申请/专利权人：安能集(成都)新能源有限公司

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117496496B

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;B60L53/65;G06V20/56;G06V10/26;G06V10/56

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了一种智能充电桩用车牌识别系统及方法，车牌识别系统包括图像采集系统、图像处理模块、车辆感应模块和控制模块；车牌识别方法包括：启动两个第一摄像头分别拍摄车牌初识别区域的第一图像，形成第一车牌识别图像；利用第一车牌识别图像识别出该车辆的能源消耗类型，并根据识别出的能源消耗类型打开或关闭停车位上的智能锁；识别出该电车的车牌号，填入智能充电桩的登陆模块，智能充电桩为充电枪通电。通过在停车位上布设精确的车牌图像识别系统，在电车进入停车位前就对车辆的能耗类型进行识别，利用坐标‑像素灰度值算法的结合，提取出属于车牌的图像区域，即使图像出现倾斜也可以准确提取到车牌的图像区域，方便进行车牌号识别。

主权项：1.一种车牌识别方法，其特征在于，利用智能充电桩用车牌识别系统，智能充电桩用车牌识别系统包括图像采集系统、图像处理模块、车辆感应模块和控制模块；所述图像采集系包括两个第一摄像头和一个第二摄像头，所述智能充电桩安装在停车位的尾部，所述停车位的前端设置有车牌初识别区域，两个所述第一摄像头分别安装在车牌初识别区域的上方两侧的安装架上，用于采集车辆进入停车位前的车牌图像；所述第二摄像头安装在智能充电桩上，用于采集车辆进入停车位后的车牌图像；所述图像处理模块用于对采集的车牌图像进行分析和处理，并将分析和处理结果发送给控制模块，控制模块根据分析和处理结果向智能充电桩和停车位上的智能锁发送控制指令；所述车辆感应模块包括车辆感应器，两个所述第一摄像头旁均设置有车辆感应器，所述停车位的上方也设置有车辆感应器；所述车牌识别方法包括以下步骤：S1：两个第一摄像头旁的车辆感应器感应到下方有车辆时，启动两个第一摄像头分别拍摄车牌初识别区域的第一图像，并利用矩形轮廓框将第一图像内的车牌区域进行初框选，保留矩形轮廓框内的像素，形成第一车牌识别图像；S2：利用第一车牌识别图像识别出该车辆的能源消耗类型，能源消耗类型包括油车和电车，并根据识别出的能源消耗类型打开或关闭停车位上的智能锁，避免油车进入智能充电桩前的停车位，允许电车进入智能充电桩前的停车位；S3：电车进入停车位后，第二摄像头拍摄电车正面的图像，得到第二图像；在第二图像内框选出该电车的绿色车牌区域，得到绿色车牌图像，输入到图像处理模块，识别出该电车的车牌号，并显示在智能充电桩的显示屏上，识别出的车牌号填入智能充电桩的登陆模块，登陆成功后，智能充电桩为充电枪通电；所述步骤S2包括：S21：取其中一张第一车牌识别图像进行灰度化处理，得到第一灰度图像；S22：设置标准状态下蓝色车牌的蓝色背景的像素灰度值范围A＝h1,h2，h1为灰度值范围A的最小灰度值，h2为灰度值范围A的最大灰度值；设置标准状态下绿色车牌的绿色背景的像素灰度值范围B＝h3,h4，h3为灰度值范围B的最小灰度值，h4为灰度值范围B的最大灰度值；S23：在第一灰度图像中标记出所有在灰度值范围A＝h1,h2内的像素点i，并统计像素点i的数量n1；在第一灰度图像中标记出所有在灰度值范围B＝h3,h4内的像素点j，并统计像素点j的数量n2；S24：计算像素点i占第一灰度图像的比例f1、像素点j占第一灰度图像的比例f2； 其中，N为第一灰度图像中的像素总量；S25：比较f1和f2的大小：若f1＞f2，则判定此时停在车牌初识别区域内的车为油车，进入步骤S27；若f1＜f2，则判定此时停在车牌初识别区域内的车为电车，进入步骤S28；若f1＝f2，则无法识别此时停在车牌初识别区域内的车辆类型，进入步骤S26；S26：返回步骤S21，取另一张第一车牌识别图像进行灰度化处理，作为第一灰度图像，并执行步骤S23-S26；S27：控制模块控制停车位上的智能锁打开，避免油车停入智能充电桩前的停车位，并关闭智能充电桩；S28：控制模块控制停车位上的智能锁关闭，方便电车停入智能充电桩前的停车位进行充电，智能充电桩的显示屏上显示充电桩的功率、收费信息和商家信息；所述步骤S3包括：S31：电车进入停车位后，第二摄像头拍摄电车正面的图像，得到第二图像，利用矩形轮廓框将第二图像内的车牌区域进行初框选，保留矩形轮廓框内的像素，形成第二车牌识别图像；S32：对第二车牌识别图像进行灰度化处理，得到第二灰度化图像；S33：在第二灰度化图像上建立平面坐标系0-xy，平面坐标系0-xy的x轴水平、y轴竖直，得到第二灰度图像中每个像素在平面坐标系0-xy中的坐标x,y；S34：设置绿色车牌边界的像素灰度化后的灰度值范围B′＝h′3,h′4，h′3为灰度值范围B′的最小灰度值，h′4为灰度值范围B′的最大灰度值；S35：在平面坐标系0-xy中标记出所有在灰度值范围B′＝h′3,h′4内的像素点j′；并获取每个像素点j′的坐标xj′,yj′；S36：取在同一直线上并连续的像素点j′形成像素点j′连线，在平面坐标系0-xy中获取若干根像素点j′连线；提取每根像素点j′连线的两端点的坐标S37：利用像素点j′连线的两端点的坐标计算每根像素点j′连线的长度d：S38：得到所有像素点j′连线的长度d1,d2,…,dm，m为像素点j′连线的数量，dm为第m个像素点j′连线；比较每个长度d1,d2,…,dm中的大小，筛选出长度d1,d2,…,dm中的最大值dmax，将最大值dmax对应的像素点j′连线L作为绿色车牌边界的长度位置；S39：以像素点j′连线L为中心对称线，在中心对称线的上端和下端分别建立该电车的车牌目标框，包括车牌目标框u和车牌目标框v；坐标作为车牌目标框u和车牌目标框v相交的两个顶点坐标，计算车牌目标框u和车牌目标框v另外两个不相交的顶点坐标 其中，D为绿色车牌边界的宽度；S310：坐标围成的矩形框作为车牌目标框u，坐标围成的矩形框作为车牌目标框v；S311：获取车牌目标框u、车牌目标框v内的每个像素的灰度值，并统计车牌目标框u内灰度值在灰度值范围B＝h3,h4内的像素点数量a、和车牌目标框v内灰度值在灰度值范围B＝h3,h4内的像素点数量b；比较像素点数量a和b的大小：若a＞b，则判定该电车的绿色车牌在车牌目标框u内；若a＜b，则判定该电车的绿色车牌在车牌目标框v内；执行步骤S313；若a＝b，则无法判定电车的绿色车牌的位置，执行步骤S312；S312：返回步骤S31，第二摄像头重新拍摄电车正面的图像，并提取第二车牌识别图像，执行步骤S32-S311；S313：裁剪出车牌目标框u或车牌目标框v内的绿色车牌图像，并输入到图像处理模块，识别出该电车的车牌号，并显示在智能充电桩的显示屏上，识别出的车牌号填入智能充电桩的登陆模块，登陆成功后，智能充电桩为充电枪通电。

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