[發(fā)明專利]一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110380322.3
• 申請(qǐng)日: 2021-04-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115115840A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙冬;黃鋼;宋耀鑫;嚴(yán)永;龔標(biāo);高巖;李平凡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 公安部交通管理科學(xué)研究所
• 主分類號(hào): G06V10/28
• 分類號(hào): G06V10/28;G06V10/24;G06V10/74;G06V10/75
• 代理公司: 無(wú)錫盛陽(yáng)專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32227
• 代理人: 張寧;黃瑩

1.一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其包括以下步驟：

S1：獲取現(xiàn)場(chǎng)痕跡檢材和嫌疑對(duì)象花紋樣本的圖像；

其特征在于，其還包括以下步驟：

S2：對(duì)所述現(xiàn)場(chǎng)痕跡檢材、所述嫌疑對(duì)象花紋樣本的痕跡圖像進(jìn)行預(yù)處理，分別得到檢材二值化矩陣J、樣本二值化矩陣Y；

S3：將所述檢材二值化矩陣J按照預(yù)設(shè)的旋轉(zhuǎn)角度作為步長(zhǎng)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)遍歷，得到對(duì)應(yīng)的所有的檢材旋轉(zhuǎn)矩陣J(θ)；

S4：在所述檢材旋轉(zhuǎn)矩陣J(θ)中遍歷，取出所有與所述樣本二值化矩陣Y同階的檢材子矩陣J′(θ,x,y)；

遍歷計(jì)算所述樣本二值化矩陣Y與所有的所述檢材子矩陣J′(θ,x,y)的相似度，得到所有的相似度S(θ,x,y)；

S5：在所述相似度S(θ,x,y)的值構(gòu)成的曲線中，找出極值S″；

得到所述極值S″對(duì)應(yīng)的配準(zhǔn)值(θ″,x″,y″)；

S6：將所述現(xiàn)場(chǎng)痕跡檢材的圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)θ″度，得到檢材旋轉(zhuǎn)圖；

S7：按照配準(zhǔn)框的尺寸，從所述檢材旋轉(zhuǎn)圖中的范圍采集圖像區(qū)域，記做配準(zhǔn)圖形；

所述配準(zhǔn)圖形即為所述現(xiàn)場(chǎng)痕跡檢材花紋樣本中，與所述嫌疑對(duì)象花紋樣本最接近的圖像區(qū)域；

其中，所述樣本二值化矩陣Y為P×Q階矩陣，則所述配準(zhǔn)框的尺寸取值為：

所述配準(zhǔn)框的列的范圍為：第x″列～第(x″+P)列；

所述配準(zhǔn)框的行的范圍為：第y″行～第(y″+Q)行。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S3中，所述檢材二值化矩陣J與所述檢材旋轉(zhuǎn)矩陣J(θ)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：

設(shè)：所述檢材二值化矩陣J坐標(biāo)為(m,n)，所述檢材旋轉(zhuǎn)矩陣J(θ)的坐標(biāo)為(m′,n′)，則有：

其中，θ為預(yù)設(shè)的所述旋轉(zhuǎn)角度，θ∈[0°,180°]。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S4中，計(jì)算相似度之前，對(duì)所述樣本二值化矩陣Y與所有的所述檢材子矩陣J′(θ,x,y)通過(guò)調(diào)節(jié)框?qū)Χ叩某叽邕M(jìn)行調(diào)節(jié)，所述調(diào)節(jié)框的尺寸下限為輪胎單周期花紋塊、或花紋溝槽所占區(qū)域的大小。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S4中，所述相似度S(θ,x,y)的計(jì)算方法包括：平方差匹配、標(biāo)準(zhǔn)平方差匹配、相關(guān)匹配、標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)匹配、相關(guān)系數(shù)匹配、標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)系數(shù)匹配：

a1：基于平方差匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

S(θ,x,y)＝∑[J'(θ,x,y)-Y]²；

a2：基于標(biāo)準(zhǔn)平方差匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

a3：基于相關(guān)匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

S(θ,x,y)＝∑[J'(θ,x,y)·Y]；

a4：基于標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

a5：基于相關(guān)系數(shù)匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

a6：基于標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)系數(shù)匹配方法計(jì)算S(θ,x,y)時(shí)：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S5中，所述極值S″的獲取規(guī)則包括：

當(dāng)所述相似度S(θ,x,y)的計(jì)算方法采用：平方差匹配、標(biāo)準(zhǔn)平方差配、相關(guān)匹配、標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)匹配方法時(shí)，所述極值S″取極小值；

當(dāng)所述相似度S(θ,x,y)的計(jì)算方法采用：相關(guān)系數(shù)匹配、標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)系數(shù)匹配時(shí)，所述極值S″取極大值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S2中，所述預(yù)處理操作包括：圖像縮放、圖像增強(qiáng)、圖像二值化。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S5中，如果找不到所述極值，則表明所述現(xiàn)場(chǎng)痕跡檢材中不存在任何與所述嫌疑對(duì)象花紋樣本相似的圖形區(qū)域，則停止本次識(shí)別比對(duì)；

如果找到多個(gè)極值，則使用嚴(yán)格極值點(diǎn)作為所述極值S″進(jìn)行后續(xù)步驟。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種輪胎結(jié)構(gòu)形象痕跡自動(dòng)識(shí)別比對(duì)方法，其特征在于：步驟S5中，所述相似度S(θ,x,y)的值構(gòu)成的曲線以相似度計(jì)算的次數(shù)為橫坐標(biāo)，以相似度S(θ,x,y)的值為縱坐標(biāo)。