【技术实现步骤摘要】
一种车辆识别方法及装置
本专利技术涉及车辆识别
，尤其涉及一种车辆识别方法及装置。
技术介绍
随着汽车保有量不断增长，道路的交通压力不断加大，与汽车相关的安全管理问题也日益凸显，为了实现对运行汽车的优化管理和调度，可通过对汽车特征的有效检测和识别，从而获取车辆数量情况，为驾驶员和车辆管理调度中心提供可视化的信息参考。车辆识别在车辆安全管理和道路交通管控等领域具有重要的应用价值，且研究车辆特征提取方法，在侦查与车辆相关的违法犯罪方面也具有很好的应用前景。目前，道路交通车辆的特征提取系统通过边缘轮廓检测模块、增强处理模块对采集的车辆图像进行边缘和信息增强处理，并通过特征提取模块在仿真对不变区域对车辆角点分布信息进行处理，以实现车辆像素特征点的提取。但在处理过程中当距离摄像头过远或现场信息量较大时，道路交通车辆的特征提取难度大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车辆识别方法及装置，能有效解决现有技术道路交通车辆的特征提取难度大的问题，能够稳定地提取车辆图像特征，具有较高的识别度。本专...
【技术保护点】
1.一种车辆识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别路段的待识别车辆图像；/n提取所述待识别车辆图像的凹点和凸点，并根据所述凹点和所述凸点，构建所述待识别车辆图像的凹点模型和凸点模型；/n基于所述凹点模型和所述凸点模型，将所述待识别车辆图像与车辆图像数据库进行配对，得到所述待识别车辆图像的车辆识别结果，并获得所述待识别路段的车流情况。/n
【技术特征摘要】
1.一种车辆识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别路段的待识别车辆图像；
提取所述待识别车辆图像的凹点和凸点，并根据所述凹点和所述凸点，构建所述待识别车辆图像的凹点模型和凸点模型；
基于所述凹点模型和所述凸点模型，将所述待识别车辆图像与车辆图像数据库进行配对，得到所述待识别车辆图像的车辆识别结果，并获得所述待识别路段的车流情况。
2.如权利要求1所述的车辆识别方法，其特征在于，通过如下步骤得到所述待识别车辆图像：
实时获取待识别路段的车辆图像；
对所述车辆图像进行归一化处理，得到所述待识别车辆图像。
3.如权利要求2所述的车辆识别方法，其特征在于，所述对所述车辆图像进行归一化处理，得到所述待识别车辆图像，具体包括：
对所述车辆图像进行网格化处理，得到网格车辆图像；
计算所述网格车辆图像网格上车顶各顶点的质心，并将以所述质心为球心的球体作为车顶中心的候选区域；
计算所述候选区域中任一点的形状指数，根据所述形状指数确定车顶中心点；
根据所述车顶中心点，构建所述网格车辆图像的坐标模型，得到所述待识别车辆图像。
4.如权利要求3所述的车辆识别方法，其特征在于，所述计算所述候选区域中任一点的形状指数，根据所述形状指数确定车顶中心点，具体包括：
根据公式(1)得到所述形状指数：
其中，SI(p)为所述候选区域中任一点P的形状指数，Kmax为P点的最大主曲面率，Kmin为p点的最小主曲面率；
获取当所述形状指数达到预设的车顶中心条件时对应的点作为所述车顶中心点。
5.如权利要求3所述的车辆识别方法，其特征在于，所述根据所述车顶中心点，构建所述车辆图像的坐标模型，具体包括：
以所述网格车辆图像各离散点所在的中心轴为坐标y轴，垂直于所述坐标y轴且过所述车顶中心点的直线为坐标z轴，所述坐标y轴和所述坐标z轴的相交点为坐标原点，垂直于yoz平面的方向为坐标x轴，建立所述坐标模型。
6.如权利要求3所述的车辆识别方法，其特征在于，所述提取所述待识别车辆图像的凹点和凸点，具体包括：
将所述待识别车辆图像网格各顶点拟合成局部曲面；
计算所述局部曲面上各点的曲面率极值系数；
筛选当所述曲面率极值系数达到预设的凹点条件时对应的点作为凹点，当所述曲面率极值系数达到预设的凸点条件时对应的点作为凸点。
7.如权利要求6所述的车辆识别方法，其特征在于，所述计算所述局部曲面上各点的曲面率极值系数，具体包...
【专利技术属性】
技术研发人员：林凡，张秋镇，陈健民，敬代波，周芳华，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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