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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京北科信達(dá)科技有限公司申請的專利智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120071318B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510133096.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/62；該發(fā)明授權(quán)智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法是由請求不公布姓名設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法，包括：切分車牌灰度圖像并通過若干次聚類獲取字符圖像；將各字符圖像與各模板圖像初步對比，獲取各字符圖像的高概率模板圖像；結(jié)合字符圖像與模板圖像的角點(diǎn)特征進(jìn)行高概率模板圖像的縮放；將所有字符圖像與縮放后的高概率模板圖像根據(jù)角點(diǎn)特征進(jìn)行匹配，獲得車牌識別結(jié)果。本發(fā)明切分出車牌圖像并通過若干次聚類獲取不包含臟污區(qū)域的各字符圖像，避免臟污區(qū)域影響后續(xù)分析；結(jié)合角點(diǎn)特征進(jìn)行縮放調(diào)整尺度，使得模版字符在進(jìn)行匹配時(shí)與字符圖像尺度盡可能一致，提高車牌識別準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.智慧城市無人值守收費(fèi)系統(tǒng)用車牌識別增強(qiáng)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取車牌灰度圖像；切分車牌灰度圖像獲取每個(gè)字符的單字圖像；對單字圖像的灰度值進(jìn)行若干次聚類，獲取單字圖像每次聚類的若干簇；根據(jù)每次聚類中每一簇的像素點(diǎn)在其他次聚類的每個(gè)簇中的灰度穩(wěn)定性，獲取每次聚類的概率最大簇；根據(jù)單字圖像的像素點(diǎn)在概率最大簇中出現(xiàn)的次數(shù)獲取字符圖像； 對字符圖像以及所有先驗(yàn)?zāi)０鎴D像進(jìn)行角點(diǎn)檢測，獲取字符圖像以及模版圖像上的所有角點(diǎn)；根據(jù)各字符圖像與各模板圖像之間角點(diǎn)分布的相似性，獲得各字符圖像與每一個(gè)模板圖像的角點(diǎn)相似度；獲取每一個(gè)字符圖像的所有高概率模板圖像； 根據(jù)每個(gè)角點(diǎn)與相鄰角點(diǎn)的相對位置特征建立三維坐標(biāo)系；根據(jù)字符圖像與字符圖像的每個(gè)高概率模板圖像的所有角點(diǎn)在三維坐標(biāo)系內(nèi)的密度，獲取字符圖像與字符圖像的所有高概率模板圖像的相似角點(diǎn)對；根據(jù)字符圖像與每個(gè)高概率模板圖像在三維坐標(biāo)系中坐標(biāo)最近的兩對相似角點(diǎn)對之間的距離，對每個(gè)高概率模板圖像進(jìn)行縮放，獲取字符圖像的所有對比模板圖像；根據(jù)所有字符圖像與每個(gè)對比模板圖像的角點(diǎn)數(shù)量差異以及角點(diǎn)分布差異，獲取字符圖像與每個(gè)對比模板圖像的字符匹配度；將對比模板圖像的字符匹配度最大的模版圖像記為字符圖像的字符識別結(jié)果，獲得車牌的識別結(jié)果文本信息； 所述每次聚類的概率最大簇的具體獲取方法為： 對于目標(biāo)單字圖像，將第n次聚類結(jié)果的第i個(gè)簇在第m次聚類的對應(yīng)簇記為第j個(gè)簇，第n次聚類結(jié)果的第i個(gè)簇的對應(yīng)簇間差異αn,i計(jì)算方法為： 式中：M表示聚類次數(shù)，M-1表示除了第n次聚類外的聚類次數(shù)，m表示除了第n次聚類外的第m次聚類，En,i表示目標(biāo)單字圖像的第n次聚類結(jié)果中第i個(gè)簇的像素點(diǎn)的數(shù)量，x表示目標(biāo)單字圖像第n次聚類結(jié)果的第i個(gè)簇中的第x個(gè)像素點(diǎn)，Pn,i,x表示目標(biāo)單字圖像的第n次聚類結(jié)果中第i個(gè)簇中的第x個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，表示目標(biāo)單字圖像的第n次聚類結(jié)果中第i個(gè)簇中的所有像素點(diǎn)灰度值的均值，Em,j表示目標(biāo)單字圖像的第m次聚類結(jié)果中第j個(gè)簇的像素點(diǎn)的數(shù)量，y表示目標(biāo)單字圖像第m次聚類結(jié)果的第j個(gè)簇中的第y個(gè)像素點(diǎn)，Pm,j,y表示目標(biāo)單字圖像第m次聚類結(jié)果的第j個(gè)簇中的第y個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，表示目標(biāo)單字圖像第m次聚類結(jié)果的第j個(gè)簇中的所有像素點(diǎn)灰度值的均值；||表示取絕對值函數(shù)； 目標(biāo)單字圖像在第n次聚類結(jié)果中第i個(gè)簇的字符概率βn,i的計(jì)算方法為： 式中：表示目標(biāo)單字圖像在第n次聚類結(jié)果中第i個(gè)簇中的所有像素點(diǎn)灰度值的均值，exp表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)，Sigmoid[]表示Sigmoid函數(shù)。

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