【技术实现步骤摘要】
一种基于图像分析的套牌车识别方法
本专利技术涉及一种智能交通系统和计算机视觉技术，尤其涉及的是一种基于图像分析的套牌车识别方法。
技术介绍
目前，套牌车的识别技术主要是通过对比车辆的属性，如：车型，品牌以及车身颜色。通常包括如下步骤：第一步，卡口系统获取待识别的车辆信息；第二步，将获取的车辆信息与数据库中相同车牌号的车辆信息做对比，若两张车辆图像的颜色、类型、品牌等属性存在不同，则判断获取的车辆是套牌车辆。采用这种方式进行套牌车识别，仅仅基于车辆的属性信息来分析，不足以完整的刻画描述车辆，特别是针对车身颜色、车型、品牌都相同，相似度极高的两辆车，会导致套牌车识别准确率下降。采用现有的套牌车识别技术，无法获取两张图像的局部区域的细节特征，难以区分车身颜色、车型、品牌都相同的套牌车，导致套牌车识别准确率下降。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：套牌车与真实车辆相似度极高而导致的识别准确率下降，提供了一种基于图像分析的套牌车识别方法。本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括以下步骤：(1)获取两张车牌号信息相同的车辆图像；(2)提取获取的...
【技术保护点】
1.一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取两张车牌号信息相同的车辆图像；(2)提取获取的车辆图像的特征点，并对特征点进行匹配；(3)通过匹配的特征点对车辆图像进行对齐；(4)提取对齐后的整个车辆图像的特征向量，并比较特征向量的相似度S；设定一个阈值τ，若S大于等于τ，则两辆车是同一辆车；若S小于τ，则两辆车是套牌车，并将对齐后的车辆图像划分成不同尺度大小的块；(5)按照每个尺度划分的块提取块的特征，对两张车辆图像在每个尺度下相同位置的块的特征进行比对，并记录每个尺度下相同位置存在差异的块；(6)对于不同尺度下记录的块进行融合；(7)对融合后的块进行后处理。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取两张车牌号信息相同的车辆图像；(2)提取获取的车辆图像的特征点，并对特征点进行匹配；(3)通过匹配的特征点对车辆图像进行对齐；(4)提取对齐后的整个车辆图像的特征向量，并比较特征向量的相似度S；设定一个阈值τ，若S大于等于τ，则两辆车是同一辆车；若S小于τ，则两辆车是套牌车，并将对齐后的车辆图像划分成不同尺度大小的块；(5)按照每个尺度划分的块提取块的特征，对两张车辆图像在每个尺度下相同位置的块的特征进行比对，并记录每个尺度下相同位置存在差异的块；(6)对于不同尺度下记录的块进行融合；(7)对融合后的块进行后处理。2.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，所述步骤(1)中，车辆图像是两张车牌信息相同的，且具有多个属性的车辆。3.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)采用Harris角点检测算法检测出车辆图像的特征点，利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，从而判断是否为角点、边缘、平滑区域；(22)采用尺度不变特征变化SIFT匹配方式对检测出的特征点进行匹配；(23)再用随机抽样一致性算法剔除误匹配的特征点。4.根据权利要求3所述的一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，所述步骤(23)中，剔除误匹配的特征点具体如下：(231)从匹配的特征点样本集中随机抽选出3个匹配点对；(232)根据这3个匹配点对的位置坐标((x1，y1)，(u1，v1))，((x2，y2)，(u2，v2))，((x3，y3)，(u3，v3))计算变换矩阵M；(233)根据样本集的匹配点对，变化矩阵M以及误差度量函数计算满足当前变换矩阵的一致集，并返回一致集中元素个数；(234)根据当前一致集中元素个数判断是否为最优一致集，若是则更新当前最优一致集，直至找到最优一致集，得到变换矩阵M。5.根据权利要求4所述的一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，所述一致集，是指集合中的所有匹配点对均满足当前变换矩阵M。6.根据权利要求4所述的一种基于图像分析的套牌车识别方法，其特征在于，所述步骤(3)中，首先按旋转变换参数，计算旋转角度θ，对其中的一张车辆图像旋转θ，使其与另一张车辆图像角度保持一致；然后通过尺度...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文中，洪刘根，汤进，陈拥权，
申请(专利权)人：安徽大学，合肥寰景信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34
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