【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别和图像处理技术,尤其涉及一种基于车辆静止图像或视频流中代表车身颜色的识别方法。
技术介绍
随着社会经济的快速发展,道路交通迅速发展,车辆保有量及交通出行量剧增,为解决地面交通迅速发展所引发的诸多问题,智能交通系统(ITS)发挥着重要的作用,而在智能交通领域的智能监控技术中,车牌自动识别技术为其核心,经过多年的研究发展,其技术已经逐渐成熟,并在交通管理的各种应用场合中得到很好的应用。例如自动收费、不停车收费、失窃车辆追寻等。然而,随着车辆数量不断增加,交通事故、违章逃逸及犯罪分子作案的多样性和复杂性,车辆智能监控仅依靠车牌识别的信息是不足的,另外车牌受部分遮挡、污迹、环境光照等因素影响时,其准确识别率急剧下降;另外,车牌识别系统在一车多牌、一牌多车、套牌等情况下显得无能为力了。因此,在对车牌号进行识别的同时,还需要对车辆的其他特征信息进行识别,如车身颜色,车标,车型等。目前有关车身颜色识别的文献研究还比较少,获取与车牌同等的正确识别率难度很大,主要是由于车身表面颜色受光照、不同天气及噪声等多因素干扰而产生颜色失真,以及车身颜色随光照条件和入射光颜色变化而变化。为此,本专利技术在现有研究成果和自主开发车牌自动识别系统的基础上,提出了。现使用的车身颜色识别方法有(1)基于色差的方法。该方法主要将RGB空间转换到HSI空间,然后在HIS空间计算色差值,根据色差值最小在颜色表中查找相应的颜色即为识别结果。该方法简单快速,在光线较好的情况下可获取较好的识别结果,但实际应用中,光照,天气都有很大的变化,获取的车辆图像其车身颜色都不稳定。详见文献李 ...
【技术保护点】
1.一种车辆智能监控系统中车身颜色自动识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:(1)参考通过车牌定位技术所得的车牌高、宽及位置坐标信息,在车牌上方检测代表车身颜色的粗区域;(2)根据车身区域的纹理特征,在检测的车身颜色粗区域中进一步搜索车身颜色的精确特征区域;(3)车身颜色特征区域RGB像素转换到HSV空间,并基于HSV性质合成新颜色空间 ;(4)采用模糊C均值聚类方法在量化的矢量颜色空间计算模糊直方图Bin的归一化特征,利用LDA方法对特征降维,获取有利于颜色辨别的特征数据;(5)根据离线样本训练的分类器识别参数,对车辆图像车身颜色特征区域采用基于多类子空间的特征模板匹配或SVM方法识别,得到初步的车身颜色结果;(6)根据初识别可信度和颜色先验知识,对易交叉和可信度低的车辆颜色分别进行白天和夜晚的校正与确认,以得到最终的车身颜色识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种车辆智能监控系统中车身颜色自动识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤(1)参考通过车牌定位技术所得的车牌高、宽及位置坐标信息,在车牌上方检测代表车身颜色的粗区域;(2)根据车身区域的纹理特征,在检测的车身颜色粗区域中进一步搜索车身颜色的精确特征区域;(3)车身颜色特征区域RGB像素转换到HSV空间,并基于HSV性质合成新颜色空间 C1C2V ;(4)采用模糊C均值聚类方法在量化的矢量颜色空间计算模糊直方图Bin的归一化特征,利用LDA方法对特征降维,获取有利于颜色辨别的特征数据;(5)根据离线样本训练的分类器识别参数,对车辆图像车身颜色特征区域采用基于多类子空间的特征模板匹配或SVM方法识别,得到初步的车身颜色结果;(6)根据初识别可信度和颜色先验知识,对易交叉和可信度低的车辆颜色分别进行白天和夜晚的校正与确认,以得到最终的车身颜色识别结果。2.根据权利要求1所述车辆智能监控系统中车身颜色自动识别方法,其特征在于所述步骤(1)中,所述在车牌上方检测代表车身颜色的粗区域具体为以车牌区域的中心为参考点,在上方截取一个高为肩H,宽为的矩形区域,其中H、W分别为车牌的高和宽,α、,石为统计得到的经验值。3.根据权利要求1所述车辆智能监控系统中车身颜色自动识别方法,其特征在于,所述步骤(2)包括如下子步骤(1)计算粗区域像素灰度在水平和垂直方向的差分;(2)利用改进的快速Otsu技术,对粗区域像素灰度差分结果进行二值化;(3)根据所设定的纹理阈值,检测代表车身颜色的精确特征区域设置阈值为Th1 = λ*^ ,Th2、Th3 (其中,W1为车身颜色粗区域的宽λε _ Th1为车身颜色区域在水平方向的纹理阈值;Tli2和Th3为垂直方向上的两级纹理阈值,且Th2 > Th3),在二值化图上自底向上搜索,统计每一行非边缘像素数量(即背景像素),将大于Tli1的行记录下来,并统计连续大于Th1的行总数£11 ;通过比较Eh与阈值1112和1113的值来定位车身颜色的精区域。4.根据权利要求1所述车辆智能监...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈以超,张兴明,傅利泉,朱江明,吴军,吴坚,
申请(专利权)人:浙江大华技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:86
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