[發(fā)明專利]基于車牌車型匹配的虛假車牌識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110440188.8
• 申請(qǐng)日: 2011-12-26
• 公開（公告）號(hào): CN102708691A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張凱;宋文山;杜警;梁彪;辛柯俊;鄒濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/017
• 分類號(hào): G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于車牌車型匹配的虛假車牌識(shí)別方法，屬于智能智能交通管理中車輛的圖像識(shí)別領(lǐng)域。?

背景技術(shù)

為了能夠識(shí)別出車輛的虛假車牌，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種通過(guò)匹配車牌與車型信息的虛假車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明是建立在現(xiàn)有車牌自動(dòng)識(shí)別的基礎(chǔ)上。首先，通過(guò)圖像處理技術(shù)，提取出車輛的外形特征，并將其數(shù)字化為特征代碼。然后，檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中，將該車輛的車型特征與登記在庫(kù)的同號(hào)車輛的特征相比較，以此來(lái)確認(rèn)被識(shí)別車輛是否具有“合法”身份。?

本方法的特點(diǎn)在于，識(shí)別車型時(shí)，代碼化了車輛的車型特征。與車型圖像比對(duì)甄別方法相比，本方法采用的特征代碼更加簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確，也更加方便車型信息的存儲(chǔ)、?傳輸和操作。此處，車型特征代碼包含了車牌號(hào)碼、車身顏色、車型大小、車窗周長(zhǎng)以及車窗面積等特征值。?

在整體車型體積計(jì)算比對(duì)的基礎(chǔ)上，該方法提出了提取車窗作為特征部位，并加以數(shù)字化車窗信息，進(jìn)一步確認(rèn)車型。之所以選擇車窗作為特征部位，處于以下幾點(diǎn)考慮:?

1.????同種類型的車輛在體型上趨于相似，要進(jìn)一步細(xì)分車型，需要對(duì)車體的細(xì)節(jié)進(jìn)行辨識(shí)。

2.????車窗，尤其是側(cè)面車窗，有著較高的區(qū)分度。不同款式車輛，車窗大體相似，但是細(xì)節(jié)處各不相同，這是本方法有效區(qū)別車型的依據(jù)。?

3.????車窗在整車圖像中有著較高的辨識(shí)度，方便提取。車窗因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)和材質(zhì)的特殊性，在圖像的顯示上，與車體有明顯的區(qū)別，主要體現(xiàn)在顏色區(qū)別、灰度區(qū)別，以及具備完整封閉清晰的框架輪廓，通過(guò)色階處理，選取合適的閥值二值化圖像和輪廓選取等操作，可以剝離出車窗部位圖像；?

該方法提取出車窗部分，計(jì)算出車窗周長(zhǎng)和面積信息，用這兩個(gè)信息代表車窗特征，進(jìn)行車型的比對(duì)識(shí)別。圖像特征數(shù)值化是本方法的指導(dǎo)思想。圖像信息在儲(chǔ)存、傳輸和處理的過(guò)程中會(huì)占用大量資源，在智能交通系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大是工程實(shí)施的主要困難之一。本方法摘取圖像中的有效信息，而不直接存儲(chǔ)、傳輸和比對(duì)圖像，極大的緩解了因?yàn)橹苯硬僮鲌D像帶來(lái)的巨大壓力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷提供一種基于車牌車型匹配的虛假車牌識(shí)別方法。?

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案：?

本發(fā)明一種基于車牌車型匹配的虛假車牌識(shí)別方法，包括如下步驟：

一、?????????根據(jù)現(xiàn)有的車輛識(shí)別技術(shù)，獲得該車的車牌號(hào)碼；

二、????????????車身側(cè)位攝像機(jī)拍攝車輛側(cè)身位圖像，將車輛側(cè)身位圖像輸入計(jì)算機(jī)準(zhǔn)備進(jìn)行車型識(shí)別程序；

三、????????????啟動(dòng)車型識(shí)別程序：

1）??將車輛側(cè)身位圖像與保存的環(huán)境背景圖像做差值比較，剔除環(huán)境背景，獲得車身圖像；

2）??拾取車身顏色信息color，根據(jù)車身常用色，將其顏色歸入黑、白、藍(lán)、紅、灰、銀、黃、綠及其他顏色類別中；

3）計(jì)算車身圖像的面積squareofcar即像素點(diǎn)數(shù)目，根據(jù)像素點(diǎn)數(shù)將車輛分為大型車(L)、中型車(M)和小型車(S)；

4）在以確定的車身圖像中，進(jìn)一步搜尋有效的車型特性信息即車窗，對(duì)車身圖像經(jīng)行色階調(diào)整和邊緣檢測(cè)，找出車窗的輪廓，計(jì)算輪廓周長(zhǎng)periofwin及所圍面積squareofwin；

5）以上述步驟中所獲取的數(shù)值組合成該車型的特征代碼typecode＝num//color//squofcar//L/M/S//periofwin//squofwin//；

四、????????????設(shè)定代碼各個(gè)組成位的允許誤差，以及在結(jié)果判斷中的加權(quán)比重，然后將生成的特征代碼typecode，與數(shù)據(jù)庫(kù)中同號(hào)車輛的特征代碼，按預(yù)訂策略進(jìn)行比對(duì)；

五、????????????分析特征代碼的比對(duì)結(jié)果，根據(jù)符程度發(fā)出相應(yīng)建議判斷：匹配、基本不匹配、不匹配。

本發(fā)明識(shí)別車型時(shí)，代碼化了車輛的車型特征。與車型圖像比對(duì)甄別方法相比，本方法采用的特征代碼更加簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確，也更加方便車型信息的存儲(chǔ)、傳輸和操作。本發(fā)明方法提取圖像中的有效信息，而不直接存儲(chǔ)、傳輸和比對(duì)圖像，極大地提高了虛假車牌的識(shí)別速度。?

附圖說(shuō)明

圖1：本發(fā)明系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；?

圖2：車牌車型匹配流程圖；

圖3：圖像處理后檢測(cè)出車窗邊緣；

圖4：提取車窗輪廓并填充，計(jì)算周長(zhǎng)與面積。

具體實(shí)施方式