一種車牌識別系統的評測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及系統評測領域，尤其是一種車牌識別系統的評測方法及系統。
【背景技術】
[0002] 車牌識別系統化icense Plate Reco即ition，簡稱LPR)作為智能交通系統中的一 個重要課題，已經成為國內外學者研究的熱點問題。它既可W用于高速公路收費系統和停 車場智能管理系統，也可W用于安防等方面，大大提高了智能化管理的水平，減少了人力物 力，降低了勞動強度，提供了較先進的技術管理手段。
[0003] 車牌識別技術得W迅速發展主要歸功于W下Ξ個因素：車牌識別算法的發展、大 規模車牌數據庫的獲得W及對識別算法進行綜合性能評測的方法，其中，對識別算法和系 統功能的綜合評測是推動識別技術進步的一個動力。通過綜合的評測，可W幫助用戶找到 合適的產品，幫助各研究機構和開發商能夠發現自身技術的不足，并通過觀察參加綜合性 能評測各個系統的表現，發現有價值的研究方向，尋求技術上的突破口，從而推動識別技術 的總體進步。
[0004] 近年來，雖然已出現了不少車牌識別商業系統和各種各樣的車牌識別算法，但是， 車牌識別系統的評測方法并沒有得到相應的發展。目前車牌識別系統的評測方法只有《GA/ T833-2009機動車號牌圖像自動識別技術規范》中規定了一些評測指標，如號牌結構識別 率、號牌顏色識別率、號牌號碼識別率及識別時間等。
[000引傳統車牌識別系統的評測方法存在W下缺陷：
[0006] (1)片面性
[0007] 我國的機動車號牌種類多樣，車牌組成元素復雜(包括漢字、字母和數字等），所W 傳統車牌識別系統性能的評測描述包括號牌結構識別率、號牌顏色識別率、號牌號碼識別 率W及識別時間等。常見的車牌識別系統由圖像獲取、車牌定位、字符分割、字符識別W及 識別后處理運幾部分組成，實際上運幾部分并不是獨立的，每一步的識別又與整個車牌的 識別效果密不可分。傳統的號牌號碼識別率僅能表示識別通過的數量比率，各個部分間的 識別性能是孤立的，并沒有對各部分間的識別性能進行聯合比較說明，也不能表示識別通 過的質量換句話說，當一種算法在某種條件下的識別性能高于同類算法時，實際上卻沒有 顯示出在其他條件下該算法識別性能落后的可能性。所W，傳統的車牌識別評價標準不夠 全面和系統，不足W發現和說明問題，評測結果缺乏指導意義。
[000引（2)缺乏完整的評測方案。
[0009] 雖然各個研究機構和研究者都會對其算法或者系統進行測試，但是大多數測試在 數據選擇、測試方法和評價標準等方面不夠全面和系統，運容易導致測試所用的數據不準 確，測試方法不嚴謹等問題，而使得測試結果缺乏意義。

【發明內容】

[0010] 為了解決上述技術問題，本發明的目的是:提供一種全面、系統和準確的，車牌識 別系統的評測方法。
[0011] 本發明的另一目的是:提供一種全面、系統和準確的，車牌識別系統的評測系統。
[0012] 本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：
[0013] -種車牌識別系統的評測方法，包括：
[0014] A、獲取車牌識別系統評測所需的數據圖像集；
[0015] B、將獲取的數據圖像集劃分為第一子圖像集和第二子圖像集，其中，第一子圖像 集為中國機動車號牌標準中除臨時車牌之外的其它27種機動車號牌圖像集，第二子圖像集 為包含中國機動車號牌標準中除臨時車牌之外的其它37種機動車號牌漢字的圖像集；
[0016] C、根據第一子圖像集、第二子圖像集和獲取的數據圖像集對車牌識別系統進行車 牌種類識別能力評測、車牌定位性能評測W及漢字識別性能評測、數字和字母識別性能評 巧。、整牌識別性能評測、顏色識別性能評測和識別時間評測；
[0017] D、根據步驟C的評測結果生成車牌識別系統的評測報告W及系統優化方案。
[0018] 進一步，所述步驟C，其包括：
[0019] C1、根據第一子圖像集對車牌識別系統進行車牌種類識別能力評測和車牌定位性 能評測，得到車牌種類識別能力和車牌定位率；
[0020] C2、根據第二子圖像集對車牌識別系統進行車牌省市簡稱和車牌漢字識別能力評 測，得到漢字識別率；
[0021] C3、根據獲取的數據圖像集對車牌識別系統進行數字和字母識別性能評測、整牌 識別性能評測、顏色識別性能評測和識別時間性能評測，得到數字和字母識別率、整牌識別 率、顏色識別率和識別時間。
[0022] 進一步，所述車牌定位率包括粗定位率、準確定位率和錯誤定位率，所述粗定位率 為車牌識別系統準確定位到的車牌圖像數量加上含有車牌區域的圖像數量后得到的數量 總和與實際含有的車牌數量的比值，所述準確定位率為車牌識別系統準確定位到的車牌圖 像數量與實際含有的車牌數量的比值，所述錯誤定位率為車牌識別系統檢測到的非車牌區 域圖像數量與實際含有的車牌數量的比值。
[0023] 進一步，所述漢字識別率為車牌識別系統準確識別出的漢字數量與第二子圖像集 準確定位到的車牌的漢字總數量的比值，所述數字和字母識別率為車牌識別系統準確識別 出的字母和數字的數量與獲取的數據圖像集準確定位到的車牌的字母和數字總數量的比 值。
[0024] 進一步，所述整牌識別率為車牌識別系統能準確定位出車牌并能準確識別出車牌 中的每一個字符和車牌顏色的車牌數量，與獲取的數據圖像集中車牌總數量的比值。
[0025] 進一步，所述顏色識別率為車牌識別系統能準確識別出車牌顏色的數量，與獲取 的數據圖像集中準確定位到的車牌總數量的比值。
[0026] 進一步，所述步驟C的評測結果包括功能評測結果和性能評測結果，所述功能評測 結果數據包括車牌種類識別能力，所述性能評測結果數據包括粗定位率、準確定位率、錯誤 定位率、數字和字母識別率、整牌識別率、顏色識別率和識別時間。
[0027 ]本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：
[0028] -種車牌識別系統的評測系統，包括：
[0029] 獲取模塊，用于獲取車牌識別系統評測所需的數據圖像集；
[0030] 劃分模塊，用于將獲取的數據圖像集劃分為第一子圖像集和第二子圖像集，其中， 第一子圖像集為中國機動車號牌標準中除臨時車牌之外的其它27種機動車號牌圖像集，第 二子圖像集為包含中國機動車號牌標準中除臨時車牌之外的其它37種機動車號牌漢字的 圖像集；
[0031] 評測模塊，用于根據第一子圖像集和第二子圖像集對車牌識別系統進行車牌種類 識別能力評測、車牌定位性能評測W及漢字識別性能評測，并根據獲取的數據圖像集對車 牌識別系統進行數字字母識別性能評測、整牌識別性能評測、顏色識別性能評測和識別時 間評測；
[0032] 生成模塊，用于根據評測模塊的評測結果生成車牌識別系統的評測報告W及系統 優化方案；
[0033] 所述獲取模塊的輸出端依次通過劃分模塊和評測模塊進而與生成模塊的輸入端 連接。
[0034] 進一步，所述評測模塊，其包括：
[0035] 第一子圖像集評測單元，用于根據第一子圖像集對車牌識別系統進行車牌種類識 別能力評測和車牌定位性能評測，得到車牌種類識別能力和車牌定位率；
[0036] 第二子圖像集評測單元，用于根據第二子圖像集對車牌識別系統進行車牌省市簡 稱和車牌漢字識別能力評測，得到漢字識別率；
[0037] 全圖像集評測單元，用于根據獲取的數據圖像集對車牌識別系統進行數字和字母 識別性能評測、整牌識別性能評測、顏色識別性能評測和識別時間性能評測，得到數字和字 母識別率、整牌識別率、顏色識別率和識別時間；
[0038] 所述第一子圖像集評測單元的輸入端與劃分模塊的輸出端連接，所述第一子圖像 集評測單元的輸出端依次通過第二子圖像集評測單元和全圖像集評測單元進而與生成模 塊的輸入端連接。
[0039] 本發明的方法的有益效果是：綜合考慮了中國機動車號牌的實際使用情況，將獲 取的數據圖像集按照中國機動車號牌標準劃分為第一子圖像集和第二子圖像集，并結合劃 分的結果進行車牌種類識別能力評測、車牌定位性能評測W及漢字識別性能評測、數字和 字母識別性能評測、整牌識別性能評測、顏色識別性能評測和識別時間性能評測，為系統的 進一步優化提供了更加全面和準確的評價結果;根據車牌定位率與識別率的關系對車牌識 別系統進行綜合評測，在傳統評價算法的基礎上增加了定位率與識別率的關系評價，將車 牌識別系統的各個部分間的識別性能有機結合起來，評價結果更加全面和系統。進一步，將 作為車牌定位性能評測指標的車牌定位率劃分為粗定位率、準確定位率和錯誤定位率，評 價起來更加全面和準確。
[0040] 本發明的系統的有益效果是：綜合考慮了中國機動車號牌的實際使用情況，將獲 取的數據圖像集按照中國機動車號牌標準劃分為第一子圖像集和第二子圖像集，并結合劃 分的結果進行車牌種類識別能力