一种车牌类型验证的方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种车牌类型验证的方法及系统。
【背景技术】
[0002]随着我国汽车数量的急剧增加，车牌识别技术的应用范围也越来越广，当前车牌识别技术已大量用于车流监控、出入控制、电子收费、移动稽查、超速检测等场合，但依然存在一些问题，譬如由于图像质量引起的车牌漏识别，相似字符错误；由于车牌类型较多造成的类型识别不准而多类型车牌识别率不高或者实时性较差等。
[0003]车牌识别系统主要包括以下部分:车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别。其中车牌类型识别可以认为是车牌字符切分的子步骤，先确定相应的车牌类型，然后再采用相应的车牌字符模板对车牌进行字符切分。车牌类型识别是车牌识别中至关重要的一个环节，车牌类型识别的准确性在一定程度上决定了多类型车牌的识别率。因此，如何准确的进行车牌类型验证，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种车牌类型验证的方法及系统，能够快速准确的验证车牌的类型，在一定程度上解决了多类型车牌识别中因类型识别不准确而导致车牌识别错误的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本发明提供一种车牌类型验证的方法，包括:
[0006]获取车牌图像；
[0007]通过车牌类型识别分类器对所述车牌图像进行识别，根据识别结果按照预定条件确定所述车牌图像的粗分类类型；
[0008]调用与所述粗分类类型对应的车牌字符模板对所述车牌图像中的车牌进行字符切分；
[0009]根据所述粗分类类型，确定车牌差异位置的字符，并利用所述车牌差异位置的字符对应的字符模型对所述车牌差异位置的字符进行识别；
[0010]将识别结果与所述车牌差异位置的字符对应的字符模型的阈值进行比较，确定所述车牌图像的类型。
[0011]其中，调用与所述粗分类类型对应的车牌字符模板对所述车牌图像中的车牌进行字符切分，包括:
[0012]当所述粗分类类型为黑牌，则调用蓝黑牌字符模板和使馆牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0013]当所述粗分类类型为单层黄牌、单层军牌、单层武警车牌或警牌，则调用对应的单层黄牌字符模板、单层军牌字符模板、单层武警车牌字符模板或警牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0014]当所述粗分类类型为双层军牌、双层武警车牌或双层黄牌，则调用对应的双层军牌字符模板、双层武警车牌字符模板或双层黄牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0015]当所述粗分类类型为蓝牌，则调用蓝黑牌字符模板对车牌进行字符切分。
[0016]其中，所述字符模型包括:
[0017]利用“使”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0018]利用“WJ”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0019]利用“警”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0020]利用“12个军牌首字母”训练的十二分类的LDA模型和SVM模型。
[0021]其中，将识别结果与所述车牌差异位置的字符对应的字符模型的阈值进行比较，确定所述车牌图像的精确类型，包括:
[0022]根据所述车牌差异位置的字符对应的LDA模型和SVM模型，输出的LDA模型置信度和SVM模型置信度；
[0023]将所述LDA模型置信度与所述车牌差异位置的字符对应的LDA模型阈值进行比较，若超过LDA模型阈值，则得到第一结果；
[0024]将所述SVM模型置信度与所述车牌差异位置的字符对应的SVM模型阈值进行比较，若超过SVM模型阈值，则得到第二结果；
[0025]当同时满足所述第一结果及所述第二结果时，则所述车牌图像的类型为所述LDA模型和SVM模型对应的类型。
[0026]其中，还包括:
[0027]定期对所述字符模型进行维护。
[0028]本发明提供一种车牌类型验证的系统，包括:
[0029]获取模块，用于获取车牌图像；
[0030]粗分类模块，用于通过车牌类型识别分类器对所述车牌图像进行识别，根据识别结果按照预定条件确定所述车牌图像的粗分类类型；
[0031]切分模块，用于调用与所述粗分类类型对应的车牌字符模板对所述车牌图像中的车牌进行字符切分；
[0032]字符识别模块，用于根据所述粗分类类型，确定车牌差异位置的字符，并利用所述车牌差异位置的字符对应的字符模型对所述车牌差异位置的字符进行识别；
[0033]类型确定模块，用于将识别结果与所述车牌差异位置的字符对应的字符模型的阈值进行比较，确定所述车牌图像的类型。
[0034]其中，所述切分模块包括:
[0035]第一切分单元，用于当所述粗分类类型为黑牌，则调用蓝黑牌字符模板和使馆牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0036]第二切分单元，用于当所述粗分类类型为单层黄牌、单层军牌、单层武警车牌或警牌，则调用对应的单层黄牌字符模板、单层军牌字符模板、单层武警车牌字符模板或警牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0037]第三切分单元，用于当所述粗分类类型为双层军牌、双层武警车牌或双层黄牌，则调用对应的双层军牌字符模板、双层武警车牌字符模板或双层黄牌字符模板对车牌进行字符切分；
[0038]第四切分单元，用于当所述粗分类类型为蓝牌，则调用蓝黑牌字符模板对车牌进行字符切分。
[0039]其中，该系统包括:
[0040]第一训练模块，用于利用“使”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0041 ]第二训练模块，用于利用“WJ”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0042]第三训练模块，用于利用“警”训练的二分类的LDA模型和SVM模型；
[0043]第四训练模块，用于利用“12个军牌首字母”训练的十二分类的LDA模型和SVM模型。
[0044]其中，所述类型确定模块包括:
[0045]输出单元，用于根据所述车牌差异位置的字符对应的LDA模型和SVM模型，输出的LDA模型置信度和SVM模型置信度；
[0046]第一比较单元，用于将所述LDA模型置信度与所述车牌差异位置的字符对应的LDA模型阈值进行比较，若超过LDA模型阈值，则得到第一结果；
[0047]第二比较单元，用于将所述SVM模型置信度与所述车牌差异位置的字符对应的SVM模型阈值进行比较，若超过SVM模型阈值，则得到第二结果；
[0048]类型确定单元，用于当同时满足所述第一结果及所述第一结果时，则所述车牌图像的类型为所述LDA模型和SVM模型对应的类型。
[0049]其中，还包括:
[0050]维护模块，用于定期对所述字符模型进行维护。
[0051]本发明所提供的车牌类型验证的方法及系统，包括:获取车牌图像;通过车牌类型识别分类器对所述车牌图像进行识别，根据识别结果按照预定条件确定所述车牌图像的粗分类类型;调用与所述粗分类类型对应的车牌字符模板对所述车牌图像中的车牌进行字符切分;根据所述粗分类类型，确定车牌差异位置的字符，并利用所述车牌差异位置的字符对应的字符模型对所述车牌差异位置的字符进行识别;将识别结果与所述车牌差异位置的字符对应的字符模型的阈值进行比较，确定所述车牌图像的类型；
[0052]该方法通过使用车牌类型识别分类器对车牌的类型进行分类，利用与分类结果对应的车牌字符模板将车牌中的字符进行切分，利用车牌差异位置的字符对应的字符模型对车牌差异位置的字符进行识别，并根据识别结果确定车牌类型识别分类器得到的类型是否准确，并根据识别结果最终确定车牌的精确类型；即该方法在车牌类型识别分类器对车牌的类型进行分类后，对分类后的结果进行再次验证；因此，能够快速准确的验证车牌的类型，在一定程度上解决了多类型车牌识别中因类型识别不准确而导致车牌识别错误的问题。