[發明專利]一種車標識別方法和系統

有效

• 申請號: 201410800055.0
• 申請日: 2014-12-19
• 公開（公告）號: CN104463135B
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 唐健;關國雄;李銳
• 申請（專利權）人: 深圳市捷順科技實業股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G08G1/017
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本發明實施例提供一種車標識別方法和系統，將每類車標識別模型通過線性判別分析LDA投影到最佳鑒別矢量空間，分別得到一個模型特征向量，其中，方法包括：獲取車標區域；將所述車標區域通過LDA投影到所述最佳鑒別矢量空間，得到車標特征向量；計算所述車標特征向量與所有模型特征向量間歐式距離，選取預定個與所述車標特征向量歐式距離最近的模型特征向量；對所述車標區域使用所有選取的模型特征向量相對應的車標識別模型分別進行識別，得到車標識別結果。提高了對汽車車標的識別速度。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別是涉及一種車標識別方法和系統。

背景技術

目前，車牌識別設備已經被廣泛地使用在停車場出入口對進出場的車輛進行管理，目前的車牌識別系統使用進場取卡，一車一卡的模式來進行車牌識別。然而，因為車牌識別設備的車牌識別率一般只有95％左右，無法保證將所有拍攝的車牌完全識別出來，因此，在停車場出入口處一般會配置有工作人員來協助進行車牌設備。但是，近年來，隨著人力成本的提高，無人值守停車場開始被推廣，車牌識別目前在大部分系統中仍然作為車輛識別的唯一標準，一旦車牌號碼無法被識別，將會對用戶使用以及停車場管理帶來麻煩，車標識別作為車牌識別的一種補充，在車牌無法被識別的時候可以通過識別車標來完成尋車以及協助收費，車標識別越來越受到人們的重視。但是，由于現有的車標種類繁多，當需要對一個汽車車標進行識別時，需要對待識別的汽車車標使用所有類別的車標識別模型均進行識別后才可對待識別車標進行準確地識別，使得現有技術中對汽車車標的識別速度緩慢，使得對汽車車標的識別失去了其應有的時效性，使其無法在停車場出入口等來協助對進出場的車輛進行管理，失去了對汽車車標識別應有的意義。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種車標識別方法和系統，以解決現有技術中對汽車車標的識別速度緩慢，使得對汽車車標的識別失去了其應有的時效性，使其無法在停車場出入口等來協助對進出場的車輛進行管理，失去了對汽車車標識別應有的意義的問題。

為實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

一種車標識別方法，將每類車標識別模型通過線性判別分析LDA投影到最佳鑒別矢量空間，分別得到一個模型特征向量，包括：

獲取車標區域；

將所述車標區域通過LDA投影到所述最佳鑒別矢量空間，得到車標特征向量；

計算所述車標特征向量與所有模型特征向量間歐式距離，選取預定個與所述車標特征向量歐式距離最近的模型特征向量；

對所述車標區域使用所有選取的模型特征向量相對應的車標識別模型分別進行識別，得到車標識別結果。

其中，將每類車標識別模型通過線性判別分析LDA投影到最佳鑒別矢量空間前還包括：訓練車標識別模型，

所述訓練車標識別模型包括：

獲取車標圖像樣本，并確定需訓練的車標識別模型的類別；

取所述車標圖像樣本中包含所述類別車標的車標區域為正樣本，取所述車標圖像樣本中不包含所述類別車標的車標區域為負樣本；

將所有正樣本和負樣本歸一化到預定像素尺寸，并進行HOG特征提??；

將所有提取到的特征進行串接后輸入支持向量機SVM進行訓練，得到所述類別的車標識別模型。

其中，所述最佳鑒別矢量空間包括：

對每類車標識別模型通過LDA進行特征提取，分別得到一個特征矩陣；

取每個特征矩陣的最大特征值相對應的特征向量分別組成一個最佳鑒別矢量矩陣，得到最佳鑒別矢量空間。

其中，所述獲取車標區域包括：

獲取車標圖像；