[發(fā)明專利]一種套牌車檢索方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810657537.3
• 申請(qǐng)日: 2018-06-25
• 公開（公告）號(hào): CN108984644B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黎鄒鄒;毛亮;李超;熊偉;鄭康元;文莉;薛坤南;黃仝宇;汪剛;宋一兵;侯玉清;劉雙廣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 高新興科技集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/583
• 分類號(hào): G06F16/583;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 廣州國(guó)鵬知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44511
• 代理人: 寧尚國(guó)

1.一種套牌車的檢索方法，其特征在于，包括，

預(yù)先訓(xùn)練用于車輛過(guò)濾的模型，所述模型包括車輛類型模型、顏色模型、子品牌模型、車牌信息模型、特征區(qū)域分類模型；

獲取待檢索目標(biāo)車輛信息的第一圖像，提取所述第一圖像的車輛車牌號(hào)信息；

去除所述第一圖像的車輛車牌號(hào)信息，獲得第二圖像，提取所述第二圖像的車輛類型信息、車輛顏色信息、車輛子品牌信息、特征提取區(qū)域信息；

去除車輛過(guò)車記錄原始測(cè)試集車輛的車牌號(hào)信息，獲得第二測(cè)試集；

對(duì)所述第二測(cè)試集與所述第二圖像比較，進(jìn)行車輛類型、車輛顏色、車輛子品牌的過(guò)濾，獲得第三測(cè)試集；

對(duì)所述第三測(cè)試集中車輛特征提取區(qū)域與所述第二圖像信息中特征提取區(qū)域使用所述特征區(qū)域分類模型分別提取特征進(jìn)行比對(duì)及相似度排序，選出符合相似度要求的圖像集；

恢復(fù)所述圖像集中車輛的車牌號(hào)信息，并將所述圖像集中車輛的車牌信息與所述第一圖像的車牌信息進(jìn)行匹配驗(yàn)證；

其中所述符合相似度要求的圖像集具體為相似度大于預(yù)先設(shè)定的閾值并且排名前N的圖像集，其中，N≥1，N為正整數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的套牌車檢索方法，其特征在于，N＝100。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的套牌車檢索方法，其特征在于，若所述相似度大于預(yù)先設(shè)定閾值的圖像集圖像數(shù)量M小于N，則所述圖像集的數(shù)量為M，其中，M≥1，M為正整數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3所述的任意一種套牌車檢索方法，其特征在于，所述特征區(qū)域分類模型為全車區(qū)域特征分類模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-3所述的任意一種套牌車檢索方法，其特征在于，所述特征區(qū)域分類模型使用分類網(wǎng)絡(luò)的512維權(quán)連接層作為所述第二測(cè)試集中車輛圖片的特征向量。

6.一種套牌車的檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括，

訓(xùn)練單元，用于預(yù)先訓(xùn)練用于車輛過(guò)濾的模型，所述模型包括車輛類型模型、顏色模型、子品牌模型、車牌信息模型、特征區(qū)域分類模型；

獲取單元，用于獲取待檢索目標(biāo)車輛信息的第一圖像，提取所述第一圖像的車輛車牌號(hào)信息；

第一去除單元，用于去除所述第一圖像的車輛車牌號(hào)信息，獲得第二圖像，提取所述第二圖像的車輛類型信息、車輛顏色信息、車輛子品牌信息、特征提取區(qū)域信息；

第二去除單元，用于去除車輛過(guò)車記錄原始測(cè)試集車輛的車牌號(hào)信息，獲得第二測(cè)試集；

過(guò)濾單元，用于對(duì)所述第二測(cè)試集與所述第二圖像比較，進(jìn)行車輛類型、車輛顏色、車輛子品牌的過(guò)濾，獲得第三測(cè)試集；

比對(duì)單元，用于對(duì)所述第三測(cè)試集中車輛特征提取區(qū)域與所述第二圖像信息中特征提取區(qū)域使用所述特征區(qū)域分類模型分別提取特征進(jìn)行比對(duì)及相似度排序，選出符合相似度要求的圖像集；

驗(yàn)證單元，用于恢復(fù)所述圖像集中車輛的車牌號(hào)信息，并將所述圖像集中車輛的車牌信息與所述第一圖像的車牌信息進(jìn)行匹配驗(yàn)證；

其中所述比對(duì)單元還包括，

計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述符合相似度要求的圖像集；

排序模塊，用于對(duì)所述符合相似度要求的圖像集進(jìn)行排序。