一种基于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置的制造方法

文档序号:9524509阅读:448来源:国知局
一种基于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信息处理技术,图像处理,模式识别,机器学习领域,尤其涉及一种基 于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置。
【背景技术】
[0002] 当前,平安城市的建立W及视频监控网络的建设已经深入到城市的各个角落,对 于社会稳定,人民群众的生命财产安全起到了很好的保障,对于犯罪行为的发展起到很大 的震慑作用,同时对案件的追查和分析也起到了一定的作用。
[0003] 随着社会经济的发展,机动车保有量急剧增加,涉车违法犯罪愈加猎獵,车辆套牌 违法行为呈现多发态势,公安机关在整治行动中变的越来越被动,工作量急剧增加。
[0004] 在刑侦视频分析图像实战应用中发现,犯罪分子或者嫌疑人在作案或者流窜的过 程中,使用的犯罪交通工具常常都是套牌车,伪造车牌或者无牌车辆。他们利用送些交通工 具来掩饰自己犯罪行为,增加追查的难度,为逃避追捕进行了很多工作。通过人工分析套牌 车,会造成人员疲劳,效率低下,并且即使找到套牌车辆,可能犯罪分子也已经逃之夭夭,故 本发明方法利用先进的图像处理和模式识别技术,可W自动对输入的图片进行分析比对, 能够在短时间内发现违法套牌车辆,有效的协助公安办案。

【发明内容】

[0005] 本发明实施例提供一种基于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置,用W解决 目前人工查找套牌车效率低下的问题。
[0006] 本发明实施例采用下述技术方案:
[0007] 第一方面,一种车辆检测技术,所述车辆检测技术采用多种机器学习算法,采用效 率较高的adaboost+haar算法进行车辆粗定位,针对粗定位区域,利用SVM+H0G算法对车辆 进行精确定位。
[0008] 第二方面,一种车牌识别技术,所述的车牌识别包括车牌定位,车牌预处理,字符 分割和字符识别等模块,其中车牌定位模块采用边缘检测算法,从图像中找到边缘信息丰 富的车牌位置;车牌预处理模块包括车牌矫正,去除车牌边界和噪声,车牌二值化等步骤; 字符分割采用经典的垂直投影算法;字符识别采用神经网络算法。
[0009] 第Η方面,一种车型识别技术,所述的车型识别为针对检测到的车脸进行分类,可 分为货车、客车、卡车、轿车和摩巧车5类,采用libSVM中的两两分类方法,特征提取采用 HOG方法。
[0010] 第四方面,一种车辆子型号识别技术,首先在车辆区域内进行车脸提取,提取方法 根据车脸纹理和车灯信息进行位置定位,然后采用LBP+H0G特征提取方法,线性SVM作为分 类器,对常见的1000多种车型进行分类识别。
[0011] 第五方面,一种车身颜色识别技术,为在车辆区域内搜索到平滑的区域,在区域内 提取每个点的RGB颜色分量,将RGB转换到服L空间,判断每点的颜色,最后统计各种颜色 所占的比列,选取比例最大的颜色做为车身颜色,本发明方法可w识别红,黄,绿,藍,青, 白,黑,灰等8种颜色。
[0012] 第六方面,一种与数据库比对的套牌车识别报警技术,根据所识别的车辆牌照号 码,在交管局数据库进行搜索,搜索到该车牌号码所对应的车型信息,车辆子型号信息,车 身颜色等信息,将查询的结果与识别的结果进行比对,当发现有两条结果不一样时,即进行 套牌车报警。
[0013] 第走方面,一种稽查布控的套牌车识别报警技术,实时识别市区内卡口抓拍下来 的图片,提取图片中的车辆身份信息,针对每两个卡口之间设定时间阔值T,此阔值为同一 车辆在时间T内不可能同时在送两个卡口内出现,当在某两个卡口内发现车牌号码相同的 车辆,并且发现的时间差值小于设定阔值T,则进行套牌车报警。
[0014] 第八方面,一种与历史数据进行比对的套牌车识别报警技术,为将识别到的车辆 身份信息与历史识别数据进行比对,当发现车辆号码一致,但车型信息不一样时,即判别为 套牌车,进行套牌车报警
[0015] 上述技术方案中的至少一个技术方案可W达到如下技术效果:
[0016] 本发明实施例提供的方案可W从图像中解析出车辆的身份信息,包括车牌号码, 车型,车标,车辆子型号,车身颜色等,能够节省人力成本,提高效率,本发明实施例提供的 方案还可W大大提高车辆身份信息的获取灵活度。
【附图说明】
[0017] 构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示 意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0018] 图1是实施例1提供的本发明方法的总体示意图架构示意图;
[0019] 图2是实施例2提供的一种车辆检测方法示意图;
[0020] 图3是实施例3提供的一种车牌识别方法示意图;
[0021] 图4是实施例4提供的是一种车型识别的方法示意图;
[0022] 图5是实施例5提供的一种车身颜色的识别方法示意图;
[0023] 图6是实施例6提供的一种套牌车识别的方法示意图。
【具体实施方式】
[0024] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明具体实施例及 相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本发明一 部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0025] W下结合附图,详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
[0026] 实施例1
[0027] 实施例1提供一种如图1所示的一种基于车辆身份识别的套牌车识别方法与装置 的总体架构图。
[002引步骤11,车辆检测,对输入的图像,首先进行预处理,在预处理后的图像上先利用 级联ad油oost做车辆粗定位,在粗定位区域上利用H0G+SVM做车辆精确定位。
[0029] 步骤12,车辆身份识别,车辆身份包括车牌号码,车辆类型,车标,车辆子型号,车 身颜色等,本步骤利用模式识别算法将车辆的送些身份信息进行识别,解析出符号。
[0030] 步骤13,套牌车识别报警,本步骤中的报警技术包括与数据库比对的套牌车识别 报警技术,基于稽查布控的套牌车识别报警技术,与历史数据进行比对的套牌车识别报警 技术,实际应用中可W根据实际情况具体选择哪种报警技术。
[0031] 通过实例1的步骤11阐述的车辆检测技术,实际应用中不限定采用其他的类似的 车辆检测技术进行车辆检测。
[00础实施例2
[0033] 实施例2提供一种如图2所示的车辆检测的方法,步骤如下:
[0034] 步骤21,图像预处理,针对输入图像,首先做平滑处理,采用3*3的均值滤波器进 行滤波处理,去除噪声,然后根据需求做放缩处理。
[0035] 步骤22,Ad油oost车辆检测,采用级联ad油oost算法在图像上进行滑动,判别是 否为车辆,其中滑动窗口大小为32*32,步长为1 (既每隔一行一列像素进行检测),得到粗 定位车辆区域。
[0036] 步骤23,SVM精确定位,将粗定位区域的上下左右尺寸各扩充一定距离,在扩充后 的区域内利用H0G+SVM进行车辆精确定位。
[0037] 实施例3
[003引实施例3提供一种车牌识别的方法,包括下述步骤:
[0039] 步骤31,车牌定位,采用sobel垂直边缘检测算子对图像进行操作,找到车牌区域 内的丰富的垂直边缘信息,对边缘图进行腐蚀膨胀操作,寻找联通区域,找到粗定位的车牌 候选区域,设定阔值,对候选区域进行剔除,最终得到车牌区域,一般经过上述操作,会得到 小于5个的车牌候选区域。
[0040] 步骤32,车牌预处理,首先对车牌进行矫正处理,通过水平边缘确定车牌的倾斜角 度,按照倾斜角度对车牌进行矫正,采用otsu算法找到矫正后车牌的二值化阔值,利用此 阔值对车牌进行二值化处理,在二值图上利用跳变搜索车牌的上下边界,并将边界去除,将 预处理好的二值化车牌送入字符分割模块。
[0041] 步骤33,字符分割,根据车牌的排列顺序,将二值化车牌在垂直方向上进行投影, 根据投影的波峰波谷位置,找到每个字符的左右边界,在相应的灰度图上将字符分割出来, 送入字符识别模块。
[0042] 步骤34,字符识别,将分割出的字灰度符归一化到48*24大小,抽取每个像素点的 灰度特征,利用PCA算法对特征进行降维,然后将降缔后的特征送入BP神经网络进行识别。 [004引实施例4
[0044] 实施例4提供的一种车型识别,车辆子型号识别的方法,包括下述步骤:
[0045] 步骤41,针对检测到的车辆,利用车辆的水平边缘信息,对车辆进行水平倾斜矫 正,首先利用sobel水平边缘检测算子对车辆进行水平边缘检测,将检测到的水平边缘图 在-15°到+15°区间内,每隔Γ进行旋转,同时计算旋转图的水平投影,对投影值进行从 大到小排序,计算前4个最大值的和,最后选取所有和中最大的值所对应的角度,即为车辆 倾斜角度,按照此角度将车辆进行旋转。
[004引步骤42,册G特征提取,将校正后的车辆归一化到112*112大小,利用册G特征提 取算法,提取6048维特征。
[0047] 步骤43,SVM车型分类,此步骤可W将车辆分为货车,客车,卡车,轿车和摩巧车5 类,分类器选取libSVM中的两两分类方式,总共构建10个分类器,最后投票选取分类结果 最为最终结果。
[0048] 步骤44,车脸定位,在矫正后的车辆图上,根据车脸的丰富的边缘信息和车灯信 息,从下部往上做车脸的精确定位。
[0049] 步骤45,H0G+LBP特征提取,将分割出的车辆归一化到66*112大小,提取H
当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1