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申请/专利权人:北京卓视智通科技有限责任公司
摘要:本发明涉及智能交通物联网应用服务技术领域,具体涉及一种移动设备抓拍车牌的车辆监控方法及系统。该方法通过物联网设备获取车牌图像,根据车牌图像中的梯度信息获取每个像素点的局部清晰度。根据像素点之间邻域范围内的像素值变化趋势的差异程度筛选出修正像素点,并对像素点的局部清晰度进行修正,获得车牌图像准确的整体清晰度。进而筛选出最优车牌图像并提取车牌信息。本发明通过对移动设备采集的图像进行分析处理,获得准确的车牌信息,提高了智能交通物联网应用服务的服务效率和服务能力。
主权项:1.一种移动设备抓拍车牌的车辆监控方法,其特征在于,所述方法包括:获取行驶过程中利用移动设备抓拍车辆的车牌图像集合;所述车牌图像集合由连续单帧的车牌图像构成;在每张所述车牌图像中,获取每个像素点预设邻域范围内的梯度类别,根据所述梯度类别之间的梯度差异和梯度分布获得所述邻域范围对应像素点的局部清晰度;获取每个像素点预设邻域范围内每个位置的像素值变化趋势,获得每个像素点与其他像素点之间所述邻域范围内对应位置所述像素值变化趋势的趋势差异程度;根据所述趋势差异程度和所述其他像素点的所述局部清晰度,在所述其他像素点中筛选出每个像素点对应的修正像素点;根据每个像素点与对应所述修正像素点之间的所述趋势差异程度,以及对应修正像素点的所述局部清晰度,对每个像素点的局部清晰度进行调整,获得每个像素点的修正清晰度;根据每张所述车牌图像中每个像素点的所述修正清晰度,获得每张所述车牌图像的整体清晰度;在所述车牌图像集合中,根据所述整体清晰度筛选出最优车牌图像并进行模糊还原,获得清晰车牌图像,提取所述清晰车牌图像的车牌信息;所述梯度类别的获取方法包括:利用大津阈值分割算法将每个像素点的所述邻域范围内的梯度值分为两类,获得所述梯度类别;所述修正像素点的获取方法包括:针对每个像素点,获取每个像素点与所述其他像素点的所述趋势差异程度,将所述趋势差异程度负相关映射后与对应所述其他像素点的所述局部清晰度相乘,获得对应所述其他像素点的修正标准筛选指标,选择最大的修正标准筛选指标对应的所述其他像素点作为对应像素点的所述修正像素点。
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