一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法及系统，方案为：获取经过监控卡口的车辆监控视频；从车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片；从获取的车辆图片中截取车头图像，并在车头图像中搜索车标，并截取车标图像；使用图像特征提取算子分别从车标图像和车头图像中提取车标与车头的图像特征数据；将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据；对车标与车头融合特征数据进行分类判别，根据训练好的车辆型号分类器的输出结果得到车辆型号识别结果。本发明专利技术同时兼顾车标与车头的图像特征，具有适用范围广、识别准确度高的优点。

And the system of a vehicle model recognition method and the image feature fusion logo

The invention discloses a system and a vehicle type recognition method, and the image feature fusion logo program: after obtaining vehicle monitoring and video surveillance of the vehicle from the vehicle bayonet; detection in video surveillance, access includes monitoring picture of the vehicle, the picture from the monitor screen interception of vehicles; from the vehicle image acquisition in the interception of the front image in front of, and search the logo image, and the interception of logo image; feature extraction operator image were extracted image feature data from the front of the logo and logo image and the front image; the image feature data fusion and the front of the car, the front generation logo and feature fusion of data; the logo and the front data fusion feature the classification, according to the output of the vehicle model classifier obtained as a result of vehicle type recognition results. The present invention also take into account the image features and the front of the vehicle, has the advantages of wide application range and high precision.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模式识别和智能交通信息
，尤其是涉及基于交通监控视频的一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法及系统。
技术介绍
近年来，随着社会的不断进步，智能交通系统得到快速发展，同时，计算机视觉和模式识别技术的发展，为智能交通系统更有效的应用提供了契机。计算机视觉是利用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和识别。在智能交通系统的应用中，车辆型号识别是道路监控的重要组成部分。车辆型号识别是根据不同品牌不同系列车辆的车头图像的唯一性进行车辆型号识别。车辆型号识别在城市交通监控、车辆追踪、打击涉车犯罪等领域有着广泛的应用前景。现有的车辆型号识别方案中，主要分为三大类，一是提取整辆车的图像特征并输入分类器进行识别，二是只利用车辆车头的图像特征进行识别，三是分别提取车辆各重要组件的图像特征，将整合后的图像特征送入分类器进行识别。第一种方法提取的是整车图像的特征，虽然包含和车辆各个方面的特征，但是由于车辆往往以各种不同的角度出现在交通监控视频中，这会造成获取的车辆图像变化较大，引入较多的干扰图像，因此同一类车型难以得到稳定的图像特征。第二种方法提取的是车头图像，单纯提取车头的图像特征进行识别，这种方法只提取车头图像，避免引入过多的干扰信息，但是难以区分那些不同品牌有相似车头图像的车型。第三种方法提取的是车辆各个组件的图像和几何特征，例如车标、车灯、雨刮器等形状和相互位置关系，这种方法获取的车辆特征辨识度不够高，而且车辆组件难以定位。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术目的在于提供一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法及系统，用于在智能交通系统中对车辆型号进行快速、准确、高效的识别。具体地，本专利技术是通过如下技术方案实现的：基于本专利技术实施例提供一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法，所述方法包括：获取经过监控卡口的车辆监控视频；从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片；从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像；使用图像特征提取算子分别从车标图像和车头图像中提取车标与车头的图像特征数据；将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据；对车标与车头融合特征数据进行分类判别，根据训练好的车辆型号分类器的输出结果得到车辆型号识别结果。进一步地，所述从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片，具体为：使用三帧差法对车辆监控视频中运动目标进行检测；截取运动目标并归一化尺寸后输入车辆判别分类器，通过车辆判别分类器判别运动目标是否为车辆；当通过车辆判别分类器判定运动目标为车辆时，获取包含车辆的监控画面；根据监控画面中车辆的位置信息和尺寸信息截取车辆图片。进一步地，所述从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像，具体为：在车辆图片中定位车牌，获取车辆的车牌中心坐标和车牌宽度；以车牌的中心位置为参考点，车牌宽度为参考宽度，从车牌中心位置向上下左右分别延伸预设倍数的车牌宽度的距离构成一个矩形，截取矩形范围内的图像作为车头图像；在车头图像中定位车标，使用车标判别分类器在车牌的上方搜索车标，并用预设宽高比的矩形框截取车标图像；将截取到的车标与车头图像分别缩放到统一尺寸。进一步地，所述将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据，具体为：合并车标与车头的图像特征数据；将合并后的车标与车头的图像特征数据输入到训练好的特征融合器，通过所述特征融合器对车标与车头的图像特征数据进行特征融合后获得车标与车头融合特征数据；所述车辆型号分类器的每一种输出结果对应一种车辆型号。进一步地，所述的特征融合器为基于反向传播BP神经网络构建的特征融合器，将BP神经网络的输入层和隐藏层作为所述特征融合器。基于本专利技术实施例，还提供一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别系统，该系统包括：道路卡口监控视频获取模块，用于获取经过监控卡口的车辆监控视频；车辆检测模块，用于从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片；车标与车头分割模块，用于从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像；图像特征提取模块，用于使用图像特征提取算子分别从车标图像和车头图像中提取车标与车头的图像特征数据；特征融合模块，用于将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据；车辆型号识别模块，用于对车标与车头融合特征数据进行分类判别，根据训练好的车辆型号分类器的输出结果得到车辆型号识别结果。进一步地，所述车辆检测模块进一步包括：运动目标检测模块，用于使用三帧差法对车辆监控视频中运动目标进行检测；车辆判别模块，用于截取运动目标并归一化尺寸后输入车辆判别分类器，通过车辆判别分类器判别运动目标是否为车辆；车辆图片截取模块，用于当通过车辆判别分类器判定运动目标为车辆时，获取包含车辆的监控画面，根据监控画面中车辆的位置信息和尺寸信息截取车辆图片。进一步地，所述车标与车头分割模块进一步包括：车牌定位模块、车头图像截取模块及车标图像截取模块；车牌定位模块，用于在车辆图片中定位车牌，获取车辆的车牌中心坐标和车牌宽度；车头图像截取模块，用于以车牌的中心位置为参考点，车牌宽度为参考宽度，从车牌中心位置向上下左右分别延伸预设倍数的车牌宽度的距离构成一个矩形，截取矩形范围内的图像作为车头图像；车标图像截取模块，用于在车头图像中定位车标，使用车标判别分类器在车头图像车牌的上方区域搜索车标，并用预设宽高比的矩形框截取车标图像；所述图像特征提取模块还用于将截取到的车标与车头图像分别缩放到统一尺寸。进一步地，所述特征融合模块包括：合并子模块，用于合并车标与车头的图像特征数据；融合子模块，用于将合并后的车标与车头的图像特征数据输入到训练好的特征融合器，通过所述特征融合器对车标与车头的图像特征数据进行特征融合后获得车标与车头融合特征数据；所述车辆型号分类器的每一种输出结果对应一种车辆型号。进一步地，所述的特征融合器为基于反向传播BP神经网络构建的特征融合器，将BP神经网络的输入层和隐藏层作为所述特征融合器。本专利技术提出一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法及系统，能从交通监控视频中获取过往车辆的车标图像与车头图像，通过融合车标与车头的图像特征识别出过往车辆所属的车辆型号，车辆型号信息包括车辆的品牌与系列。整个系统包括道路卡口监控视频获取模块、车辆检测模块、车标与车头分割模块、图像特征提取模块、特征融合模块、车辆型号识别模块，其中，图像特征提取模块使用独立的特征提取算子分别获取车标与车头的图像特征，特征融合模块使用BP神经网络融合车标与车头图像特征。相比现有技术，本专利技术同时兼顾车标与车头的图像特征，具有适用范围广、识别准确度高的优点，适用于智能交通系统，尤其适用于车辆追踪、生成交通视频的文本摘要、打击套牌车等应用。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别系统结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取经过监控卡口的车辆监控视频；从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片；从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像；使用图像特征提取算子分别从车标图像和车头图像中提取车标与车头的图像特征数据；将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据；对车标与车头融合特征数据进行分类判别，根据训练好的车辆型号分类器的输出结果得到车辆型号识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取经过监控卡口的车辆监控视频；从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片；从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像；使用图像特征提取算子分别从车标图像和车头图像中提取车标与车头的图像特征数据；将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据；对车标与车头融合特征数据进行分类判别，根据训练好的车辆型号分类器的输出结果得到车辆型号识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述车辆监控视频中检测车辆，获取包含有车辆的监控画面，从监控画面截取车辆图片，具体为：使用三帧差法对车辆监控视频中运动目标进行检测；截取运动目标并归一化尺寸后输入车辆判别分类器，通过车辆判别分类器判别运动目标是否为车辆；当通过车辆判别分类器判定运动目标为车辆时，获取包含车辆的监控画面；根据监控画面中车辆的位置信息和尺寸信息截取车辆图片。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从获取的车辆图片中截取车头图像，在车头图像中搜索车标，并截取车标图像，具体为：在车辆图片中定位车牌，获取车辆的车牌中心坐标和车牌宽度；以车牌的中心位置为参考点，车牌宽度为参考宽度，从车牌中心位置向上下左右分别延伸预设倍数的车牌宽度的距离构成一个矩形，截取矩形范围内的
\t图像作为车头图像；在车头图像中定位车标，使用车标判别分类器在车牌的上方搜索车标，并用预设宽高比的矩形框截取车标图像；将截取到的车标与车头图像分别缩放到统一尺寸。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将车标和车头的图像特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合特征数据，具体为：合并车标与车头的图像特征数据；将合并后的车标与车头的图像特征数据输入到训练好的特征融合器，通过所述特征融合器对车标与车头的图像特征数据进行特征融合后获得车标与车头融合特征数据；所述车辆型号分类器的每一种输出结果对应一种车辆型号。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的特征融合器为基于反向传播BP神经网络构建的特征融合器，将BP神经网络的输入层和隐藏层作为所述特征融合器。6.一种融合车标与车头图像特征的车辆型号识别系统，其特征在于，包括：道路卡口监控视频获取模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓东，舒泓新，甘凯今，刘馨婷，彭恩江，
申请(专利权)人：中通服公众信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：新疆;65