[發明專利]一種基于車標識別交通分析方法及系統

在審

• 申請號: 201611167461.3
• 申請日: 2016-12-16
• 公開（公告）號: CN106599850A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 陳擁權;華東亞;陳影;侯曼曼
• 申請（專利權）人: 合肥寰景信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙)34124
• 代理人: 丁瑞瑞

1.一種基于車標識別交通分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取原始圖像，通過攝像機獲取原始圖像；

2)車標定位，使用采用紋理特征分析定位方法，確定一個車標區域；

3)圖像變換處理，對所述車標圖像進行特征變換處理，以獲取所述車標圖像的特征向量集合；

4)匹配處理，對所述車標圖像的特征向量集合中的特征點與預設特征向量集合中的特征點進行匹配處理，以獲取匹配特征點集合；

5)匹配車標，根據所述匹配特征點集合獲取對應的車標類型。

2.根據權利要求1所述的一種基于車標識別交通分析方法，其特征在于，所述步驟2)中，車標定位方法具體為，在原始圖像經過預處理之后的圖像上進行行掃描，確定在列方向上含有車標線段的候選區域，確定候選區域的起始行坐標和高度；然后對候選區域進行列掃描確定其列坐標和寬度，由此確定一個車標區域。

3.根據權利要求1所述的一種基于車標識別交通分析方法，其特征在于，所述步驟3)具體為：

1)對所述原始圖像進行邊緣定位，以獲取邊緣圖像；

2)對所述邊緣圖像進行特征變換處理，以獲取對應每幅所述邊緣圖像的特征向量集合；

3)對所述特征向量集合進行聚類分析，以獲取多個類數據以及與每個所述類數據對應的特征均值；

4)對每個所述特征均值進行標簽設置，以獲取設置標簽的特征均值集，將所述特征均值集作為所述特征向量集合。

4.根據權利要求1所述的一種基于車標識別交通分析方法，其特征在于，所述步驟4)包括：檢測所述車標圖像的特征向量集合中是否存在與所述預設特征向量集合中的特征點相匹配的特征點；在所述車標圖像的特征向量集合中存在與預設特征向量集合中的特征點相匹配的特征點的情況下，獲取所述匹配特征點集合。

5.根據權利要求1所述的一種基于車標識別交通分析方法，其特征在于，還包括步驟6)輸出結果，將匹配后的車標類型以文字和logo方式顯示。

6.一種基于車標識別交通分析系統，其特征在于，

1)圖像獲取模塊，通過攝像機獲取原始圖像；

2)車標定位模塊，使用采用紋理特征分析定位方法，確定一個車標區域；

3)變換處理模塊，對所述車標圖像進行特征變換處理，以獲取所述車標圖像的特征向量集合；

4)匹配處理模塊，對所述車標圖像的特征向量集合中的特征點與預設特征向量集合中的特征點進行匹配處理，以獲取匹配特征點集合；

5)車標匹配模塊，根據所述匹配特征點集合獲取對應的車標類型。

7.根據權利要求6所述的一種基于車標識別交通分析的系統，其特征在于，所述變換處理模塊包括：

1)車標定位模塊，用于對所述車標圖像進行邊緣定位，以獲取邊緣圖像；

2)特征變換模塊，用于對所述邊緣圖像進行特征變換處理，以獲取對應每幅所述邊緣圖像的特征向量集合；

3)分析處理模塊，用于對所述特征向量集合進行聚類分析，以獲取多個類數據以及與每個所述類數據對應的特征均值；

4)標簽設置模塊，用于對每個所述特征均值進行標簽設置，以獲取設置標簽的特征均值集，將所述特征均值集作為所述特征向量集合。

8.根據權利要求6所述的一種基于車標識別交通分析的系統，其特征在于，所述步驟1)圖像獲取模塊還包括步驟：

1)圖像采集模塊，用于采集原始圖像；

2)定位計算模塊，用于對所述原始圖像進行車標定位計算，以獲取所述原始圖像中的初始車標圖像；

3)截取處理模塊，用于對所述初始車標圖像進行截取處理，以獲取所述車標圖像。

9.根據權利要求6所述的一種基于車標識別交通分析的系統，其特征在于，輸出結果為，確定每類車標識別模型對車標區域進行識別后的車標識別結果置信度；將置信度最高的車標識別結果作為車標識別結果。

10.根據權利要求6所述的一種基于車標識別交通分析的系統，其特征在于，還包括輸出顯示模塊，將匹配后的車標類型以文字和logo方式顯示。