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[發明專利]基于稀疏取樣灰度分布和梯度分布特征的車標識別方法有效

專利信息
申請號: 201710368090.3 申請日: 2017-05-23
公開(公告)號: CN107239754B 公開(公告)日: 2019-10-29
發明(設計)人: 高尚兵;周斌斌;周君;王亮亮;張正偉;嚴云洋;王洪陽;朱松杰;張海艷;李木子;郝大景 申請(專利權)人: 淮陰工學院
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 代理人: 孟紅梅
地址: 223003 江蘇省*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 車標識別 感興趣區域 灰度分布 特征提取 梯度分布 識別率 特征庫 取樣 稀疏 窗口位置 稀疏采樣 樣本圖像 中間過程 采樣點 非鄰近 可縮放 鄰近點 質量差 采樣 車標 像素 配對 車牌 噪聲 掃描 圖像 圖片
【權利要求書】:

1.基于稀疏取樣灰度分布和梯度分布特征的車標識別方法,其特征在于,包括如下步驟:

在車牌上方選取一個區域,作為車標識別的感興趣區域;

采用隨機均勻稀疏采樣方法對樣本圖像進行采樣,并將所有的采樣點隨機配對,劃分成鄰近點對集和非鄰近點對集,對兩類不同的點對集采用不同的方法進行特征提取,建立特征庫,其中對于鄰近點對集中的每個采樣點提取八個角度范圍的梯度幅值作為梯度分布特征,對于非鄰近點對集中的每個采樣點對計算其明暗關系及明暗關系的信任度作為灰度分布特征;

在確定感興趣區域并準備好樣本特征庫后,設定一可縮放的窗口,在待測的感興趣區域內進行掃描,對當前窗口位置上,窗口大小的圖像進行特征提取,并與準備好的特征庫進行對比,最終確定車標類型;

所述對于鄰近點對集中的每個采樣點提取八個角度范圍的梯度幅值中,八個角度范圍為0°~45°、45°~90°、90°~135°、135°~180°、180°~225°、225°~270°、270°~315°、315°~360°八個角度范圍;將一個樣本圖像上鄰近點對集中的所有采樣點的梯度幅值按照對應角度范圍區間累加到一起,得到一個梯度幅值總和的集合作為該樣本圖像的隨機梯度分布特征;

根據如下公式計算待測圖像的特征與特征庫的相似度,并選擇最大相似度值對應的車標類別作為識別結果:

其中,Mt,w,c表示在縮放尺度為t,第w步的窗口位置的圖像與第c類車標的相似度值,S為第c類車標的樣本總數,Rt,w,i表示在縮放尺度為t,第w步的窗口位置的圖像的第i個點對的明暗對比關系,n4表示篩選后非鄰近點對集中的點對數,Relc,i表示第c類車標的第i個采樣點對的明暗關系信任度,Rc,s,i表示第c類車標中第s張樣本的第i個點對的明暗對比關系;gt,w,j表示在縮放尺度為t,第w步的窗口位置的圖像在第j個角度范圍的梯度幅值總和,gc,s,j表示第c類車標第s張樣本中第j個角度范圍的梯度幅值總和。

2.根據權利要求1所述的基于稀疏取樣灰度分布和梯度分布特征的車標識別方法,其特征在于,所述車標識別的感興趣區域的位置為:

xl=xpl

xr=xpr

yb=ypt

yt=ypt+a*height

其中,xl,xr,yb,yt分別表示車標的左邊界、右邊界、下邊界和上邊界;xpl,xpr,ypt,height分別表示車牌的左邊界、右邊界、上邊界以及車牌的高度;a為設定的車牌高度倍數。

3.根據權利要求1所述的基于稀疏取樣灰度分布和梯度分布特征的車標識別方法,其特征在于,對于采樣點集中的隨機配對的兩個點p1點與p2點,分類方法為:對于隨機選擇的第一個點p1:若選擇的第二個點p2滿足:

則p1點與p2點配成的點對分類到非鄰近點對集,否則分類到鄰近點對集;其中,P(p1)、P(p2)分別表示選擇p1點和p2點的概率,(x1,y1)為第一個點p1的坐標,(x2,y2)為第二個點p2的坐標,n0表示采樣點總數目,np為已配對采樣點數,p(x,y)為已配對的采樣點,σ為尺度參數。

4.根據權利要求1所述的基于稀疏取樣灰度分布和梯度分布特征的車標識別方法,其特征在于,所述非鄰近點對集中的采樣點對的明暗關系表示為:

其中,Ip1和Ip2是采樣點p1和p2鄰域內的灰度均值,t1是灰度均值臨界值。

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