OG和 LBP特征，共5120维特征。
[0050] 步骤46,SVM车辆子型号分类，采用libSVM中的linerSVM分类器，既一对多分类 方式，识别车辆子型号，本分类器可W识别常见的1000多种车辆子型号，例如比亚迪F2,比 亚迪F3,大众捷达，奧迪A6等。
[00川 实施例5
[0052] 实施例5提供一种车身颜色识别方法，具体步骤如下：
[0053] 步骤51，统计区域定位，在车脸的上部区域寻找光滑的区域，W每点为中必，统计 5*5的中必内的方差，如果方差小于设定阔值，即判别该点为光滑点，最终寻找到光滑点所 在的区域为颜色统计区域。
[0054] 步骤52,颜色空间转换，对光滑区域内的RGB颜色进行转化，转化到服L空间，转换 公式如下：
[00巧]
[0056] Min = min (min巧1，G1)，B1)，Max = max (max (R1，G1)，B1)
[0057] Diff = Max-Min
[0058] L = 120 X (Min+Max)
[006引步骤53,颜色统计，设定阔值判断每点的颜色，此步骤可W识别红，黄，绿，藍，青， 白，黑，灰等8种颜色，其中仅W藍色空间阔值为列，如下：
[0063]皿1ι?Θ_《Ha! 《皿luG邮X，
[0064] SBluemin《S(i，j)，
[00巧]LBluemin《L(i，j)《LBluemax;
[0066] W上公式为判别此点颜色是否为藍色，其中各个阔值的选取可W根据实际光照灵 活调节。
[0067] 步骤54,颜色结果输出，判断完每点所隶属的颜色空间后，统计每个颜色在区域中 所占的像素比列，最终可W选取比例最大的前一名或者两名作为颜色识别结果进行输出。 [006引 实施例6
[0069] 实施例6提供一种套牌车识别方法，具体步骤如下：
[0070] 步骤61，数据库比对报警，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，即报警，交给人工确认是否为套牌 车辆。
[0071] 步骤62,稽查布控报警，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。
[0072] 步骤63,历史数据进行比对报警，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。
[0073] 在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器（CPU)、输入/输出接口、 网络接口和内存。
[0074] 内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（RAM)和/ 或非易失性内存等形式，如只读存储器（ROM)或闪存（flashRAM)。内存是计算机可读介质 的示例。
[00巧]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可W由任何方法 或技术来实现信息存储。信息可W是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。 计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM)、静态随机存取存储器（SRAM)、 动态随机存取存储器值RAM)、其他类型的随机存取存储器（RAM)、只读存储器（ROM)、电 可擦除可编程只读存储器巧EPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘值VD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁 性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可W被计算设备访问的信息。按照本文中 的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体（transitorymedia)，如调制的数据信 号和载波。
[0076] 还需要说明的是，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的 包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括郝些要素，而且还包 括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为送种过程、方法、商品或者设备所固有的要 素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个......"限定的要素，并不排除在包括所 述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0077] 本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。 因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的 形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存 储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形 式。
[0078]W上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员 来说，本申请可W有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同 替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
【主权项】
1. 一种基于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置，其特征是，所述方法包括车辆 检测，车辆身份识别，套牌车识别并报警： 所述的车辆检测包括从图像或视频中，利用图像处理，模式识别和机器学习算法，找到 车辆在图像中所在位置。 所述的车辆身份识别包括识别车辆牌照号码，车型，车标，车辆子型号和车身颜色的识 别。 所述的套牌车识别报警包括处理识别的车辆身份信息，与数据库进行对比，同城卡口 之间数据对比，与历史数据对比，识别套牌车车辆并报警。2. 根据权利要求1所述的方法与装置，所述的车辆检测，其特征是： 所述车辆检测采用多种方法融合检测，综合考虑速度和检测精度，本发明采用adaboost+haar算法对车辆位置进行粗检测，在粗检测到的车辆区域内利用SVM+HOG算法 对车辆进行精确定位。3. 如权利要求1所述的方法与装置，所述的车辆身份识别，其特征是： 所述车辆身份识别包括车牌识别，车型识别，车标识别，车辆子型号识别和车身颜色识 别等。4. 如权利要求3所述的方法与装置，所述的车牌识别，其特征是： 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。5. 如权利要求3所述的方法与装置，所述的车型识别，其特征是： 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、轿车和摩托 车5类，采用libSVM中的两两分类方法，特征提取采用HOG方法。6. 如权利要求3所述的方法与装置，所述的车标识别，车辆子型号识别，其特征是： 所述的车辆子型号识别，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。7. 如权利要求3所述的方法，所述的车身颜色识别，其特征是： 所述的车身颜色识别，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HSL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，本发明方法可以识别红，黄，绿，蓝，青，白，黑，灰等8种颜色。8. 如权利要求1所述的方法与装置，所述的套牌车识别，其特征是： 所述的套牌车识别方法一为将车辆身份信息与交管局数据进行比对，当发现车辆某些 特征与管局据库内特征不匹配时，进行报警；识别方法二为在市区内卡口进行稽查布控，当 发现特征相同的车辆在同一时间的不同位置出现时，则进行套报警；识别方法三为与历史 数据进行比对，当发现车牌号码相同的车辆，车辆其他特征不相同时，进行报警。9. 如权利要求8所述的方法与装置，所述的与数据库比对报警，其特征是： 所述的与数据库比对报警包括，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，即报警，交给人工确认是否为套牌 车辆。10.如权利要求8所述的方法与装置，所述的稽查布控报警，其特征是： 所述的稽查布控报警，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阈值T，此阈值为同一车辆在时间T内不可能同时在这 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 设定阈值T，则进行套牌车报警。
【专利摘要】本发明提供一种基于车辆身份识别的套牌车识别的方法与装置，本发明方法利用先进的图像处理，模式识别和机器学习等技术，从图片或视频中提取出车辆，识别该车辆特征，其中特征包括车牌号码，车型识别，车标类型，车辆子型号，车身颜色等。利用识别出的车辆特征可以进行对比，发现套牌车并报警，其中套牌车识别方法一为与交管所数据库进行比对，当发现车辆某些特征与数据库内特征不匹配时，进行报警；识别方法二为在市区内卡口进行稽查布控，当发现特征相同的车辆在同一时间的不同位置出现时，则进行套报警；识别方法三为与历史数据进行比对，当发现车牌号码相同的车辆，车辆其他特征不相同时，进行报警。
【IPC分类】G08G1/017, G06K9/00
【公开号】CN105279475
【申请号】CN201410333789
【发明人】不公告发明人
【申请人】贺江涛
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2014年7月15日