一种车牌定位装置

1.一种车牌定位装置，包括数码摄像机和感应电路，其特征在于，还包括控制电路、计算机和参数设定模块，所述感应电路连接计算机，计算机连接控制电路，控制电路连接数码摄像机，所述计算机还连接参数设定模块，参数设定模块连接数码摄像机。
2.根据权利要求1所述一种车牌定位装置，其特征在于，还包括LED补光模块，所述LED补光模块连接控制电路。
3.根据权利要求1所述一种车牌定位装置，其特征在于，还包括图像传输采集模块，所述数码摄像机连接图像传输采集模块，图像传输采集模块连接计算机。
4.根据权利要求1所述一种车牌定位装置，其特征在于，所述计算机内包括一个图像处理模块。
5.根据权利要求1所述一种车牌定位装置，其特征在于，所述数码摄像机还包括光线感应模块。

一种车牌定位装置\n技术领域\n[0001] 本实用新型涉及一种车牌定位装置。\n背景技术\n[0002] 随着人们生活水平的日益提高，汽车已经是非常普遍使用的交通工具了。但是随着汽车的增多，很多问题也随之而来，比如说对汽车的管制，因为在日常的行车过程中，经常会出现汽车违章的情况，如果全部使用人工对汽车进行识别抄牌，那么这个工作量非常之大，并且人工抄牌也有很大的局限性，不能将所有违章车辆的车牌及时准确地记录下来。\n实用新型内容\n[0003] 本实用新型就是为了解决上述问题，克服现有技术中车牌定位所存在的缺陷，本实用新型提供一种车牌定位装置以解决上述缺陷和问题。\n[0004] 为了实现上述目的，本实用新型的技术方案如下：\n[0005] 一种车牌定位装置，包括数码摄像机和感应电路，其特征在于，还包括控制电路、计算机和参数设定模块，所述感应电路连接计算机，计算机连接控制电路，控制电路连接数码摄像机，所述计算机还连接参数设定模块，参数设定模块连接数码摄像机。\n[0006] 上述一种车牌定位装置，其特征在于，还包括LED补光模块，所述LED补光模块连接控制电路。\n[0007] 上述一种车牌定位装置，其特征在于，还包括图像传输采集模块，所述数码摄像机连接图像传输采集模块，图像传输采集模块连接计算机。\n[0008] 上述一种车牌定位装置，其特征在于，所述计算机内还包括一个图像处理模块，对图像进行图像转换、灰度化、灰度变换、二值化、水平和垂直倾斜校正以及车牌的粗定位和精定位。\n[0009] 上述一种车牌定位装置，其特征在于，所述数码摄像机内还包括光线感应模块。\n[0010] 本实用新型的有益效果是：能够有效地对车辆图像拍摄并精确定位车牌。如果计算机系统将收集到的图像处理后可以满足系统的要求，将不作任何调整；反之，计算机系统将指令发给摄像机参数设定系统，对摄像机的参数进行修正。其次当系统监测到光照不足，将通过发指令给LED补光系统，开启补光系统；如果系统监测环境足够亮，又可以关闭LED补光系统。\n附图说明\n[0011] 下面结合附图和具体实施方式来详细说明本实用新型：\n[0012] 图1-4是本实用新型的结构框图。\n具体实施方式\n[0013] 为了使本实用新型实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本实用新型。\n[0014] 一种车牌定位装置，包括数码摄像机100、感应电路200、控制电路300和计算机\n400。参看图1，感应电路200连接计算机400，计算机400连接控制电路300，控制电路300连接数码摄像机100。当感应电路200检测到有车辆经过时，便将信号传送到计算机400中，计算机400接收到信号之后发出指令到控制电路300，控制电路300再控制数码摄像机\n100对车辆进行拍摄。\n[0015] 本装置还包括一个图像传输采集模块700，参看图2，数码摄像机100连接图像传输采集模块700，图像传输采集模块700连接计算机400，数码摄像机100拍摄完车辆的照片后通过图像传输采集模块700将车辆的照片传送计算机400。\n[0016] 本装置还包括一个LED补光模块600，参看图3，当数码摄像机100的光线感应模块110感应到周围环境的光线变暗会影响到数码摄像机100拍摄照片时，数码摄像机100便会发出信号到控制电路300，控制电路300再控制LED补光模块600工作，对拍摄的环境进行补光。\n[0017] 计算机400内还包括一个图像处理模块410，用来分析数码摄像机100拍摄的照片，参看图4，图像处理模块410将采集的JPEG格式的图像转换为BMP格式、对图像进行灰度化、灰度变换、如果图像清晰达不到一定的要求，计算机400会发出指令到参数设定模块\n500，参数设定模块500根据收到的指令自动调节数码摄像机100的各种参数进行再次拍摄，使得拍摄的车辆图像符合要求；如果图像清晰已达到要求，图像处理模块410再对图像二值化、水平和垂直倾斜校正以及车牌的粗定位和精定位。处理的方法如下所示：\n[0018] (1)高像素大容量图像的处理\n[0019] 采集的图像一般为JPEG格式的图像，它是一种压缩格式，所以先对图像文件进行解压缩，转换为BMP格式的图像文件就可以进行数字化处理。\n[0020] 由于采集到的的车辆图像是彩色图像，占用的内存较大，而且车牌定位时也不需要车辆的颜色信息，为加快处理速度，需要把彩色图像转化为灰度图像。彩色图像的RGB模型每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度，转换后的灰度图像的每个像素用一个字节来表示该点的灰度值g，他们之间的转换关系可以采用的公式：\n[0021] g＝R×0.3+G×0.59+B×0.11\n[0022] 将转换后的灰度图像再进行二值化处理就可以把车牌和背景分开，设一幅车辆图像的大小为M×N，f(x，y)(0≤x＜M，0≤y＜N)表示一像素的灰度。那么二值化处理可以表示如下公式所示：\n[0023] \n[0024] 其中t为合适的阈值。在二值化过程中，选择不同的阈值会得到不同的结果，采用最大类间方差(Otsu)算法把灰度图像的所有像素分成两组，使得两组像素的组内方差最小来确定阈值t。\n[0025] 经过以上的预处理，就大大降低了图像的容量。\n[0026] (2)提高图像清晰度\n[0027] 在成像过程中的一些不稳定因素，如光照强弱、感光部件灵敏度等造成图像亮度分布的不均匀。灰度变换可根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素的灰度值，它可使图像的动态范围增大，进而使图像清晰。假设灰度化的图像的灰度级范围为h(i，j)∈[x1，y1]，采用以下公式将图像的灰度级范围增大为h’(i，j)∈[x2，y2]：\n[0028] \n[0029] (3)车牌图像的倾斜校正\n[0030] 在实际应用中，由于摄像机和车牌之间存在距离、角度等原因，经常使拍摄的车牌倾斜。车牌图像的倾斜，往往成为车牌精确定位和字符分割的一大障碍，因此，车牌倾斜的校正是车牌定位的关键技术之一。\n[0031] 1)车牌图像的水平校正\n[0032] 在对车牌图像进行倾斜校正时，图像的像素常被映射到图像的非整数位置，最典型的是在四个输入像素之间。因此需进行插值运算。插值算法主要有最近邻插值、双线性插值和高阶插值等。双线性插值法的运算量小于高阶插值，插值效果虽不如高阶插值，但明显优于最近邻插值，完全能满足车牌定位的需要。设像素X(i’，j’)，四周像素为X(i，j)、X(i，j+1)、X(i+1，j)和X(i+1，j+1)则：\n[0033] X(i’，j’)＝ (X(i+1，j)-X(i，j))*(i’-i)+(X(i，j+1)-X(i，j))*(j’-j)+X(i，j)+(X(i+1，j+1)+X(i，j)-X(i，j+1)-X(i+1，j))*(i’-i)*(j’-j)\n[0034] 2)车牌图像的垂直倾斜校正\n[0035] 车牌图像的垂直倾斜是在同一行间像素的偏移，因此要对同一行内的图像像素进行移位。设图像高度为H，垂直倾斜角度为a，像素X(i，j)移位后的像素为X(i，j’)，则：\n[0036] \n[0037] 根据校正后的坐标，再使用水平校正的公式进行双线性插值计算像素的灰度值。\n[0038] (4)精确定位车牌\n[0039] 车辆图像在图像采集的过程中，会受到很多自然客观因素的干扰，比如天气状况、光照强度、车体反光、车牌倾斜污染等，这些因素会使采集到的图像存在着一定程度的失真，这就导致定位的效果不准确。然而车牌具有不因外部条件变化而改变的特征，车牌的特征有：\n[0040] 1)车牌区域的纹理特征。\n[0041] 由于车牌区域存在字符的原因，车牌区域水平方向灰度变化剧烈。同时车牌上的字符构成了纹理，内部的字符呈水平均匀排列。\n[0042] 2)车牌区域的几何结构特征。\n[0043] 车牌区域是长宽比一定的长方形，宽高比近似为3∶1，这一特征是对车牌区域的精确定位和车牌区域的倾斜校正的重要依据。\n[0044] 3)车牌区域的位置特征。车牌区域一般位于车身的下部。\n[0045] 这些特征为车牌定位的研究提供了可行的依据。\n[0046] 1)车牌的粗定位\n[0047] 根据车牌的特征，车牌内部有多个字符，并且它们在车牌内部呈水平方向排列，字符与字符之间的间隔也是在一定范围内，字符与背景之间存在跳变，由0变为1或者由1变为0(二值化后的车辆图像)，而车牌内部字符数通常为7个，因而跳变次数至少为14，所以首先可以借助车牌的特征来把车牌的粗略的定位出来。另外由于车牌位于汽车的底部，为了提高效率从车辆图像的底部开始逐行扫描，并统计该行的跳变次数，并依据事先设定好的跳变次数的阈值来判断是否为车牌区域，从而先粗略地定位出车牌的位置，方法如下：\n[0048] a自下向上逐行扫描二值化后的车辆图像；\n[0049] b对扫描的每一行统计突变点的次数，并把统计到的次数与设定的阈值14做比较，如果大于或等于14，则该行就为车牌区域，并把第一次扫描到的车牌所在行标记为车牌区域的第一行h1；如果统计到的该行突变点的次数小于阈值14的一半，就把此行标记为车牌区域的最后一行h2，否则继续扫描；\n[0050] c如果h2-h1大于或者等于车牌的高度值(根据采集车辆图像的实际情况，一般选取高度像素值为50)，则h2到h1行为车牌的粗区间，否则返回步骤a继续扫描直至定位出车牌为止。\n[0051] 2)车牌的精定位\n[0052] 经过车牌的粗定位，车牌的上下边界已经粗略的定位出来，接下来要定位车牌的左右边界，以此来实现车牌的精定位。根据车牌的纹理特征，车牌的垂直边缘较水平边缘集中，所以对已定位出上下边界的车牌图像作垂直投影，车牌上的七个字符在投影图中对应的是分布连续且集中的波峰，利用垂直投影的变化率就可以定位车牌的左右边界。方法如下：\n[0053] a在垂直投影图中自左向右扫描，如果投影变化率大于最大变化率(根据采集车辆图像的实际情况，一般选取与10做比较)此列标记为车牌的左边界L1；\n[0054] b在垂直投影图中继续扫描，当再次扫描到投影值变化率最大的列时就标记为车牌的右边界L2；\n[0055] c根据车牌的宽高比为3∶1，如果L2-L1大于等于车牌扫描测高度的3倍，则L2到L1为车牌的左右边界，否则返回b，从L2继续向右扫描，扫描到车牌变化率最大的列时就标记为车牌的右边界。\n[0056] 以上显示和描述了本实用新型的基本原理、主要特征和本实用新型的优点。本行业的技术人员应该了解，本实用新型不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本实用新型的原理，在不脱离本实用新型精神和范围的前提下本实用新型还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本实用新型范围内。本实用新型要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。