一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置，包括：获取目标车辆图像中的车身区域，接着从车身区域中提取目标车辆图像的特征信息，特征信息包括目标车辆图像的特征点以及特征点的尺度、主方向和相对位置。然后根据目标车辆图像的特征信息查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与目标车辆图像相似的图像。本发明专利技术实施例中，根据提取的目标车辆图像的多个特征点以及特征点的相关信息从卡口数据库中查找出相似图像，故在车辆的颜色、车型、品牌等固有信息出现重复或缺失时，仍可以从卡口数据库中找出相似图像，提高了从卡口数据库中查找相似车辆图像的精度。

A search method and device based on the data of the bayonet

The embodiment of the invention provides a search method and device based on bayonet data includes: obtaining the body region of the target vehicle image, and then extract the feature information of the target vehicle image from the body region, feature information including the target vehicle image and feature point scale, main direction and relative position. Then according to the characteristics of target vehicle image feature information storage characteristics of the samples in the database image and the feature points of the sample image scale, main direction and relative position, determine the image similar to that of the target vehicle image. In one embodiment of the invention, a plurality of feature points according to the target vehicle image and related information of feature points from the bayonet to find similar image database, so the duplication or deletion in natural color, vehicle models, brand information, still can be found from the bayonet database similar images, improved the search similar images from the database of vehicle bayonet precision.

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置
本专利技术实施例涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置。
技术介绍
随着城市的快速发展和进步，城市安全也越来越受到关注。在进行视频侦查、套牌车查找、嫌疑车搜索时，需要根据目标车辆的图片从卡口数据库中找出同一车辆的图片。传统的卡口车辆检索系统只能根据车牌信息、车辆颜色、车型、品牌年代款信息进行部分条件查询或组合条件查询。而现有的车辆数量多，车辆颜色、车型、品牌年代款信息出现重复的几率大，当车牌信息缺失时无法快速精确地搜索到目标车辆，导致根据目标车辆图像从卡口数据库中查找相似车辆图像的精度低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置，用于解决传统卡口车辆检索系统根据车辆目标车辆图像从卡口数据库中查找相似车辆图像精度低的问题。本专利技术实施例提供了一种基于卡口数据的以图搜图方法，包括：获取目标车辆图像中的车身区域；从所述目标车辆图像中的车身区域中提取所述目标车辆图像的特征信息，所述特征信息包括所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与所述目标车辆图像相似的图像，所述特征数据库是根据卡口数据库中的图像确定的。可选地，所述获取目标车辆图像中的车身区域之前，还包括：获取所述卡口数据库中的设定数量的图像作为训练图像并确定所述训练图像中的车身区域；从所述训练图像中的车身区域中提取所述训练图像的特征点；对所述训练图像的特征点进行聚类，并将每类特征点确定为视觉字典中的一个字，所述视觉字典中每个字对应一个字编号；将所述字以及所述字编号保存至所述视觉字典中。可选地，所述根据所述卡口数据库中的图像确定特征数据库，包括:获取所述卡口数据库中的所有图像作为样本图像并确定所述样本图像的车身区域；从所述样本图像中的车身区域中提取所述样本图像的特征信息，所述特征信息包括所述样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；将所述样本图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述样本图像的特征点的字编号；将所述样本图像的特征点的字编号以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置保存至所述特征数据库中。可选地，所述根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置从特征数据库中确定与所述目标车辆图像相似的图像，包括：将所述目标车辆图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述目标车辆图像的特征点的字编号；根据所述目标车辆图像的特征点的字编号从所述特征数据库中筛选出与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点；将所述特征数据库中与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点对应的图像作为对比图像；根据所述目标车辆图像的视觉单词编号和所述对比图像的视觉单词编号确定所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点，所述视觉单词编号是根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定的；根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度；将所述相似度符合设定阈值的对比图像确定为与所述目标车辆图像相似的图像。可选地，所述根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定视觉单词编号符合下述公式(1)：M＝Wid+Tw×(Pid+Tp×(Did+Td×Sid))………………………………(1)其中，M为视觉单词编号，Wid为视觉字典中的字编号，Tw为视觉字典中字的总数，Pid为相对位置的编号，Tp为相对位置的总数，Did为主方向的编号，Td为主方向的总数，Sid为尺度的编号。所述根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度符合下述公式(2)：其中，F(A,B)为目标车辆图像和对比图像的相似度，P(A∩B)为目标车辆图像和对比图像的匹配特征点的个数，P(A)为目标车辆图像的特征点的个数，P(B)为对比图像的特征点的个数。相应地，本专利技术实施例还提供了一种基于卡口数据的以图搜图装置，包括：获取模块，用于获取目标车辆图像中的车身区域；特征提取模块，用于从所述目标车辆图像中的车身区域中提取所述目标车辆图像的特征信息，所述特征信息包括所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；处理模块，用于根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与所述目标车辆图像相似的图像，所述特征数据库是根据卡口数据库中的图像确定的。可选地，所述获取模块还用于:获取所述卡口数据库中的设定数量的图像作为训练图像并确定所述训练图像中的车身区域；从所述训练图像中的车身区域中提取所述训练图像的特征点；对所述训练图像的特征点进行聚类，并将每类特征点确定为视觉字典中的一个字，所述视觉字典中每个字对应一个字编号；将所述字以及所述字编号保存至所述视觉字典中。可选地，所述处理模块具体用于:获取所述卡口数据库中的所有图像作为样本图像并确定所述样本图像的车身区域；从所述样本图像中的车身区域中提取所述样本图像的特征信息，所述特征信息包括所述样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；将所述样本图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述样本图像的特征点的字编号；将所述样本图像的特征点的字编号以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置保存至所述特征数据库中。可选地，所述处理模块具体用于:将所述目标车辆图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述目标车辆图像的特征点的字编号；根据所述目标车辆图像的特征点的字编号从所述特征数据库中筛选出与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点；将所述特征数据库中与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点对应的图像作为对比图像；根据所述目标车辆图像的视觉单词编号和所述对比图像的视觉单词编号确定所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点，所述视觉单词编号是根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定的；根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度；将所述相似度符合设定阈值的对比图像确定为与所述目标车辆图像相似的图像。可选地，所述处理模块具体用于:所述根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定视觉单词编号符合下述公式(1)：M＝Wid+Tw×(Pid+Tp×(Did+Td×Sid))………………………………(1)其中，M为视觉单词编号，Wid为视觉字典中的字编号，Tw为视觉字典中字的总数，Pid为相对位置的编号，Tp为相对位置的总数，Did为主方向的编号，Td为主方向的总数，Sid为尺度的编号。所述根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卡口数据的以图搜图方法，其特征在于，包括：获取目标车辆图像中的车身区域；从所述目标车辆图像中的车身区域中提取所述目标车辆图像的特征信息，所述特征信息包括所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与所述目标车辆图像相似的图像，所述特征数据库是根据卡口数据库中的图像确定的。

【技术特征摘要】
1.一种基于卡口数据的以图搜图方法，其特征在于，包括：获取目标车辆图像中的车身区域；从所述目标车辆图像中的车身区域中提取所述目标车辆图像的特征信息，所述特征信息包括所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与所述目标车辆图像相似的图像，所述特征数据库是根据卡口数据库中的图像确定的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆图像中的车身区域之前，还包括：获取所述卡口数据库中的设定数量的图像作为训练图像并确定所述训练图像中的车身区域；从所述训练图像中的车身区域中提取所述训练图像的特征点；对所述训练图像的特征点进行聚类，并将每类特征点确定为视觉字典中的一个字，所述视觉字典中每个字对应一个字编号；将所述字以及所述字编号保存至所述视觉字典中。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述卡口数据库中的图像确定特征数据库，包括:获取所述卡口数据库中的所有图像作为样本图像并确定所述样本图像的车身区域；从所述样本图像中的车身区域中提取所述样本图像的特征信息，所述特征信息包括所述样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置；将所述样本图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述样本图像的特征点的字编号；将所述样本图像的特征点的字编号以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置保存至所述特征数据库中。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置查询特征数据库中存储的样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置，确定与所述目标车辆图像相似的图像，包括：将所述目标车辆图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述目标车辆图像的特征点的字编号；根据所述目标车辆图像的特征点的字编号从所述特征数据库中筛选出与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点；将所述特征数据库中与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点对应的图像作为对比图像；根据所述目标车辆图像的视觉单词编号和所述对比图像的视觉单词编号确定所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点，所述视觉单词编号是根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定的；根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度；将所述相似度符合设定阈值的对比图像确定为与所述目标车辆图像相似的图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定视觉单词编号符合下述公式(1)：M＝Wid+Tw×(Pid+Tp×(Did+Td×Sid))………………………………(1)其中，M为视觉单词编号，Wid为视觉字典中的字编号，Tw为视觉字典中字的总数，Pid为相对位置的编号，Tp为相对位置的总数，Did为主方向的编号，Td为主方向的总数，Sid为尺度的编号；所述根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度符合下述公式(2)：其中，F(A,B)为目标车辆图像和对比图像的相似度，P(A∩B)为目标车辆图像和对比图像的匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兵，刘彦甲，王彬，徐文丽，魏楠楠，耿盼盼，朱慧卿，王文建，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37