本发明属于智能交通领域，特别涉及一种快速车号识别方法。
背景技术：
至2016年底，全国铁路开行旅客列车总数达3500对以上，铁路营业里程达到12.4万公里，旅客发送量完成28.14亿人。而为保障客运列车的运行、货物的运输，实际运营中的列车数目要远远超出这个数值，同时列车每运行2000公里就需要进行检修，以确保安全。但现在，对于轨道交通的监管及信息利用大多处在人工处理的阶段。在运输需求日益增大的今天，依靠人工处理的效率远不能满足当今时代的要求，实现轨道交通的信息化和智能化，有利于提高轨道运输承载量，提升轨道使用率。
大多应用在机动车车牌检测中，机动车在其车牌的颜色与车身存在明显差异，便于整体区分的同时还因车牌材料特性使编号信息突显，与底色在高亮状况下依然有明显区分，方便对其进行定位与分割，能达到很高的识别率。但是，在对列车车号的识别中，由于车号是直接印刷在列车的车体上的，没有车牌对编号进行框定，且在强光下极易使光斑与车号混淆。同时，车号的印刷体样式与现有的车牌字体样式也有所不同，也不能利用现在机动车的字符库对其进行识别。并且在对车号进行拍摄时，会因为拍摄角度、光照及列车本身纹理特征对车号的纹理信息造成影响，使其定位发生偏差。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种快速车号识别方法，以解决上述技术问题。
为实现上述目的本发明采用以下技术方案：
一种快速车号识别方法，包括以下步骤：
步骤s1：对分割后的车号进行字号的骨架提取；
步骤s2：对提取后的骨架进行加权垂直投影；
步骤s3：对改进dtw对骨架进行加权投影的曲线与模板曲线进行匹配；
步骤s4：根据匹配到的最短距离判断车号的识别。
所述步骤s1还包括以下步骤：
步骤s11，对分割好的字符进行k3m，提出伪骨架；
步骤s12，对伪骨架进行判断，删除伪骨架8邻域内含有2、3、4、5、6、7联通像素的点，得到最终的真实骨架。
所述步骤s3为：对待检测图像曲线进行按照阈值做归一化，然后进行匹配。
所述步骤s3还包括以下步骤：
步骤s31，将待检测字符大小在保持其比例不变的前提下归一化至同一阈值；
步骤s32，计算待检测字符与模板字符中的每一个分量距离，生成一个m*n的矩阵，行数用将标准模板的维数m，列数为待测模板的维数n,；
步骤s33，根据回溯法求得一条从矩阵左下角到右上角断点的最短路径距离；
步骤s34，根据待测图像与模板图像的最短路径距离判断出最相似的图像。
所述车号字符为经过分割后的字符。
所述步骤s1将分割后的二值字符进行骨架提取。
本发明的有益效果是：本发明考虑到实时性要求的情况，利用dtw用于字号的一维信号匹配，识别速度快、精度高；能够多种字号进行识别，并且具有较高的精度和鲁棒性，尤其在交通领域中较为关注的列车车号的识别具有良好的识别效果。
附图说明
图1是本发明专利路径方向图。
图2是本发明得到的m*n矩阵图。
图3是路径计算总体步骤图。
图4为回溯法找到的最短距离路径图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明给出一种快速车号识别方法。该方法包括以下步骤：
步骤s1，对分割后的车号进行字号的骨架提取。
不断腐蚀，提取伪骨架，不断迭代知道目标边界中没有新的像素被腐蚀。
依次检测伪骨架图像8像素邻域，是否只含有2or3or4or5or6or7连通像素，如果有，把此点从伪骨架中删除(腐蚀)，就得了最终的骨架。
步骤s2，对提取后的骨架进行加权垂直投影。
利用加权方式s(y)＝h1+h2...hi对骨架进行加权垂直投影，得到投影后的曲线。
步骤s3，对改进dtw对骨架进行加权投影的曲线与模板曲线进行匹配。
由于匹配过程是在矩阵中寻找一条由左下角到右上角的两端点的最短路径，若矩阵的缩小则能减少匹配的时间，提高匹配效率。
于图像转化来的一维曲线，起始点对齐的情况下，若待测曲线长度小于标准模板且小与某一阈值，同时能保持其整体曲线形状不变，那么待测曲线上各点所对应的标准模板上的匹配点必然在其右侧。所以矩阵中各累积距离值得获取可减少为从两个方向获取，取它们的最小值，为该点累积距离值：
γ(i，j)＝d(qi，cj)+min{γ(i-1，j-1)，γ(i-1，j)}
步骤s31，将待检测字符大小在保持其比例不变的前提下归一化至同一阈值。
阈值的设置需要满足上述2个条件，在满足原算法边界条件及其连续性、单调性的条件下，以待测模板为y轴，标准模板曲为x轴，每一个格点的路径就只有两个方向了。例如若路径已经通过了格点(i,j)，那么下一个通过的格点只可能是下列两种情况之一：(i,j+1)或者(i+1,j+1)，如图1所示。
步骤s32，计算待检测字符与模板字符中的每一个分量距离，生成一个m*n的矩阵，如图2所示，假设标准模板r为字母abcdef(6个)，测试模板t为1234(4个)。r和t中各元素之间的距离已经给出。
因为2个模板的长度不同，所以其对应匹配的关系有很多种，我们需要找出其中距离最短的那条匹配路径。现假设题目满足如下的约束：当从一个方格((i-1,j-1)或者(i-1,j)或者(i,j-1))中到下一个方格(i,j)，如果是横着或者竖着的话其距离为d(i,j)，如果是斜着对角线过来的则是2d(i,j).其约束条件如下图像所示：
最终计算总体步骤如图3所示，箭头所示。
步骤s33，根据回溯法求得一条从矩阵左下角到右上角断点的最短路径距离，如图4所示，(相对于图3中箭头多出的箭头)向下箭头为最短路径。
步骤s4：根据匹配到的最短距离判断车号的识别。
以上所述为本发明较佳实施例，对于本领域的普通技术人员而言，根据本发明的教导，在不脱离本发明的原理与精神的情况下，对实施方式所进行的改变、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围之内。