[發(fā)明專(zhuān)利]一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)和方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710065703.6
• 申請(qǐng)日: 2017-02-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106897677B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-04-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡曉東;李隆澤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 桂林電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立

1.一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括：

圖像截取模塊，用于從設(shè)置在道路卡口處的圖像采集設(shè)備上獲取目標(biāo)車(chē)輛圖像，根據(jù)設(shè)定的截取范圍在目標(biāo)車(chē)輛圖像上進(jìn)行局部截取，得到車(chē)臉圖像；

特征提取模塊，用于構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從車(chē)臉圖像中提取n個(gè)目標(biāo)車(chē)輛特征信息；

特征處理模塊，用于根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征信息對(duì)n個(gè)目標(biāo)車(chē)輛特征信息進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的特征比對(duì)，每次特征對(duì)比后確定的最高相似度特征信息與特征對(duì)比時(shí)的目標(biāo)車(chē)輛特征信息進(jìn)行特征融合，得到融合特征信息，供下一次特征對(duì)比時(shí)使用，直到完成預(yù)定次數(shù)的特征對(duì)比后得到檢索結(jié)果；

更新模塊，用于根據(jù)特征處理模塊每次特征融合處理后得到的融合特征對(duì)特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中特征信息進(jìn)行更新。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像截取模塊包括：

獲取單元，用于從設(shè)置在道路卡口處的圖像采集設(shè)備上獲取目標(biāo)車(chē)輛圖像；

截取單元，用于通過(guò)EasyPR方法在目標(biāo)車(chē)輛圖像中定位出車(chē)牌，根據(jù)車(chē)牌在目標(biāo)車(chē)輛圖像中的位置，以及預(yù)設(shè)的高度值和寬度值，得到截取范圍，根據(jù)截取范圍在目標(biāo)車(chē)輛圖像上進(jìn)行局部截取，得到車(chē)臉圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述車(chē)臉圖像中包括車(chē)牌兩側(cè)的車(chē)燈、車(chē)輛品牌標(biāo)志、進(jìn)氣格柵和車(chē)輛保險(xiǎn)杠。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述特征處理模塊包括：

處理單元，用于根據(jù)余弦相似度方法將n個(gè)目標(biāo)車(chē)輛特征信息與預(yù)先構(gòu)建的特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征信息進(jìn)行特征比對(duì)，得到最高相似度特征信息，并根據(jù)預(yù)定次數(shù)n判斷是否完成第n次特征對(duì)比，如果不是，則將本次得到的最高相似度特征信息發(fā)送特征融合單元，再根據(jù)余弦相似度方法將特征融合單元反饋來(lái)的融合特征與更新后的特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征信息進(jìn)行下一次的特征對(duì)比，否則停止對(duì)比，得到檢索結(jié)果；

特征融合單元，用于將發(fā)送來(lái)的特征數(shù)據(jù)庫(kù)中最高相似度特征信息與目標(biāo)車(chē)輛特征信息進(jìn)行特征融合，得到融合特征，并將融合特征發(fā)送更新模塊進(jìn)行更新，同時(shí)將融合特征反饋處理單元中進(jìn)行下一次的特征相似度對(duì)比。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述更新模塊具體用于根據(jù)特征處理模塊每次特征融合處理后得到的融合特征來(lái)替換特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中本次特征相似度對(duì)比得到的最高相似度特征信息，完成更新。

6.一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索方法，其特征在于，包括如下步驟：

從設(shè)置在道路卡口處的圖像采集設(shè)備上獲取目標(biāo)車(chē)輛圖像，根據(jù)設(shè)定的截取范圍在目標(biāo)車(chē)輛圖像上進(jìn)行局部截取，得到車(chē)臉圖像；

構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從車(chē)臉圖像中提取n個(gè)目標(biāo)車(chē)輛特征信息；

根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征信息對(duì)n個(gè)目標(biāo)車(chē)輛特征信息進(jìn)行預(yù)定次數(shù)的特征比對(duì)，每次特征對(duì)比后確定的最高相似度特征信息與特征對(duì)比時(shí)的目標(biāo)車(chē)輛特征信息進(jìn)行特征融合，得到融合特征信息，供下一次特征對(duì)比時(shí)使用，直到完成預(yù)定次數(shù)的特征對(duì)比后得到檢索結(jié)果；以及

根據(jù)每次特征融合處理后得到的融合特征對(duì)特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)中特征信息進(jìn)行更新。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索方法，其特征在于，所述從設(shè)置在道路卡口處的圖像采集設(shè)備上獲取目標(biāo)車(chē)輛圖像，根據(jù)設(shè)定的截取范圍在目標(biāo)車(chē)輛圖像上進(jìn)行局部截取，具體包括如下步驟：

從設(shè)置在道路卡口處的圖像采集設(shè)備上獲取目標(biāo)車(chē)輛圖像；

通過(guò)EasyPR方法在目標(biāo)車(chē)輛圖像中定位出車(chē)牌，根據(jù)車(chē)牌在目標(biāo)車(chē)輛圖像中的位置，以及預(yù)設(shè)的高度值和寬度值，得到截取范圍，根據(jù)截取范圍在目標(biāo)車(chē)輛圖像上進(jìn)行局部截取，得到車(chē)臉圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述一種車(chē)輛特征分類(lèi)檢索方法，其特征在于，所述車(chē)臉圖像中包括車(chē)牌兩側(cè)的車(chē)燈、車(chē)輛品牌標(biāo)志、進(jìn)氣格柵和車(chē)輛保險(xiǎn)杠。