一种用于停车场的车牌智能识别系统及方法与流程

本发明涉及数据处理技术领域，具体是指一种用于停车场的车牌智能识别系统及方法。

背景技术：

现有技术中，车牌识别一直是智能交通管理系统的研究热点和关键技术之一。车牌识别的应用十分广泛，比如高速公路自动收费、停车场收费管理、刑侦检测等等。如果使用人工的方式对这些车牌进行识别，势必要浪费很多人力物力。

随着社会的发展，车牌自动识别技术已经越来越多地应用到人们的生活中，自动识别设备开始布设于小区门口、小区停车场和商场停车场等，自动识别车牌号并自动计费，给人们生活带来了很多方便。然而，现有技术中的车牌识别技术的准确度仍然不高，如果识别失败，则需要用户车辆后退，然后向前开到摄像头处，重新识别，十分不方便，限制了自动车牌识别的进一步推广。

技术实现要素：

本发明提供了一种用于停车场的车牌智能识别系统及方法，其目的在于克服现有技术中的缺陷，在停车场出口处识别车牌号码，当车牌号码无法在进入的车牌号码记录中查找到时，说明识别可能有误，此时自动启动纠错机制，提高车牌识别准确率，方便用户使用。

为了实现上述目的，本发明具有如下构成：

该用于停车场的车牌智能识别系统，所述停车场内部划分为多个区域，所述系统包括设置于停车场入口处的入口摄像头、设置于停车场出口处的出口摄像头、设置于停车场内部的各个区域的内部摄像头、存储模块以及识别控制器，其中：

所述识别控制器通过所述入口摄像头采集停车场入口处的车牌区域图像；

所述识别控制器从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并将提取的车牌号码和进入时间存储于所述存储模块的进入车辆记录表；

所述识别控制器定时通过所述内部摄像头采集停车场内部的各个区域的停车位图像，并根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用，将各个停车位的编号和停车位占用状态存储于所述存储模块的停车位占用状态表；

所述识别控制器通过所述出口摄像头采集停车场出口处的车牌区域图像；

所述识别控制器从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并查询所述进入车辆记录表中是否存在该车牌号码；

如果不存在，所述识别控制器启动纠错模式，将停车场出口处的车牌区域图像的灰度图像按照各个字符进行划分，得到各个字符区域的灰度图像；

所述识别控制器计算各个字符区域中所有像素点的平均灰度值，并比较各个字符区域的平均灰度值，选择其中平均灰度值最低的字符区域，作为待调整字符区域；

所述识别控制器将待调整字符区域的灰度图像输入训练好的字符识别模型中，得到该待调整字符区域的识别结果中各个字符的概率值，依次选择概率值第二大到概率值第五大的字符作为该待调整字符区域的四个待确定识别结果；

所述识别控制器依次使用该待调整字符区域的四个待确定识别结果替换原识别出的号码中对应的字符，形成四个待确定车牌号码；

所述识别控制器判断四个待确定车牌号码是否有至少一号码存在于进入车辆记录表中，如果存在，将该车牌号码设为备选的车牌号码；

所述识别控制器根据备选的车牌号码判断对应的车辆是否为已注册车辆；

如果是已注册车辆，所述识别控制器查询该车辆所对应的客户端的联系信息，向该车辆所对应的客户端发送确认信息，所述确认信息包括备选的车牌号码、停车场名称、车辆进入时间和车辆离开时间；

如果所述识别控制器接收到所述客户端对应的车牌号码确认信息，则根据所述客户端确定的车牌号码作为最终识别出的车牌号码，允许车辆通过，并从进入车辆记录表中删除该车牌号码对应的记录。

可选地，所述识别控制器从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，包括如下步骤：

所述识别控制器识别所述停车场入口处的车辆图像中的铆钉，确定铆钉位置；

所述识别控制器根据铆钉位置对车牌进行定位，从所述车辆图像中提取车牌区域图像；

所述识别控制器对所述车牌区域图像进行灰度处理，得到灰度图像；

所述识别控制器对所述灰度图像进行二值化处理，得到所述车牌区域图像的二值化图像；

所述识别控制器对所述二值化图像进行字符分割，得到多个字符区域的二值化图像；

所述识别控制器将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，所述字符识别模型的输入为单个字符区域的二值化图像，输出为识别得到的字符；

所述识别控制器按照各个字符区域的排列顺序，将各个字符区域的识别结果进行排序，得到识别出的车牌号码。

可选地，所述系统还包括显示装置，所述识别控制器还用于在停车位占用状态表中设定停车位的推荐优先级，如果一停车位的两侧预设距离范围内无遮挡物，则该停车位的优先级为最高，如果一停车位的仅一侧预设距离范围内无遮挡物，则该停车位的优先级为中等，如果一停车位的两侧预设距离范围内均有遮挡物，则该停车位的优先等级为最低；

所述识别控制器根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用之后，还包括如下步骤：

所述识别控制器根据各个停车位左右两侧的停车位占用情况，在停车位占用状态表中更新各个停车位的优先级；

所述识别控制器从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码之后，还包括如下步骤：

所述识别控制器查询所述存储模块中存储的停车位占用状态表，选择停车场中优先级最高且当前未占用的停车位，如果不存在，则选择优先级中等且当前未占用的停车位，如果不存在，则选择优先级最低且当前未占用的停车位；

所述识别控制器将选择的停车位的位置通过显示装置进行显示。

可选地，所述识别控制器从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，包括如下步骤：

所述识别控制器识别所述停车场出口处的车辆图像中的铆钉，确定铆钉位置；

所述识别控制器根据铆钉位置对车牌进行定位，从所述车辆图像中提取车牌区域图像；

所述识别控制器对所述车牌区域图像进行灰度处理，得到灰度图像；

所述识别控制器对所述灰度图像进行二值化处理，得到所述车牌区域图像的二值化图像；

所述识别控制器对所述二值化图像进行字符分割，得到多个字符区域的二值化图像；

所述识别控制器将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，所述字符识别模型的输入为单个字符区域的二值化图像，输出为识别得到的字符；

所述识别控制器按照各个字符区域的排列顺序，将各个字符区域的识别结果进行排序，得到识别出的车牌号码。

可选地，所述系统还包括亮度传感器，所述识别控制器还存储有不同亮度值范围对应的二值化处理阈值；

所述识别控制器对所述灰度图像进行二值化处理，包括如下步骤：

所述识别控制器获取所述亮度传感器的检测值，根据所述亮度传感器的检测值选择对应的二值化处理阈值；

所述识别控制器将所述灰度图像中灰度值大于对应的二值化处理阈值的像素点的灰度值置为255，将所述灰度图像中灰度值小于等于对应的二值化处理阈值的像素点的灰度值置为0。

可选地，所述训练好的字符识别模型为卷积神经网络模型、主动形状识别模型或支持向量机模型。

可选地，所述识别控制器还用于采集多个具有已知字符标记的字符区域图像作为训练集，训练字符识别模型，得到训练好的字符识别模型；

所述控制中心将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，包括如下步骤：

所述控制中心将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域所对应的可能的字符的概率值，选择概率值最高的字符作为对应的字符区域的识别出的字符。

本发明实施例还提供一种用于停车场的车牌智能识别方法，采用所述的用于停车场的车牌智能识别系统，所述方法包括如下步骤：

通过所述入口摄像头采集停车场入口处的车牌区域图像；

从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并将提取的车牌号码和进入时间存储于所述存储模块的进入车辆记录表；

定时通过所述内部摄像头采集停车场内部的各个区域的停车位图像，并根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用，将各个停车位的编号和停车位占用状态存储于所述存储模块的停车位占用状态表；

通过所述出口摄像头采集停车场出口处的车牌区域图像；

从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并查询所述进入车辆记录表中是否存在该车牌号码；

如果不存在，启动纠错模式，将停车场出口处的车牌区域图像的灰度图像按照各个字符进行划分，得到各个字符区域的灰度图像；

计算各个字符区域中所有像素点的平均灰度值，并比较各个字符区域的平均灰度值，选择其中平均灰度值最低的字符区域，作为待调整字符区域；

将待调整字符区域的灰度图像输入训练好的字符识别模型中，得到该待调整字符区域的识别结果中各个字符的概率值，依次选择概率值第二大到概率值第五大的字符作为该待调整字符区域的四个待确定识别结果；

依次使用该待调整字符区域的四个待确定识别结果替换原识别出的号码中对应的字符，形成四个待确定车牌号码；

判断四个待确定车牌号码是否有至少一号码存在于进入车辆记录表中，如果存在，将该车牌号码设为备选的车牌号码；

根据备选的车牌号码判断对应的车辆是否为已注册车辆；

如果是已注册车辆，查询该车辆所对应的客户端的联系信息，向该车辆所对应的客户端发送确认信息，所述确认信息包括备选的车牌号码、停车场名称、车辆进入时间和车辆离开时间；

如果接收到所述客户端对应的车牌号码确认信息，则根据所述客户端确定的车牌号码作为最终识别出的车牌号码，允许车辆通过，并从进入车辆记录表中删除该车牌号码对应的记录。

采用了该发明中的用于停车场的车牌智能识别系统及方法，具有如下有益效果：

(1)在停车场出口处识别车牌号码，当车牌号码无法在进入的车牌号码记录中查找到时，说明识别可能有误，此时自动启动纠错机制，提高车牌识别准确率，方便用户使用；

(2)定时采集停车场内部的图像，并记录各个停车位的占用情况，当入口处有车辆进入时，根据优先级为车辆推荐停车位，并显示停车位的位置，方便用户快速找到优先级高的停车位，为用户提供更多便利；

(3)采用机器学习的方法自动识别车牌号码，而无需人工识别车牌号码，大大节省了人力物力，由于本发明的车牌智能识别方法需要为车辆分配停车位，因此不适用于小区中车位固定的停车场，适用于商场的停车场或室外的公共停车场。

附图说明

图1为本发明一实施例的用于停车场的车牌智能识别系统的结构示意图；

图2为本发明一实施例的用于停车场的车牌智能识别方法的流程图；

图3为本发明一实施例的停车场入口处车牌号码识别的流程图；

图4为本发明一实施例的停车场出口处车牌号码识别的流程图。

具体实施方式

为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。

如图1所示的用于停车场的车牌智能识别系统，包括设置于停车场入口处的入口摄像头m100、设置于停车场出口处的出口摄像头m200、设置于停车场内部的各个区域的内部摄像头m300、存储模块m400以及识别控制器m500，其中：

所述识别控制器m500通过所述入口摄像头m100采集停车场入口处的车牌区域图像；

所述识别控制器m500从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并将提取的车牌号码和进入时间存储于所述存储模块m400的进入车辆记录表；

所述识别控制器m500定时通过所述内部摄像头m300采集停车场内部的各个区域的停车位图像，并根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用，将各个停车位的编号和停车位占用状态存储于所述存储模块m400的停车位占用状态表；

所述识别控制器m500通过所述出口摄像头m200采集停车场出口处的车牌区域图像；

所述识别控制器m500从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并查询所述进入车辆记录表中是否存在该车牌号码；

如果不存在，所述识别控制器m500启动纠错模式，将停车场出口处的车牌区域图像的灰度图像按照各个字符进行划分，得到各个字符区域的灰度图像；

所述识别控制器m500计算各个字符区域中所有像素点的平均灰度值，并比较各个字符区域的平均灰度值，选择其中平均灰度值最低的字符区域，作为待调整字符区域；这是因为灰度值最低的字符区域，在拍照时可能是最暗的字符区域，这个字符区域识别错误的可能性最大，因此选择将该字符区域的识别结果进行替换；

所述识别控制器m500将待调整字符区域的灰度图像输入训练好的字符识别模型中，得到该待调整字符区域的识别结果中各个字符的概率值，依次选择概率值第二大到概率值第五大的字符作为该待调整字符区域的四个待确定识别结果；

例如，一个字符区域识别出来后，字符为p的概率值为50％，字符为b的概率值为30％，字符为8的概率值为10％，字符为0的概率值为5％，字符为3的概率为3％，字符为2的概率为2％，则选择b、8、0、3为备选字符。初始识别出来的车牌号为苏ap123，则可以生成四个待确定车牌号码苏ab123、苏a8123、苏a0123、苏a3123。

所述识别控制器m500依次使用该待调整字符区域的四个待确定识别结果替换原识别出的号码中对应的字符，形成四个待确定车牌号码；

所述识别控制器m500判断四个待确定车牌号码是否有至少一号码存在于进入车辆记录表中，如果存在，将该车牌号码设为备选的车牌号码；

所述识别控制器m500根据备选的车牌号码判断对应的车辆是否为已注册车辆；

如果是已注册车辆，所述识别控制器m500查询该车辆所对应的客户端的联系信息，向该车辆所对应的客户端发送确认信息，所述确认信息包括备选的车牌号码、停车场名称、车辆进入时间和车辆离开时间；

如果所述识别控制器m500接收到所述客户端对应的车牌号码确认信息，则根据所述客户端确定的车牌号码作为最终识别出的车牌号码，允许车辆通过，并从进入车辆记录表中删除该车牌号码对应的记录。

因此，采用本发明的用于停车场的车牌识别纠错系统，通过识别控制器m500在停车场出口处识别车牌号码，当车牌号码无法在存储模块m400中存储的进入的车牌号码记录中查找到时，说明识别可能有误，此时自动启动纠错机制，提高车牌识别准确率，方便用户使用。

如图2所示，本发明实施例还提供一种用于停车场的车牌智能识别方法，采用所述的用于停车场的车牌智能识别系统，所述方法包括如下步骤：

通过所述入口摄像头采集停车场入口处的车牌区域图像；

从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并将提取的车牌号码和进入时间存储于所述存储模块的进入车辆记录表；

定时通过所述内部摄像头采集停车场内部的各个区域的停车位图像，并根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用，将各个停车位的编号和停车位占用状态存储于所述存储模块的停车位占用状态表；

通过所述出口摄像头采集停车场出口处的车牌区域图像；

从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，并查询所述进入车辆记录表中是否存在该车牌号码；

如果不存在，启动纠错模式，将停车场出口处的车牌区域图像的灰度图像按照各个字符进行划分，得到各个字符区域的灰度图像；

计算各个字符区域中所有像素点的平均灰度值，并比较各个字符区域的平均灰度值，选择其中平均灰度值最低的字符区域，作为待调整字符区域；

将待调整字符区域的灰度图像输入训练好的字符识别模型中，得到该待调整字符区域的识别结果中各个字符的概率值，依次选择概率值第二大到概率值第五大的字符作为该待调整字符区域的四个待确定识别结果；

依次使用该待调整字符区域的四个待确定识别结果替换原识别出的号码中对应的字符，形成四个待确定车牌号码；

判断四个待确定车牌号码是否有至少一号码存在于进入车辆记录表中，如果存在，将该车牌号码设为备选的车牌号码；

根据备选的车牌号码判断对应的车辆是否为已注册车辆；

如果是已注册车辆，查询该车辆所对应的客户端的联系信息，向该车辆所对应的客户端发送确认信息，所述确认信息包括备选的车牌号码、停车场名称、车辆进入时间和车辆离开时间；

如果接收到所述客户端对应的车牌号码确认信息，则根据所述客户端确定的车牌号码作为最终识别出的车牌号码，允许车辆通过，并从进入车辆记录表中删除该车牌号码对应的记录。

如图3所示，在该实施例中，所述识别控制器m500从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码，包括如下步骤：

所述识别控制器m500识别所述停车场入口处的车辆图像中的铆钉，确定铆钉位置；

所述识别控制器m500根据铆钉位置对车牌进行定位，从所述车辆图像中提取车牌区域图像；

具体地，所述识别控制器m500识别所述车辆图像中的铆钉，判断检测到的铆钉的数量；

如果仅检测到两个铆钉，且两个铆钉的连线与水平方向的连线的夹角小于预设夹角阈值，则判断两个铆钉为同一行的铆钉，从两个铆钉的连线向上扩展第一预设距离作为车牌区域上侧边界，从两个铆钉的连线向下扩展第二预设距离作为车牌区域下侧边界，从穿过左侧铆钉的竖直线向左扩展第三预设距离作为车牌区域左侧边界，从穿过右侧铆钉的竖直线向右扩展第三预设距离作为车牌区域右侧边界，提取车牌区域图像；

如果检测到四个铆钉，则判断四个铆钉中位置偏上的两个铆钉为上行铆钉，位置偏下的两个铆钉为下行铆钉，从两个上行铆钉的连线向上扩展第一预设距离作为车牌区域上侧边界，从两个下方铆钉的连线向下扩展第二预设距离作为车牌区域下侧边界，从两个左侧铆钉的连线向左扩展第三预设距离作为车牌区域左侧边界，从两个右侧铆钉的连线向右扩展第三预设距离作为车牌区域右侧边界，提取车牌区域图像。

所述识别控制器m500对所述车牌区域图像进行灰度处理，得到灰度图像；

所述识别控制器m500对所述灰度图像进行二值化处理，得到所述车牌区域图像的二值化图像；

所述识别控制器m500对所述二值化图像进行字符分割，得到多个字符区域的二值化图像；

所述识别控制器m500将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，所述字符识别模型的输入为单个字符区域的二值化图像，输出为识别得到的字符；

所述识别控制器m500按照各个字符区域的排列顺序，将各个字符区域的识别结果进行排序，得到识别出的车牌号码。

在该实施例中，所述系统还包括显示装置，所述识别控制器m500还用于在停车位占用状态表中设定停车位的推荐优先级，如果一停车位的两侧预设距离范围内无遮挡物，则该停车位的优先级为最高，如果一停车位的仅一侧预设距离范围内无遮挡物，则该停车位的优先级为中等，如果一停车位的两侧预设距离范围内均有遮挡物，则该停车位的优先等级为最低；

所述识别控制器m500根据停车位图像判断各个停车位是否有车辆占用之后，还包括如下步骤：

所述识别控制器m500根据各个停车位左右两侧的停车位占用情况，在停车位占用状态表中更新各个停车位的优先级；

所述识别控制器m500从所述停车场入口处的车牌区域图像中提取车牌号码之后，还包括如下步骤：

所述识别控制器m500查询所述存储模块m400中存储的停车位占用状态表，选择停车场中优先级最高且当前未占用的停车位，如果不存在，则选择优先级中等且当前未占用的停车位，如果不存在，则选择优先级最低且当前未占用的停车位；

所述识别控制器m500将选择的停车位的位置通过显示装置进行显示。

如图4所示，在该实施例中，所述识别控制器m500从所述停车场出口处的车牌区域图像中提取车牌号码，包括如下步骤：

所述识别控制器m500识别所述停车场出口处的车辆图像中的铆钉，确定铆钉位置；

所述识别控制器m500根据铆钉位置对车牌进行定位，从所述车辆图像中提取车牌区域图像；

具体地，所述识别控制器m500识别所述车辆图像中的铆钉，判断检测到的铆钉的数量；

如果仅检测到两个铆钉，且两个铆钉的连线与水平方向的连线的夹角小于预设夹角阈值，则判断两个铆钉为同一行的铆钉，从两个铆钉的连线向上扩展第一预设距离作为车牌区域上侧边界，从两个铆钉的连线向下扩展第二预设距离作为车牌区域下侧边界，从穿过左侧铆钉的竖直线向左扩展第三预设距离作为车牌区域左侧边界，从穿过右侧铆钉的竖直线向右扩展第三预设距离作为车牌区域右侧边界，提取车牌区域图像；

如果检测到四个铆钉，则判断四个铆钉中位置偏上的两个铆钉为上行铆钉，位置偏下的两个铆钉为下行铆钉，从两个上行铆钉的连线向上扩展第一预设距离作为车牌区域上侧边界，从两个下方铆钉的连线向下扩展第二预设距离作为车牌区域下侧边界，从两个左侧铆钉的连线向左扩展第三预设距离作为车牌区域左侧边界，从两个右侧铆钉的连线向右扩展第三预设距离作为车牌区域右侧边界，提取车牌区域图像。

所述识别控制器m500对所述车牌区域图像进行灰度处理，得到灰度图像；

所述识别控制器m500对所述灰度图像进行二值化处理，得到所述车牌区域图像的二值化图像；

所述识别控制器m500对所述二值化图像进行字符分割，得到多个字符区域的二值化图像；

所述识别控制器m500将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，所述字符识别模型的输入为单个字符区域的二值化图像，输出为识别得到的字符；

所述识别控制器m500按照各个字符区域的排列顺序，将各个字符区域的识别结果进行排序，得到识别出的车牌号码。

在该实施例中，所述系统还包括亮度传感器，所述识别控制器m500还存储有不同亮度值范围对应的二值化处理阈值；

所述识别控制器m500对所述灰度图像进行二值化处理，包括如下步骤：

所述识别控制器m500获取所述亮度传感器的检测值，根据所述亮度传感器的检测值选择对应的二值化处理阈值；

所述识别控制器m500将所述灰度图像中灰度值大于对应的二值化处理阈值的像素点的灰度值置为255，将所述灰度图像中灰度值小于等于对应的二值化处理阈值的像素点的灰度值置为0。

在该实施例中，所述训练好的字符识别模型为卷积神经网络模型、主动形状识别模型或支持向量机模型。

在该实施例中，所述识别控制器m500还用于采集多个具有已知字符标记的字符区域图像作为训练集，训练字符识别模型，得到训练好的字符识别模型；

所述控制中心将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域的识别结果，包括如下步骤：

所述控制中心将各个字符区域的二值化图像输入训练好的字符识别模型中，得到各个字符区域所对应的可能的字符的概率值，选择概率值最高的字符作为对应的字符区域的识别出的字符。

与现有技术相比，采用了该发明中的用于停车场的车牌智能识别系统及方法，具有如下有益效果：

(1)在停车场出口处识别车牌号码，当车牌号码无法在进入的车牌号码记录中查找到时，说明识别可能有误，此时自动启动纠错机制，提高车牌识别准确率，方便用户使用；

(2)定时采集停车场内部的图像，并记录各个停车位的占用情况，当入口处有车辆进入时，根据优先级为车辆推荐停车位，并显示停车位的位置，方便用户快速找到优先级高的停车位，为用户提供更多便利；

(3)采用机器学习的方法自动识别车牌号码，而无需人工识别车牌号码，大大节省了人力物力，由于本发明的车牌智能识别方法需要为车辆分配停车位，因此不适用于小区中车位固定的停车场，适用于商场的停车场或室外的公共停车场。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。