[發明專利]一種基于ＦＨＯＧ特征和Ｌｉｎｅａｒ ＳＶＭ的車型識別方法

有效

• 申請號: 201611093783.8
• 申請日: 2016-12-01
• 公開（公告）號: CN106778560B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 王海濱;馬勝濤
• 申請（專利權）人: 中科唯實科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京律恒立業知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11416
• 代理人: 顧珊;龐立巖

1.一種基于FHOG特征和Linear SVM的車型識別方法，其特征在于，包括步驟：

a)車輛檢測與車牌檢測，確定車輛目標區域和車牌目標區域；

b)填充車牌區域，將整個車牌區域用車牌背景色填充；

c)提取車輛FHOG特征，構建特征矩陣，

其中，構建特征矩陣的方法為：

c1)分別用梯度算子[-1,0,1]和[-1,0,1]^T對m×n的輸入圖像做卷積運算，得到x,y方向上的梯度分量G_x(x,y),G_y(x,y)，并計算梯度幅值M(x,y)和相角θ(x,y)，若輸入圖像為多通道圖像，則取幅值最大的梯度值作為該點的梯度；

c2)將圖像分割成若干個邊長為s的正方形cell；

c3)將相角區間映射為[0,π]，分割為b個bin，利用三線性插值計算每個cell的梯度方向直方圖，將直方圖數據存為(m/s)×(n/s)×b的矩陣C₁，矩陣元素C₁(i,j,k)表示第i行第j列個cell中第k個bin的值；

c4)將相角區間映射為[0,2π]，分割為2b個bin，利用三線性插值計算每個cell的梯度方向直方圖，將直方圖數據存為(m/s)×(n/s)×(2b)的矩陣C₂，矩陣元素C₂(i,j,k)表示第i行第j列個cell中第k個bin的值；

c5)構建(m/s)×(n/s)×(3b+4)的FHOG特征矩陣F

其中N_o,p,q(i,j,k),o∈{1,2},p,q∈{-1,1}表示矩陣C_o,o∈{1,2}在位置(i,j,k)處的歸一化因子，定義為

T_α(υ)表示參數為α的截斷函數，其定義為

d)將FHOG特征矩陣按列展開構建FHOG特征向量；

e)利用FHOG特征向量和訓練好的Linear SVM識別目標車輛。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟a的車輛檢測與車牌檢測方法為將背景建模與AdaBoost檢測相結合。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟e中Linear SVM的訓練所用目標函數為：

其中ω是分類器的系數，T表示轉置，表示分類器的分類誤差，y_i∈{0,1}為第i個訓練樣本的類別標簽，C為懲罰因子，表示對分類誤差的重視程度。