一种基于sift特征的车型识别装置及其方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电子技术领域，尤其是指提供一种基于SIFT特征的车型识别装置及 其方法。
【背景技术】
[0002] 随着经济的发展，汽车正日益成为人们日常生活中的重要交通工具。在汽车给人 们带来便利的同时，对于以机动车作为作案交通工具，或者交通事故逃逸等情形越来越普 遍，给公安侦查、稽查工作带来很大的困难。利用交通治安卡口系统，对每一辆通行车辆拍 照并获得车牌号码等信息，同时大致知道嫌疑车辆的颜色、品牌，再加上当事时间、地点，结 合车型识别技术，就能够将嫌疑车辆锁定在一个很小的范围内，这给跟踪破案带来很大的 便利。
[0003]目前车型识别技术通常的做法：首先检测并提取汽车的特征；然后根据先验知识 对不同车辆类型所表现出的特征进行分类训练；最后使用分类器判定车辆的类型。基于图 像的车型识别技术不仅可以从图像中获得更加丰富的车辆信息，而且可以直接利用现有的 城市卡口系统提供的图像数据，建设和使用成本低，因此成为目前车型识别技术研究和应 用的热点。
[0004] 车型识别方法是对现有的车牌自动识别系统的一次较大扩展。针对不同的应用， 研究人员也釆用了不同的研究方法。在现阶段，车型识别的研究主要应用在两个方面：车 辆结构（大型车，小型车）和车辆型号上（不同品牌型号）。在目前的车辆类型判别中，通 过小波分析、模糊理论、神经网络等技术，主要集中在车辆结构上进行车型识别，如客车、货 车，轿车车型分类，没有对车型进行具体的分类识别。
【发明内容】
[0005] 为解决上述技术问题，本发明的主要目的在于提供一种基于SIFT特征的车型识 别装置及其方法。
[0006] 为达成上述目的，本发明应用的技术方案是：提供一种基于SIFT特征的车型识别 装置，包括设有光学镜头智能违章车辆检测球机，检测球机包括图像采集系统、视屏编码系 统及智能分析系统，其中：图像采集系统包括图像传感器、信号采集转换器、可编程逻辑处 理器及信号驱动器，光学镜头通过图像传感器与信号采集转换器建立连接；信号采集转换 器通过可编程逻辑处理器并经信号驱动器与图像传感器建立连接；视屏编码系统包括录像 编码器及中心处理器，中心处理器通过录像编码器与可编程逻辑处理器建立连接，以及智 能分析系统包括存储器、图像处理器及智能云PTZ控制器，图像处理器通过存储器与可编 程逻辑处理器建立连接，同时PTZ控制器通过中心处理器与图像处理器建立连接。
[0007] 为达成上述目的，本发明应用的技术方案是：提供一种实用基于SIFT特征的车型 识别装置的方法，该方法包括：
[0008] 步骤一、通过光学镜头抓拍的车辆图像数据；
[0009] 步骤二、通过车牌识别算法确定车牌的位置、大小信息来确定车脸区域；
[0010] 步骤三、对车脸图像进行SIFT特征点检测并将图像进行分块处理，计算各个图像 子区域的SIFT特征描述子；
[0011] 步骤四、将SIFT特征描述子输入到PNN中进行训练并根据每一类车标，生成相应 的车型模板，进行车型识别，以及
[0012] 步骤五、输出车型识别结果。
[0013] 在本实施例中优选，步骤三中包括：
[0014] 第一步、对车脸图像进行SIFT特征点检测；
[0015] 第二步、把车脸图像分成MXN个子图像区域；
[0016] 第三步、判断图像子区域内特征点个数大于0时进入第四步，而小于0时则跳转到 第五步；
[0017] 第四步、对该图像子区域内特征点的特征向量计算平均值，计算公式是：
[0018] 第五步、将每个子图像区域的中心点作为特征点，以每个特征点为中心在 size X size的邻域窗口内生成SIFT描述子来描述特征点。
[0019] 在本实施例中优选，步骤四中包括：
[0020] 第一步、采集车型样本并根据车标信息，将车型样本进行分类并将每一类车标的 车型样本进行训练；
[0021] 第二步、提取样本集中每一个样本图片的SIFT特征；
[0022] 第三步、将提取的SIFT特征输入到PNN概率神经网络训练，每一类车标生成一个 车辆模型，因此得到多个车辆模型；
[0023] 第四步、根据车标信息，将待识别车型与相应车辆品牌的车辆模型进行匹配识别， 输出车辆类别
[0024] 本发明与现有技术相比，其有益的效果是：
[0025] 1、计算图像子区域的SIFT特征向量，避免了有时SIFT的兴趣点在某一区域比较 集中而在某些区域又没有的情况，且考虑到了局部特征的空间关系
[0026] 2、利用了车标信息设计分类器，在进行车型识别时只需要找到对应的车型模板进 行匹配识别，从而大大缩短了车型识别的时间，为交通管理及刑侦系统提供技术支持。
【附图说明】
[0027] 图1是本发明实施例的方框结构示意图。
[0028] 图2是本发明实施例的工作流程示意图。
[0029] 图3是本发明实施例计算图像子区域的SIFT特征向量流程图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合具体实施例及附图对本发明作进一步详细说明。下面详细描述本发明的 实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类 似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅 用于解释本发明的技术方案，而不应当理解为对本发明的限制。
[0031] 在本发明的描述中，术语"内"、"外"、"纵向"、"横向"、"上"、"下"、"顶"、"底"等指 示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是 要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。
[0032] 请参阅图1所示，本发明提供一种基于SIFT特征的车型识别装置，包括设有光学 镜头（LENS) 10的智能违章车辆检测球机（以下称"检测球机"）20,检测球机20包括图像 采集回路系统（以下称"图像采集系统"）21、图像视频编码存储系统（以下称"视屏编码系 统"）22及图像智能分析单元（以下称"智能分析系统"）23,其中：
[0033] 图像采集系统21包括图像传感器211、信号采集转换器212、可编程逻辑处理器 (FPGA) 213及信号驱动器（HV) 214,在本实施例中，光学镜头（LENS) 10通过图像传感器211 与信号采集转换器212建立连接；信号采集转换器212通过可编程逻辑处理器213并经信 号驱动器214与图像传感器211建立连接，藉此形成回路而实现图像序列采集功能；
[0034] 视屏编码系统22包括可编程逻辑处理器213、录像编码器（H264) 221及中心处理 器（ARM) 222,在本实施例中，中心处理器222通过录像编码器221与可