[發明專利]基于集成分類器的車輛檢測分析系統及其檢測分析方法

有效

• 申請號: 201310233696.8
• 申請日: 2013-06-13
• 公開（公告）號: CN103279756A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 李福全;潘浩;張百靈
• 申請（專利權）人: 蘇州市公安局蘇州工業園區分局
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/36
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

1.一種基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，車輛檢測分析系統依序包括基于圖像的多車檢測系統、車牌檢測系統以及車標檢測系統三個組成部分，多車檢測系統用于分揀出抓拍圖像中的單一車輛圖像，車牌檢測系統用于檢測多車檢測系統中每一車輛圖像中的車牌信息并從車輛信息庫中調取車牌對應的車輛信息，車標檢測系統用于檢測每一車輛圖像中的車標信息并與車牌檢測系統中得到的車輛信息進行比對。

2.根據權利要求1所述的基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，多車檢測系統首先通過分別提取樣本集中若干樣本的HOG和Haar特征作為樣本特征描述，然后根據樣本特征描述通過級聯的AdaBoost分類器對抓拍圖像中的車輛圖像進行分揀。

3.根據權利要求2所述的基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，樣本集包括若干正樣本即車輛樣本與若干負樣本即非車輛樣本，所述級聯的AdaBoost分類器的第一級分類器將樣本集中的樣本均輸入到分類器中，第一級分類器的分類結果中分類正確的正樣本、分類錯誤的負樣本提取出來作為下一級分類器訓練使用，如此類推。

4.根據權利要求2或3所述的基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，多車檢測系統通過對檢測樣本利用高斯金字塔模型將檢測圖像（?1024*1360像素）變化到128*128?,?256*256?和512*512?像素，然后分別對變換后的圖像提取HOG和Haar特征輸入到已經得到的級聯Adaboost分類器中，對于不同尺寸大小的圖像的檢測結果按照2倍、4倍、8倍的比例映射會原有的圖像尺寸中，進行檢測窗口融合，如果檢測窗口的尺寸小于64*64?直接過濾；如果檢測窗口之間存在包含的關系我們將最小的檢測窗口直接刪除；如果檢測窗口之間存在交集的關系即兩者覆蓋面積超過2/3，則對兩個檢測窗口取其平均值得到新的檢測窗口。

5.根據權利要求1所述的基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，車牌檢測系統首先對多車檢測系統分揀到的車輛圖像進行灰度值轉化后進行預分割，將車輛圖像的車前臉分割出來，再利用梯度Sobel算子提取圖像的邊緣梯度利用邊緣信息來得到車牌的具體位置，或者對處理后的圖像利用膨脹、腐蝕等形態學處理的方法來獲取車牌的具體位置；在得到車牌的具體位置后，就可以利用車牌與車標的位置關系來確定車標，假設提取出的車牌的長、寬分別是W、H，利用車標位于車牌的上方的先驗知識，我們提取帶有車標的候選區域(mask)，即Wmask=W?and?Hmask=3×H，在得到候選區域之后就可以應用車標檢測系統來確定車標的具體位置。

6.根據權利要求1或5所述的基于集成分類器的車輛檢測分析系統，其特征在于，所述車標檢測系統包括利用Adaboost?與SVM?級聯后的分類器來進行車標的檢測，首先將提取特征后的檢測樣本通過Adaboost?進行檢測，如果該分類器得到了車標的樣本的位置，則將該區域輸出；如果該分類器沒有檢測到車標，則將特征輸入到SVM?中再次檢測。

7.一種基于集成分類器的車輛檢測分析方法，其特征在于，所述方法具體包括以下工作步驟：

首先抓拍車輛圖像并分揀出抓拍圖像中的單一車輛圖像：通過分別提取樣本集中若干樣本的HOG和Haar特征作為樣本特征描述，然后根據樣本特征描述通過級聯的AdaBoost分類器對抓拍圖像中的車輛圖像進行分揀；

然后檢測上一步驟中每一車輛圖像中的車牌信息并從車輛信息庫中調取車牌對應的車輛信息：對上一步驟分揀到的車輛圖像進行灰度值轉化后進行預分割，將車輛圖像的車前臉分割出來，再利用梯度Sobel算子提取圖像的邊緣梯度利用邊緣信息來得到車牌的具體位置，或者對處理后的圖像利用膨脹、腐蝕等形態學處理的方法來獲取車牌的具體位置，在得到車牌的具體位置后，就可以利用車牌與車標的位置關系來確定車標，假設提取出的車牌的長、寬分別是W、H，利用車標位于車牌的上方的先驗知識，我們提取帶有車標的候選區域(mask)，即Wmask=W?and?Hmask=3×H，在得到候選區域之后就可以確定車標的具體位置；

緊接著，檢測每一車輛圖像中的車標信息并與車牌檢測系統中得到的車輛信息進行比對：利用Adaboost?與SVM?級聯后的分類器來進行車標的檢測，首先將提取特征后的檢測樣本通過Adaboost?進行檢測，如果該分類器得到了車標的樣本的位置，則將該區域輸出；如果該分類器沒有檢測到車標，則將特征輸入到SVM?中再次檢測。