基于图像检测的车辆识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于图像检测的车辆识别方法，其包括通过监控设备获取车辆的车辆图像，并对车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理，以获取归一化处理后的车辆图像；获取归一化处理后的车辆图像的特征向量；对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与归一化处理后的车辆图像最接近的数据库中的车辆样本；以及将获取的数据库中的车辆样本的类型作为车辆的类型。本发明专利技术的基于图像检测的车辆识别方法通过归一化处理以及对比处理，可以快速、高效以及准确的识别车辆的类型；解决了现有的车辆识别方法的识别效率较低且识别准确度较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控领域，特别是涉及一种。
技术介绍
为了实现交通管理，如交通流调查、交通违法取证、或在高速及停车场的全自动收费等，对车辆进行分类识别的技术已越来越重要。 基于视频图像的车辆检测和识别技术，是一种非接触式被动检测技术。它以视频图像作为主要分析对象，利用视频摄像机从视频流中提取出交通图像，并使用计算机模仿人类的视觉功能，通过对图像进行分析处理提取出有效信息，并根据该有效信息进行车辆检测以及车型识别。 现有的中，一类是利用车辆的尺寸信息以及轮廓信息进行识别，具有车辆分类过粗的缺陷。 另一类是对车辆的车标进行识别，即检测到车辆之后，定位车标的位置，然后利用模式识别技术对车标的种类进行识别，从而达到认定车辆品牌的目的。这类技术对图像的分辨率较高、且受到环境干扰影响也很大，在图像分辨率较低的情况下识别的准确度较低。 故，有必要提供一种，以解决现有技术所存在的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种高效且准确的，以解决现有的车辆识别方法的识别效率较低且识别准确度较差的技术问题。 本专利技术实施例提供一种，其包括:通过监控设备获取车辆的车辆图像，并对所述车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理，以获取归一化处理后的车辆图像；获取所述归一化处理后的车辆图像的特征向量； 对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本；以及将获取的所述数据库中的车辆样本的类型作为所述车辆的类型。 在本专利技术所述的中，所述车辆图像包括用于车辆识别的特征区域；所述对所述车辆图像进行特征过滤处理的步骤包括:将所述车辆图像的非特征区域的图像进行设定色彩填充。 在本专利技术所述的中，所述对所述车辆图像进行归一化处理的步骤包括:对所述车辆图像的特征区域的图像对比度以及特征尺寸进行归一化处理。 在本专利技术所述的中，所述对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本的步骤包括:根据所述数据库中的车辆样本的特征向量，对所述数据库中的车辆样本进行分组操作，并获取每个组别的车辆样本的标准样本；对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述数据库中的每个组别的标准样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库的标准样本；以及将所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述标准样本对应的所述组别的所有车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本。 在本专利技术所述的中，所述对所述车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理的步骤之前包括:通过所述训练级联分类器对所述车辆图像中的所述车辆进行定位操作。 在本专利技术所述的中，所述通过所述训练级联分类器对所述车辆图像中的所述车辆进行定位操作的步骤之前还包括:使用车辆的正负样本图像，对所述训练级联分类器进行训练。 在本专利技术所述的中，所述对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本的步骤包括:使用主成分分析对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量进行降维处理；以及将所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与所述数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本。 在本专利技术所述的中，所述将所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与所述数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本的步骤包括:根据所述数据库中的车辆样本的特征向量，对所述数据库中的车辆样本进行分组操作，并获取每个组别的车辆样本的标准样本；将所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述数据库中的每个组别的标准样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库的标准样本；以及将所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述标准样本对应的所述组别的所有车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述降维处理后的所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本。 在本专利技术所述的中，所述获取所述归一化处理后的车辆图像的特征向量的步骤包括:对所述归一化处理后的车辆图像进行有效部分分割；以及获取所述归一化处理后的车辆图像的所述有效部分的特征向量。 在本专利技术所述的中，所述车辆的类型包括车型、品牌、颜色以及车辆朝向的至少其中之一。 相较于现有技术的车辆识别方法，本专利技术的通过归一化处理以及对比处理，可以快速、高效以及准确的识别车辆的类型；解决了现有的车辆识别方法的识别效率较低且识别准确度较差的技术问题。 【附图说明】 图1为本专利技术的的优选实施例的流程图；图2为本专利技术的的优选实施例的步骤S103的流程图之图3为本专利技术的的优选实施例的步骤S103的流程图之 --O 【具体实施方式】 请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本专利技术的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本专利技术具体实施例，其不应被视为限制本专利技术未在此详述的其它具体实施例。 在以下的说明中，本专利技术的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行之作业的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，其将可了解到这些步骤及操作，其中有数次提到为由计算机执行，包括了由代表了以一结构化型式中的数据之电子信号的计算机处理单元所操纵。此操纵转换该数据或将其维持在该计算机之内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域技术人员所熟知的方式来改变该计算机之运作。该数据所维持的数据结构为该内存之实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本专利技术原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。 如本申请所使用的术语“组件”、“模块”、“系统”、“接口 ”、“进程”等等一般地旨在指计算机相关实体:硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于是运行在处理器上的进程、处理器、对象、可执行应用、执行的线程、程序和/或计算机。通过图示，运行在控制器上的应用和该控制器二者都可以是组件。一个或多个组件可以有在于执行的进程和/或线程内，并且组件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或更多计算机之间。 而且，要求保护的主题可以被实现为使用标准编程和/或工程技术产生软件、固件、硬件或其任意组合以控制计算机实现所公开的主题的方法、装置或制造品。本文所使用的术语“制造品”旨在包含可从任意计算机可读设备、载体或介质访问的计算机程序。当然，本领域技术人员将认识到可以对该配置进行许多修改，而不脱离要求保护的主题的范围或精神。 本文提供了实施例的各种操作。在一个实施例中，所述的一个或多个操作可以构成一个或多个计算机可读介质上存储的计算机可读指令，其在被电子设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，包括：通过监控设备获取车辆的车辆图像，并对所述车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理，以获取归一化处理后的车辆图像；获取所述归一化处理后的车辆图像的特征向量；对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本；以及根据获取的所述数据库中的车辆样本的类型确定所述车辆的类型。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，包括: 通过监控设备获取车辆的车辆图像，并对所述车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理，以获取归一化处理后的车辆图像； 获取所述归一化处理后的车辆图像的特征向量； 对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本；以及 根据获取的所述数据库中的车辆样本的类型确定所述车辆的类型。2.根据权利要求1所述的基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，所述车辆图像包括用于车辆识别的特征区域； 所述对所述车辆图像进行特征过滤处理的步骤包括: 将所述车辆图像的非特征区域的图像进行设定色彩填充。3.根据权利要求2所述的基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，所述对所述车辆图像进行归一化处理的步骤包括: 对所述车辆图像的特征区域的图像对比度以及特征尺寸进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，所述对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与数据库中的车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本的步骤包括: 根据所述数据库中的车辆样本的特征向量，对所述数据库中的车辆样本进行分组操作，并获取每个组别的车辆样本的标准样本； 对所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述数据库中的每个组别的标准样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库的标准样本；以及 将所述归一化处理后的车辆图像的特征向量，与所述标准样本对应的所述组别的所有车辆样本的相应的特征向量进行比较，以获取与所述归一化处理后的车辆图像最接近的所述数据库中的车辆样本。5.根据权利要求1所述的基于图像检测的车辆识别方法，其特征在于，所述对所述车辆图像进行特征过滤处理以及归一化处理的步骤之前包括: 通过所述训练级联分类器对所述车辆图像中的所述车辆进行定位操作。6.根据权利要求5所述的基于图像检测的车辆识别方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹泉，何小晨，
申请(专利权)人：深圳市哈工大交通电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44