车牌的大小中车牌宽度的参数，目前的车牌分类器一般都使用划窗搜索的方式，如使用AdaBoost算法训练的车牌分类器，一般使用多尺寸，多尺度窗口进行搜索。如果不能确定车牌尺寸的大小，系统会进行大量无用搜索，且浪费时间。本发明中可以把监控画面按高度平均划分成三个区域，其中三个区域中存在一定的重叠区域，然后对于这三个区域分别统计出现过的并且识别成功的车牌的最小宽度以及最大宽度，把最小宽度缩小\n10％作为该区域的搜索的起始宽度，把最大宽度扩大10％作为该区域的搜索的终止宽度。\n每次检测与识别成功一个车牌，获取该车牌的宽度，然后按车牌出现的位置，选择该车牌属于哪个区域，与该区域的最小车牌宽度与最大车牌宽度进行比较。如果比最小车牌宽度小，修改最小车牌宽度。如果比最大车牌宽度大，修改最大车牌宽度。\n[0062] 其中，车牌的宽高比等其他参数就如车牌的大小中车牌宽度的参数有自己的统计分析规则，例如把最小宽度缩小10％作为该区域的搜索的起始宽度，把最大宽度扩大10％作为该区域的搜索的终止宽度。并且能够根据对应参数的统计分析规则利用统计分析的结果进行相应参数的修改，例如选择该车牌属于哪个区域，与该区域的最小车牌宽度与最大车牌宽度进行比较。如果比最小车牌宽度小，修改最小车牌宽度。如果比最大车牌宽度大，修改最大车牌宽度。\n[0063] 基于上述技术方案，本发明实施例提供一种车牌识别设备参数设定方法，通过车牌识别设备对采集到的车牌图像进行检测与识别，获取有效的车牌图像检测与识别结果，并采集有效结果中与预定参数相关的数据；对预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，能够得到检测与识别效果好的数据相对应的参数应该的设置数值，对原始车牌识别设备的参数进行修改，以保证车牌识别设备的性能；该方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高，且能够适应各种实际环境。\n[0064] 可选的，获取有效的车牌图像检测与识别结果后还包括：\n[0065] 统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数；\n[0066] 当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。\n[0067] 其中，还可以在获取有效的车牌图像检测与识别结果后，统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数；即统计车牌图像检测与识别有效的个数；可以利用车牌识别设备中的处理器中的计数器进行计数；当出现有效的个数到预定阈值时，调用采集程序进行采集所有结果中与预定参数相关的数据。\n[0068] 这样可以使得车牌识别设备在进行参数修订设置时，效率更高，不需要每次都对一个结果进行修改，那样也会存在太频繁的问题，优选的，可以设置一个阈值，当车牌图像检测与识别有效的个数达到阈值时，那么在进行采集所有结果中与预定参数相关的数据，效果会更好，也即让车牌识别设备进行一段时间的积累，也相当与对前一次修改、设置参数后的效果进行的验证，在样本数量达到一定数值的时候，在进行统计分析，可能更能得到有意义的数据，也减小了一次偏差数据对整体数据的影响。\n[0069] 可选的，所述车牌进行检测与识别的结果是否有效的标准可以包括：\n[0070] 识别到的字符的个数与车牌中字符个数一样；\n[0071] 和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度满足预定值；\n[0072] 和/或车牌中每个对应位置上的字符的置信度叠加后的总和达到阈值。\n[0073] 其中，根据实际情况的需要，即实际情况对参数要求的高低，车牌进行检测与识别的结果是否有效的标准可以包括识别到的字符的个数与车牌中字符个数一样，即在中国正常车牌字符的个数应该是7个，因此当识别到的字符的个数为7个时，可以算车牌检测与识别的结果有效；\n[0074] 或者是车牌中每个对应位置上的字符的置信度满足预定值，因为中国车牌中的字符一般都是由汉字，英文字母和数字组成，由于它们的复杂程度以及个数种类都不一样，因此，它们的置信度也会存在差异，由于使用车牌字符分类器进行字符识别，训练过程中使用支持向量机SVM的训练方法，因此每个字符识别的结果会有一个置信度；通过情况下汉字的置信度要比英文字母和数字的置信度低，因此当车牌中每个对应位置上的字符的置信度满足预定值时，可以算车牌检测与识别的结果有效；\n[0075] 或者是车牌中每个对应位置上的字符的置信度叠加后的总和达到阈值，当车牌中每个对应位置上的字符的置信度叠加后的总和达到阈值时，可以算车牌检测与识别的结果有效；\n[0076] 其中，这里的车牌检测与识别的结果是否有效的标准还可以是上述几种情况的各种组合，也可以有其他的标准，这些都可以根据实际情况进行确定。\n[0077] 可选的，请参照图2，图2为本发明实施例提供的将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析的方法的流程图；该方法可以包括：\n[0078] 步骤s200、将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计；\n[0079] 其中，预定参数中各项参数的相关的数据进行统计，这里的统计可以是进行归纳统计，也即进行整合。\n[0080] 步骤s210、确定统计后的数据的重合度及范围；\n[0081] 其中，将数据统计后，可以得到一些数值，例如所有数据所占据的一个数据范围，可以是各个数据的重合度，可以是各个数据的百分比，可以是数据的置信区间，等通过统计各个数据得到的重叠区间和范围区间。\n[0082] 步骤s220、利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果。\n[0083] 其中，利用所得的各项参数的相关的数据的重合度及范围，通过各项参数的分析规则中对这些重合度和范围的使用，得到统计分析结果也即修改结果，利用该统计分析结果可以进行车牌识别设备参数的修改。\n[0084] 例如车牌的大小(主要是车牌的宽度)：目前的车牌分类器一般都使用划窗搜索的方式，例如使用级联演算AdaBoost算法训练的车牌分类器，一般使用多尺寸，多尺度窗口进行搜索。如果不确定车牌尺寸，系统会进行大量无用搜索，且浪费时间。本发明提出把监控画面按高度平均划分成三个区域，其中三个区域会存在一定的重叠区域，然后对于这三个区域分别统计出现过的并且识别成功的车牌的最小宽度以及最大宽度，把最小宽度缩小\n10％作为该区域的搜索的起始宽度，把最大宽度扩大10％作为该区域的搜索的终止宽度。\n每次检测并识别成功一个车牌，获取该车牌的宽度，然后按车牌出现的位置，选择该车牌属于哪个区域，与该区域的最小车牌宽度与最大车牌宽度进行比较。如果比最小车牌宽度小，修改最小车牌宽度。如果比最大车牌宽度大，修改最大车牌宽度。\n[0085] 其中，这里利用统计数据中的重合度找到重叠区域，根据数据的范围找到车牌的最小宽度以及最大宽度，通过这些数据以及该项参数的分析规则也即把最小宽度缩小10％作为该区域的搜索的起始宽度，把最大宽度扩大10％作为该区域的搜索的终止宽度；可以利用这些进行车牌的宽度的修改。\n[0086] 车牌的宽高比：目前由于摄像机安装存在一定的角度，因此车牌在整个监控区域的宽高比会存在一定的差异。例如车牌远离摄像机的时候，车牌宽高比较大，车牌靠近摄像机的时候，车牌宽高比较小。因此如果仅使用一个尺寸的车牌分类器，可能会造成某些区域检测车牌效果较差。因此对于多个尺寸的车牌分类器的宽高比参数来说，在车牌远离摄像机的区域使用宽高比较大的车牌分类器，在中间区域使用正常比例的车牌分类器，在车牌靠近摄像机的区域使用宽高比较小的车牌分类器。设备刚开始工作的时候可以首先使用标准的车牌分类器进行车牌检测，检测并识别成功一个车牌后，获取该车牌的宽高比。在统计了一定数量的有效车牌识别结果后，就可以确定宽高比较小车牌分类器，正常车牌分类器以及宽高比较大车牌分类器的使用范围。例如监控区域上1/4区域使用宽高比较大的车牌分类器，1/4至3/4区域使用正常宽高车牌分类器等。后续使用中根据获取的车牌的宽高比微调车牌分类器的使用范围。\n[0087] 其中，这里也是利用在检测与识别成功车牌中获取宽高比即范围，以及获取成功的范围即重合度，通过这些可以确定宽高比较小车牌分类器，正常车牌分类器以及宽高比较大车牌分类器的使用范围；因此又可以根据上述范围和重合度可以得到各种宽高车牌分类器的使用范围。\n[0088] 车牌的运行轨迹：目前使用的系统为了减少资源，一般会设定车牌检测区域。车牌检测区域一般是工作人员在客户端软件通过画线确定。然而在实际使用中，车牌出现的位置有可能仅占划定区域的一部分，并且有可能出现在划定区域外。系统通过统计每个有效识别车牌的出现位置，获得每个车牌的运行轨迹，然后根据车牌出现的位置确定车牌可能出现的区域。然后把包含车牌的区域适当外扩作为车牌检测区域。并在后续使用中不断调整车牌可能出现的区域，从而实现更好识别效果。\n[0089] 其中，这里根据车牌出现的位置确定车牌可能出现的区域即使用的是有效结果中车牌的运行轨迹的范围，利用此来修改运行轨迹参数，即不断调整车牌可能出现的区域。\n[0090] 默认省份和地区：由于车牌上的汉字的识别率一般较低，一般的小区出入口，来自本省的车辆所占的比例一般会高达95％以上。对于识别困难的汉字，可以使用默认省份的汉字替代。在进行出入口信息匹配的时候如果省份出错了，可以通过后面的6个字符或数字进行匹配。或者通过别的附加信息进行区分。车牌识别器可以通过统计出现的所有的车牌的省份信息，自动设定默认省份。同时也可以通过统计出现的地区的次数，设定默认地区。\n[0091] 其中，这里是通过出现的省份的数据的重合度来进行默认省份和地区的设置和修改的。\n[0092] 因此，可以看到通过对大量车牌检测有效的结果中预定参数中各项参数的相关的数据进行统计，得到重合度和范围，并利用各个参数下的分析规则以及得到的重合度和范围进行分析，确定相对应参数的修改；通过参数的修改使得每个参数的所代表的检测性能得到提高，因此使得车牌识别设备的性能得到很大的提高，并且由于车牌识别设备具有参数根据实际情况进行自动分析、自动修改的功能，不需要人工干预，因此对环境的适应性也得到提高，能够快速适应现场环境的变化。\n[0093] 可选的，所述获取有效的车牌图像检测与识别结果之前还包括：\n[0094] 按照预定规则采集车牌图像；\n[0095] 对采集到的车牌图像进行检测与识别。\n[0096] 其中，由于车牌识别设备在进行车牌识别的过程中，车辆可以不是静态的，可以是行进中的车辆。因此为了提高车牌识别设备对车牌识别的效率，不需要对采集到的每一帧图像都要进行检测与识别。由于可能连续的帧所代表的车辆位置等信息基本是不变的，那么就会出现相对应对一个位置的车辆图像进行很多次处理，这样对一样的图像进行多次处理会使图像处理的效率降低。\n[0097] 因此，可以按照预定规则采集车牌图像，例如可以每隔一帧采集一次图像，并对采集到的车牌图像进行检测与识别，也可以按照实际情况进行每隔预定帧采集一次图像，并对采集到的车牌图像进行检测与识别。\n[0098] 通过上述方法，可以灵活的设定采集图像参数，使得车牌识别设备工作效率更高。\n[0099] 可选的，请参考图3，图3为本发明实施例提供的修改车牌识别设备参数的方法的流程图；该方法可以包括：\n[0100] 步骤s300、根据统计分析的结果确定预定参数中各项参数的数值；\n[0101] 其中，例如通过出现的省份的数据的重合度来进行默认省份和地区的设置和修改。例如出现的省份中陕西省出现的次数高达98％，那么通过统计分析的结果，陕西省出现的次数占所有检测车牌的98％，其中，又若所有检测车牌中或者检测与识别到的所有陕西省车牌中西安市所占的比例为90％；那么可以确定默认省份和默认地区应该为陕西省西安市。\n[0102] 步骤s310、将所述数值与统计分析之前的各项参数的数值进行比较；\n[0103] 其中，可以根据统计分析结果得到的默认省份和默认地区与之前设定的默认省份和默认地区进行比较。\n[0104] 步骤s320、当比较结果不一样时，修改该参数的数值。\n[0105] 其中，根据这个比较结果，当不一致时，可以设定或者修改默认省份为陕西省；可以对默认地区的参数进行修改或者设定为西安市。\n[0106] 基于上述技术方案，本发明实施例提供的车牌识别设备参数设定方法，通过车牌识别设备对经过预定规则采集到的车牌图像进行检测与识别，可以提高工作效率，节约时间；获取有效的车牌图像检测与识别结果，当有效识别结果达到阈值时，采集有效结果中与预定参数相关的数据；这样提高了车牌识别设备参数修订的准确度，减少修改次数，对预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，能够得到检测与识别效果好的数据相对应的参数应该的设置数值，对原始车牌识别设备的参数进行修改，以保证车牌识别设备的性能；\n该方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高，且能够适应各种实际环境。\n[0107] 本发明实施例提供了车牌识别设备参数设定方法，可以通过上述方法能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高。\n[0108] 下面对本发明实施例提供的车牌识别器进行介绍，下文描述的车牌识别器与上文描述的车牌识别设备参数设定方法可相互对应参照。\n[0109] 请参考图4，图4为本发明实施例提供的车牌识别器的结构框图；该车牌识别器可以包括：获取模块100，采集模块200，修改模块300，其中，\n[0110] 获取模块100，用于获取有效的车牌图像检测与识别结果；\n[0111] 采集模块200，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据；\n[0112] 修改模块300，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计分析，并根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0113] 可选的，请参考图5，图5为本发明实施例提供的另一车牌识别器的结构框图；该车牌识别器还可以包括：计数模块400，用于统计有效的车牌图像检测与识别结果的个数，当所述个数达到预定阈值时，采集所有结果中与预定参数相关的数据。\n[0114] 可选的，请参考图6，图6为本发明实施例提供的采集模块的结构框图；采集模块\n200可以包括：\n[0115] 采集单元210，用于采集所述结果中与预定参数相关的数据。\n[0116] 可选的，请参考图7，图7为本发明实施例提供的修改模块的结构框图；修改模块\n300可以包括：统计单元310，分析单元320，修改单元330，其中，\n[0117] 统计单元310，用于将预定参数中各项参数的相关的数据进行统计，确定统计后的数据的重合度及范围；\n[0118] 分析单元320，利用各项参数的相关的数据的重合度及范围通过各项参数的分析规则进行分析，得到统计分析结果；\n[0119] 修改单元330，根据统计分析的结果修改车牌识别设备参数。\n[0120] 本发明实施例提供了车牌识别器，可以通过上述车牌识别器能够自动完成对车牌识别设备的参数的修订，使得车牌识别设备的性能得到提高。\n[0121] 说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。\n[0122] 专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。\n[0123] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。\n[0124] 以上对本发明所提供的车牌识别设备参数设定方法及车牌识别器进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。