一种基于视频和雷达的车辆识别方法与流程

技术特征：

1.一种基于视频和雷达的车辆识别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

(1)将雷达波形文件和视频帧结合，获得雷达的波形信息以及车辆类型信息；

(2)根据车牌识别算法获得车牌信息，进行车辆定位和车牌定位识别，确定各待识别车辆的特征区域；

(3)对特征区域提取梯度直方图特征，送入神经网络分类器，确定车辆所属类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中，具体包括将一组雷达信号的256个点的数据，按照-127至+128的坐标依次用线段连接起来，做成该组信号的图像，然后将六张图像顺序排列叠加在视频帧的右上方背景区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中，在得到的图像上根据高斯模型建立背景，根据背景差和帧差进行车辆定位，生成车辆位置区域；在所述车辆位置区域内，根据车辆的纹理信息及颜色信息进行车牌定位识别，生成车牌位置区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法，其特征在于：所述步骤3中包括将获取到的车牌轮廓矩形图像提取出来，并且归一化为72x72的图像大小，构建直方图的参数bin为9，block为16，cells为4，在该图像上提取梯度直方图特征，根据已知的梯度直方图特征，构建神经网络分类器，神经网络分类器加载预训练模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法，其特征在于：所述步骤3还包括将训练结果根据位置信息进行加权计算，计算得到的分数最高者对应的车标类型为车牌识别结果。