[發明專利]一種基于視覺特征的車輛圖像比對方法

有效

• 申請號: 201410482824.7
• 申請日: 2014-09-19
• 公開（公告）號: CN104298967B
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發明（設計）人: 朱瓏;陳遠浩
• 申請（專利權）人: 上海依圖網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/30;G08G1/017
• 代理公司: 上海華誠知識產權代理有限公司 31300
• 代理人: 徐穎聰

本發明涉及一種基于視覺特征的車輛圖像比對方法，包括以下步驟：1)采集大量車輛圖像數據形成圖像數據庫，根據圖像數據庫建立車輛圖像集合的倒排表索引表；2)根據所述倒排表索引表，檢索與輸入的Query圖像最相似的n張圖像，并輸出。與現有技術相比，本發明速度快，平均1個Query圖像只需要1秒時間比對完成，在百萬級別的數據庫上，正確率可以達到8成。

技術領域

本發明涉及一種圖像識別方法，尤其是涉及一種基于視覺特征的車輛圖像比對方法。

背景技術

近年來，智能交通系統發展快速，隨著計算機視覺和模式識別技術的發展，為智能交通系統更有效的應用提供了契機。計算機視覺是利用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

現有技術沒有針對車輛系統專門做優化，因此性能無法滿足需求。目前還沒有能在百萬級別的數據庫上找到相似車輛的技術。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種速度快、搜索精度高的基于視覺特征的車輛圖像比對方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于視覺特征的車輛圖像比對方法，包括以下步驟：

1)采集大量車輛圖像數據形成圖像數據庫，根據圖像數據庫建立車輛圖像集合的倒排表索引表；

2)根據所述倒排表索引表，檢索與輸入的Query圖像最相似的n張圖像，并輸出。

所述的建立車輛圖像集合的倒排表索引表具體為：

(a)對圖像數據庫中的每張車輛圖像進行車牌檢測和品牌識別處理；

(b)根據檢測得的車牌位置抽取車輛圖像，并進行歸一化處理；

(c)采用多種特征提取方法對抽取的每張車輛圖像進行特征點提取，對不同方法獲得的特征點進行非極大值抑制處理，在相同區域只保留一個關鍵點；

(d)對獲得的關鍵點提取特征，包括SIFT、SURF和LSSD三種特征，最終獲得所有圖像的特征點；

(e)對步驟(d)中獲得的特征點進行聚類分析，生成詞表；

(f)將每張車輛圖像中的每個特征點與詞表進行比對，將每張車輛圖像以特征向量的形式表達，所述特征向量為(s1，s2，s3，....，sN)，其中，sK表示在當前圖像中詞表的第K個詞出現的次數，K＝1，2，...，N，N為詞表中詞的總數；

(g)對特征向量進行TF-IDF歸一化，并根據品牌識別處理的結果建立不同品牌下的倒排表索引表。

所述的車牌檢測采用AdaBoost檢測器執行。

所述的步驟(c)中的特征提取方法包括SIFT、MSER和Harris Laplace。

所述的步驟(c)中，采用多種特征提取方法進行特征點提取時，任意兩種方法提取的特征點之間重復率大于50％。

所述的步驟(e)中，聚類分析采用的方法為利用KD-Forests技術加速后的Kmeans聚類算法。

所述的檢索與輸入的Query圖像最相似的n張圖像具體步驟為：

(aa)根據步驟(a)-(f)對Query圖像的特征區域進行檢測，獲得與Query圖像相對就把TF-IDF歸一化后的特征向量；

(bb)對Query圖像進行品牌識別；

(cc)分別計算Query圖像的特征向量與對應品牌下的倒排表索引表中所有特征向量的余弦相似性，輸出余弦相似性最小的n張圖像。