一种图像识别系统技术方案

本发明专利技术提供了一种图像识别系统，包括图像输入模块、车标识别模块、轮廓识别模块、数据库、角度分析模块、计算处理模块和检索模块，所述图像输入模块用于接收需要识别的图像并存储，所述轮廓识别模块用于识别图像中的车辆轮廓，所述车标识别模块用于识别图像中的车标部分，所述角度分析模块根据所述车辆轮廓分析得到图像的拍摄角度，所述计算处理模块根据拍摄角度和车辆轮廓计算出车辆的特征数据，所述数据库用于存储各种车辆的特征数据，所述检索模块根据车标以及计算出的特征数据与数据库中特征数据的对比情况查找出图像中车辆的具体型号；本系统能够对不同拍摄角度下的车辆图片识别出对应的型号，具有普适性。具有普适性。具有普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种图像识别系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种图像识别系统。

技术介绍

[0002]在现有车辆管理系统中，车辆型号和车牌号码被匹配记录，在现实中，为避免受处罚，有些司机会对车辆进行套牌处理，仅仅能够识别出车牌不能有效打击此类现象，现需要一种能够通过图片来识别出车辆型号的系统，通过将识别的车辆型号与记录在系统中的车牌对应型号对比，及时地发现套牌现象，更好地进行车辆管理。
[0003]现在已经开发出了很多车辆识别系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有的识别系统有如公开号为KR101031940B1，KR101636827B1、CN105809088B和KR101407901B1所公开的系统，获得被检查车辆的外观信息，并且基于外观信息得到车辆的外部特征；获得车辆的透射图像，并且基于透射图像得到车辆的内部特征；至少基于外部特征和内部特征形成车辆的描述；以及利用描述从车型数据库中确定车辆的车型，但该系统需要获取车辆的内部特征，在实际使用中难度较大，且对于不同角度拍摄得到的车辆图像不能进行的处理，识别效果有限。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，针对所存在的不足，提出了一种图像识别系统。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种图像识别系统，包括图像输入模块、轮廓识别模块、数据库、角度分析模块、计算处理模块和检索模块，所述图像输入模块用于接收需要识别的图像并存储，所述轮廓识别模块用于识别图像中的车辆轮廓，所述角度分析模块根据所述车辆轮廓分析得到图像的拍摄角度，所述计算处理模块根据拍摄角度和车辆轮廓计算出车辆的特征数据，所述数据库用于存储各种车辆的特征数据，所述检索模块根据计算出的特征数据与数据库中特征数据的对比情况查找出图像中车辆的具体型号；
[0007]所述角度分析模块根据车轮在轮廓线中的位置来计算拍摄角度(α，β)，其中，α表示拍摄的水平角度，取值范围为(
‑
π，π]，β表示拍摄的俯视角度，取值范围为
[0008]所述计算处理模块将轮廓线分成四个左上、右上、左下和右下四个区域，统计出每个区域的轮廓线长度总和，分别记为L1、L2、L3和L4，然后对每个区域内的轮廓线的中点进行连线得到一个多边形，并计算出该多边形的积线比：
[0009][0010]其中，S
c
为多边形的面积，L
c
为多边形的周长；
[0011]所述计算处理模块计算出车辆的特征数据：
[0012][0013]其中，u1、u2、u3和u4分别为左上、右上、左下和右下四个区域的积线比，b
i
为第i特征元素；
[0014]进一步的，所述角度分析模块建立轮廓线的外接矩形，并以外接矩形的左下顶点作为原点建立坐标系，外接矩形的长为Lh，宽为Wh，车轮圆心在坐标系中的位置用(x1，y1)和(x2，y2)表示，则α的计算公式为：
[0015][0016]其中，r1、r2和r3分别为第一标准距离、第二标准距离和第三标准距离，由系统直接设置；
[0017]β的计算公式为：
[0018][0019]其中，h为第一标准高度；
[0020]进一步的，所述检索模块在数据库中检索到若干个目标车型，所述检索模块搜索到的目标车型的特征数据用(b
′1，b
′2，b
′3，b
′4)表示，所述计算处理模块根据下述公式计算出目标车型的相似度Q：
[0021][0022]所述计算处理模块选择相似度最大的目标车型作为车辆识别结果；
[0023]进一步的，所述系统还包括车标识别模块，所述车标识别模块用于识别图像中的车标部分，并将识别结果发送给所述检索模块，所述检索模块在检索目标车型前根据车标结果减小搜索范围；
[0024]进一步的，所述车标识别模块获取车标图像中各个像素点的灰度值，根据灰度值处理得到百点数列{Y(i)}和{X(j)}，其中，i，j＝{1，2，3，
…
，100}，{Y(i)}表示像素点灰度的行分布情况，{X(j)}表示像素点灰度的列分布情况，所述车标识别模块根据{Y(i)}和{X(j)}处理得到车标图像的特征向量CL：
[0025]CL＝(a1，a2，
…
，a
100
)；
[0026]a
i
＝X(i)
·
X(101
‑
i)
·
Y(i)
‑
Y(i)
·
Y(101
‑
i)
·
X(101
‑
i)；
[0027]其中，a
i
为特征向量CL中的第i个元素。
[0028]本专利技术所取得的有益效果是：
[0029]本系统能够利用角度分析模块分析得到车辆图片的拍摄角度，进而对车辆图片进行相应的处理得到对应的特征数据，将特征数据与数据库中的特征数据进行对比得到对应的型号，使得在不同角度下获取的图片都能被有效地检索出车辆型号，具有普适性，本系统
还设有车标识别模块，在具有车标的图像中，通过识别出车标的种类降低检索范围，提高检索效率。
[0030]为使能更进一步了解本专利技术的特征及
技术实现思路
，请参阅以下有关本专利技术的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本专利技术加以限制。
附图说明
[0031]图1为本专利技术整体结构框架示意图；
[0032]图2为本专利技术包含车标识别模块的整体结构示意图；
[0033]图3为本专利技术车辆识别流程示意图；
[0034]图4为本专利技术拍摄角度α说明示意图；
[0035]图5为本专利技术拍摄角度β说明示意图。
具体实施方式
[0036]以下是通过特定的具体实施例来说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本专利技术的优点与效果。本专利技术可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本专利技术的精神下进行各种修饰与变更。另外，本专利技术的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本专利技术的相关
技术实现思路
，但所公开的内容并非用以限制本专利技术的保护范围。
[0037]实施例一。
[0038]本实施例提供了一种图像识别系统，结合图1，包括图像输入模块、轮廓识别模块、数据库、角度分析模块、计算处理模块和检索模块，所述图像输入模块用于接收需要识别的图像并存储，所述轮廓识别模块用于识别图像中的车辆轮廓，所述角度分析模块根据所述车辆轮廓分析得到图像的拍摄角度，所述计算处理模块根据拍摄角度和车辆轮廓计算出车辆的特征数据，所述数据库用于存储各种车辆的特征数据，所述检索模块根据计算出的特征数据与数据库中特征数据的对比情况查找出图像中车辆的具体型号；
[0039]所述角度分析模块根据车轮在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别系统，其特征在于，包括图像输入模块、轮廓识别模块、数据库、角度分析模块、计算处理模块和检索模块，所述图像输入模块用于接收需要识别的图像并存储，所述轮廓识别模块用于识别图像中的车辆轮廓，所述角度分析模块根据所述车辆轮廓分析得到图像的拍摄角度，所述计算处理模块根据拍摄角度和车辆轮廓计算出车辆的特征数据，所述数据库用于存储各种车辆的特征数据，所述检索模块根据计算出的特征数据与数据库中特征数据的对比情况查找出图像中车辆的具体型号；所述角度分析模块根据车轮在轮廓线中的位置来计算拍摄角度(α，β)，其中，α表示拍摄的水平角度，取值范围为(
‑
π，π]，β表示拍摄的俯视角度，取值范围为所述计算处理模块将轮廓线分成左上、右上、左下和右下四个区域，统计出每个区域的轮廓线长度总和，分别记为L1、L2、L3和L4，然后对每个区域内的轮廓线的中点进行连线得到一个多边形，并计算出该多边形的积线比：其中，S
c
为多边形的面积，L
c
为多边形的周长；所述计算处理模块计算出车辆的特征数据：其中，u1、u2、u3和u4分别为左上、右上、左下和右下四个区域的积线比，b
i
为第i特征元素。2.如权利要求1所述的一种图像识别系统，其特征在于，所述角度分析模块建立轮廓线的外接矩形，并以外接矩形的左下顶点作为原点建立坐标系，外接矩形的长为Lh，宽为Wh，车轮圆心在坐标系中的位置用(x1，y1)和(x2，y2)表示，则α的计算公式为：其中，r1、r2和r3分别为第一标准距离、第二标准距离和第三标准距离，由系统直接设置；β的计算公式为：其中，h为第一标准高度。3.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱顺痣，李建敏，钟瑛，王大寒，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：