基于大数据的车辆检索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于大数据的车辆检索方法及装置，该方法包括：在目标车辆图像中提取目标车辆的各个车辆检验标志；根据各个车辆检验标志之间的位置关系对各个车辆检验标志进行融合，得到多个融合区域，融合区域包括至少一个所述车辆检验标志；确定各个融合区域包含的各个车辆检验标志的形状和颜色；根据车辆检验标志的数量、融合区域的数量、各个融合区域包含的车辆检验标志的数量、形状和颜色，在多个待检索车辆图像中逐层检索目标车辆。通过本发明专利技术能够根据车辆检验标志的群体特性检索车辆，提高目标车辆检索的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测
，具体而言，涉及一种基于大数据的车辆检索方法及装置。
技术介绍
随着我国经济的快速发展、城市规模的不断扩大、车辆数量的大幅增长以及社会安全意识的提高，越来越多的场合需要根据目标车辆图像在海量车辆图像中进行检索，得到目标车辆，比如，公安系统在案件侦破过程中，通常需要根据目标车辆图像在卡口海量记录中查找目标车辆。现有技术提供有多种车辆检索方法，用于根据目标车辆图像在海量车辆图像中查找得到目标车辆，比如：提取目标车辆图像特征，如车牌号、车型特征、车身颜色等，将提取到的特征作为目标特征，提取数据库中各个车辆图像的图像特征，如车牌号、车型特征、车身颜色等，将该特征作为待匹配特征，计算目标特征与各个待匹配特征之间的距离，将距离最近的待匹配特征对应的车辆作为目标车辆。专利技术人在研究中发现，由于存在套牌车，并且存在车型以及车身颜色相近的车，因此根据车牌号、车型特征和车身颜色检索目标车辆不够准确，容易造成误检索，因此现有技术中的车辆检索方法具有检索准确性差的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的车辆检索方法及装置，提高目标车辆检索的准确性本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的车辆检索方法，其特征在于，所述方法包括：在目标车辆图像中提取目标车辆的各个车辆检验标志；根据各个所述车辆检验标志之间的位置关系对各个所述车辆检验标志进行融合，得到多个融合区域，所述融合区域包括至少一个所述车辆检验标志；确定各个所述融合区域包含的各个所述车辆检验标志的形状和颜色；根据所述车辆检验标志的数量、所述融合区域的数量、各个所述融合区域包含的所述车辆检验标志的数量、形状和颜色，在多个待检索车辆图像中逐层检索所述目标车辆。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的车辆检索方法，其特征在于，所述方法包括：在目标车辆图像中提取目标车辆的各个车辆检验标志；根据各个所述车辆检验标志之间的位置关系对各个所述车辆检验标志进行融合，得到多个融合区域，所述融合区域包括至少一个所述车辆检验标志；确定各个所述融合区域包含的各个所述车辆检验标志的形状和颜色；根据所述车辆检验标志的数量、所述融合区域的数量、各个所述融合区域包含的所述车辆检验标志的数量、形状和颜色，在多个待检索车辆图像中逐层检索所述目标车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在目标车辆图像中提取目标车辆的各个车辆检验标志，包括：对所述目标车辆图像进行缩放，得到多个不同尺寸的子图像，计算各个所述子图像的特征图，对各个所述子图像的特征图进行滑窗分块，得到多个图像块；计算各个所述图像块对应车辆检验标志的置信度，将所述置信度超过预设阈值的多个所述图像块确定为各个所述车辆检验标志对应的图像块；确定各个所述车辆检验标志对应的图像块在所述目标车辆图像中对应的各个区域，在确定的各个所述区域中提取各个所述车辆检验标志。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述车辆检验标志之间的位置关系对各个所述车辆检验标志进行融合，得到多个融合区域，包括：按照各个所述车辆检验标志的置信度由高到底的顺序对各个所述车辆检验标志进行排序，得到降序序列；在所述降序序列中确定当次融合对应的融合区域和各个被融合区域，利用所述融合区域遍历融合各个所述被融合区域，得到更新后的融合区域；根据所述更新后的融合区域更新所述降序序列，在更新后的所述降序序列中重复确定所述融合区域和各个所述被融合区域，重复上述遍历过程，直至每个所述车辆检验标志均被作为所述融合区域遍历过，将得到的多个更新后的融合区域作为最终得到的多个融合区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述降序序列中确定当次融合对应的融合区域和各个被融合区域，利用所述融合区域遍历融合各个所述被融合区域，得到更新后的融合区域，包括：确定当次融合对应的序号，在所述降序序列中，将所述序号对应的车辆检验标志作为所述当次融合对应的融合区域，将所述融合区域以外的各个车辆检验标志作为所述当次融合对应的各个被融合区域；根据所述融合区域的尺寸对所述融合区域进行扩展，根据当前被融合区域的尺寸对所述当前被融合区域进行扩展；判断扩展后的所述融合区域和扩展后的所述当前被融合区域是否相交以及相交的面积是否满足预设面积要求；若扩展后的所述融合区域和扩展后的所述当前被融合区域相交且相交的面积满足所述预设面积要求，则将所述融合区域和所述当前被融合区域融合，将融合结果作为一次更新后的融合区域；确定下一个被融合区域，对所述一次更新后的融合区域和所述下一个被融合区域重复上述扩展、判断、融合动作，直至不存在能够被融合的被融合区域，得到最终更新后的融合区域，将所述最终更新后的融合区域作为更新后的融合区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各个所述融合区域包含的各个所述车辆检验标志的形状和颜色，包括：在当前所述融合区域中，计算当前车辆检验标志的形状为矩形的置信度、以及所述当前车辆检验标志的形状为椭圆形的置信度，将最大的置信度的对应的形状作为所述当前车辆检验标志的形状；根据所述当前车辆检验标志中各个像素点的颜色分量的值确定各个所述像素点的颜色，统计所述当前车辆检验标志中各种颜色的像素点的数量，将数量最多的像素点对应的颜色作为所述当前车辆检验标志的颜色。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，根据所述车辆检验标志的数量、所述融合区域的数量、各个所述融合区域包含的所述车辆检验标志的数量、形状和颜色，在多个待检索车辆图像中逐层检索所述目标车辆，包括：确定各个所述待检索车辆图像中的车辆检验标志的数量，将所述数量与所述目标车辆相同的待检索车辆图像筛选出来作为第一集合；在所述第一集合中确定各个所述待检索车辆图像中的融合区域的数量，将所述数量与所述目标车辆相同的待检索车辆图像筛选出来作为第二集合；在所述第二集合中确定各个所述待检索车辆图像中的各个所述融合区域包含的车辆检验标志的数量、形状和颜色，根据各个所述待检索车辆图像中的各个所述融合区域包含的车辆检验标志的数量、形状和颜色在所述第二集合中确定所述目标车辆。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据各个所述待检索车辆图像中的各个所述融合区域包含的车辆检验标志的数量、形状和颜色在所述第二集合中确定所述目标车辆，包括：在各个所述待检索车辆图像中确定各个所述融合区域包含的车辆检验标志的数量作为第一数量、各个所述融合区域包含的各类形状的车辆检验标志的数量作为第二数量，以及各个所述融合区域包含的各类颜色的车辆检验标志的数量作为第三...

【专利技术属性】
技术研发人员：路洪运，田波，万定锐，
申请(专利权)人：东方网力科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11