车标识别方法及其识别系统的制作方法
【专利摘要】一种车标识别方法，包括以下步骤：图片预处理步骤、车标识别区域粗定位步骤以及车标识别步骤。本发明具有以下优点：识别精确，可以根据识别需求，识别出车标大类、识别处车标大类以及子类，或者识别处车标大类、子类以及年限；识别全面，既能实现前牌的车标识别，又能实现尾牌的车标识别。
【专利说明】车标识别方法及其识别系统
【技术领域】
[0001] 本发明属于车标识别【技术领域】，尤其设及一种车标识别方法及其识别系统。
【背景技术】
[0002] 车标识别技术是智能交通技术研究领域的一项重要内容，该技术的研究，对于车 辆管制、公路收费、公路布控等内容具有深远的意义。现有的车标识别技术的研究主要集中 于；车标的定位及车标的识别两部分内容。在车标定位的方法中，常见的有；基于边缘直方 图的快速车标识别方法，基于能量特征的车标定位方法，基于能量增强和形态学滤波的车 标定位方法等，而车标的识别技术则较多的基于PCA或Adaboost等分类基础。而上述的车 标识别技术，多数只单一的进行前牌车辆车标大类别的识别。然而，在实际的交通管制中， 对于车辆的信息获取，更希望既能实现前牌车辆的车标识别，又能实现尾牌车辆的车标识 另IJ。甚至，对于一些特定的需求（如；快速定位嫌疑犯驾驶的逃逸车辆），有时还需要获得 的车标信息能够精确到车标的型号甚至年限。因此，如何实现全面、精确的车标识别技术， 势必成为智能交通领域车标识别技术的发展趋势。
【发明内容】
[000引基于此，针对上述技术问题，提供一种车标识别方法及其识别系统。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
[0005] 一种车标识别方法，包括W下步骤：
[0006] 图片预处理；对包含车辆的视频图片进行二值化处理，得到二值图像；
[0007] 车标识别区域粗定位；对所述二值图像进行sobel边缘检测，得到包含车标的区 域g' (X，y);在所述区域g' (x，y)中，选取满足式（1)的Xmh，Xm"，ymh，ym。,；
[0008]
【权利要求】
1. 一种车标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 图片预处理：对包含车辆的视频图片进行二值化处理，得到二值图像； 车标识别区域粗定位：对所述二值图像进行sobel边缘检测，得到包含车标的区域g' (x，y);在所述区域g' (x，y)中，选取满足式⑴的xmin，xmax，ymin，ymax:
a，0为长、宽参数； 车标识别：识别车标大类时，在a= 0. 2, |3 = 0. 2的车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大类；识别车标大类以及子类时，在a= 1.3, 0 = 0. 2的车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大类以及子 类；识别车标大类、子类以及年限时，在a= 1. 3, 0 = 0. 6的车标识别区域进行HOG以及 PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大类、子类以及年限。
2. 根据权利要求1所述的一种车标识别方法，其特征在于，所述车标分类器通过以下 步骤训练获得： 通过所述图片预处理步骤对车标样本图片进行预处理； 通过所述车标识别区域粗定位步骤在所述车标样本图片中定位车标识别区域； 在所述车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取； 用所述HOG以及PCA特征训练所述车标分类器。
3. -种车标识别系统，其特征在于，包括： 图片预处理单元，用于对包含车辆的视频图片进行二值化处理，得到二值图像； 车标识别区域粗定位单元，用于对所述二值图像进行sobel边缘检测，得到包含车标 的区域g' (X，y);在所述区域g' (X，y)中，选取满足式⑴的xmin，xmax，ymin,ymax:
a，0为长、宽参数； 车标识别单元，用于识别车标大类时，在a= 0. 2, |3 = 0. 2的车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大类；识别车标大类以及子类时，在a= 1.3, 0 =0.2的车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大 类以及子类；识别车标大类、子类以及年限时，在a= 1. 3, 0 = 0. 6的车标识别区域进行 HOG以及PCA特征的提取，通过车标分类器识别车标大类、子类以及年限。
4.根据权利要求1所述的一种车标识别系统，其特征在于，所述车标分类器通过以下 步骤训练获得： 通过所述图片预处理步骤对车标样本图片进行预处理； 通过所述车标识别区域粗定位步骤在所述车标样本图片中定位车标识别区域； 在所述车标识别区域进行HOG以及PCA特征的提取； 用所述HOG以及PCA特征训练所述车标分类器。
【文档编号】G06K9/62GK104504384SQ201510021400
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2015年1月15日 优先权日:2015年1月15日
【发明者】刘丹, 俞喆俊, 雷章明, 谯帅, 张如高, 虞正华 申请人:博康智能网络科技股份有限公司