[發(fā)明專利]一種輪胎結構形象痕跡自動識別比對方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110380322.3 | 申請日: | 2021-04-09 |
| 公開(公告)號: | CN115115840A | 公開(公告)日: | 2022-09-27 |
| 發(fā)明(設計)人: | 趙冬;黃鋼;宋耀鑫;嚴永;龔標;高巖;李平凡 | 申請(專利權)人: | 公安部交通管理科學研究所 |
| 主分類號: | G06V10/28 | 分類號: | G06V10/28;G06V10/24;G06V10/74;G06V10/75 |
| 代理公司: | 無錫盛陽專利商標事務所(普通合伙) 32227 | 代理人: | 張寧;黃瑩 |
| 地址: | 214151 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 輪胎 結構 形象 痕跡 自動識別 方法 | ||
本發(fā)明提供一種輪胎結構形象痕跡自動識別比對方法,即便對于復雜的、不完整的現(xiàn)場痕跡的識別,也能夠在嫌疑車輛輪胎花紋樣本中找到與現(xiàn)場痕跡圖像相似度最高的圖形區(qū)域,對于有一部分畸變的現(xiàn)場輪胎痕跡也具備很好的識別效果。本專利技術方案中,通過對嫌疑對象花紋樣本照預設的旋轉角度作為步長進行旋轉,得到變形后的嫌疑對象花紋樣本,然后對現(xiàn)場痕跡檢材和所有的嫌疑對象花紋樣本的二值化矩陣的相似度進行計算,找到極值即可識別出現(xiàn)場痕跡檢材中與嫌疑對象花紋樣本最接近的圖像區(qū)域。
技術領域
本發(fā)明涉及痕跡檢驗鑒定技術領域,具體為一種輪胎結構形象痕跡自動識別比對方法。
背景技術
輪胎是車輛唯一與路面直接接觸的部件,在很多涉車案件特別是交通事故現(xiàn)場,其在路面或人體上留下的痕跡是唯一能夠識別認定肇事車輛的客觀證據(jù)。輪胎痕跡的特征主要體現(xiàn)在其結構形象和物質(zhì)成分兩方面,在實踐中現(xiàn)場勘查和檢驗鑒定人員主要以識別比較輪胎痕跡的結構形象為主,即對輪胎痕跡中的特征形狀進行勾畫和測量,并與嫌疑車輛的輪胎花紋進行比較,最后根據(jù)是否達到認定條件而做出鑒定意見。然而,隨著輪胎工業(yè)的發(fā)展和輪胎性能要求的提升,單向(縱溝或橫溝)花紋輪胎已經(jīng)少見,取而代之的是結構越來越復雜的混合花紋,對這種花紋的手工測量比較難度大、耗時長。特別是由于路面不平整、人體易變形等多重因素,現(xiàn)場遺留的輪胎痕跡結構形象大多不規(guī)則、不完整,造成其特征很難被快速識別比對。
隨著技術的發(fā)展,計算機圖像識別技術已經(jīng)在指紋比對、人臉識別等領域得到廣泛應用,并開始延伸至輪胎花紋鑒別中。例如發(fā)明專利CN201810863222.4公開了一種提取輪胎花紋節(jié)距并計算重疊度的相似度評判方法;發(fā)明專利CN201911070811.8公開了一種提取輪胎花紋輪廓并計算漢明距離的相似度檢測方法;發(fā)明專利CN109614868A公開了一種識別輪胎花紋圖像中直線特征的方法和系統(tǒng)。然而現(xiàn)有技術中,對輪胎花紋比對的技術都是以識別花紋形狀為前提,即采用邊緣檢測、輪廓提取、特征方程等手段將輪胎花紋特征數(shù)字化、結構化。這些方法對于完整的、規(guī)則的、結構單一的嫌疑車輛輪胎花紋樣本具有很好的識別檢索效率,對于不完整的、呈現(xiàn)一定畸變的、結構混雜的現(xiàn)場痕跡檢材識別效果并不好。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術中,基于計算圖像識別技術對不完整、有畸變、結構復雜的輪胎痕跡識別效果不好的問題,本發(fā)明提供一種輪胎結構形象痕跡自動識別比對方法,即便對于復雜的、不完整的現(xiàn)場痕跡的識別,也能夠在嫌疑車輛輪胎花紋樣本中找到與現(xiàn)場痕跡圖像相似度最高的圖形區(qū)域,對于有一部分畸變的現(xiàn)場輪胎痕跡也具備很好的識別效果。
本發(fā)明的技術方案是這樣的:一種輪胎結構形象痕跡自動識別比對方法,其包括以下步驟:
S1:獲取現(xiàn)場痕跡檢材和嫌疑對象花紋樣本的圖像;
其特征在于,其還包括以下步驟:
S2:對所述現(xiàn)場痕跡檢材、所述嫌疑對象花紋樣本的痕跡圖像進行預處理,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按照預設的旋轉角度作為步長進行旋轉遍歷,得到對應的所有的檢材旋轉矩陣J(θ);
S4:在所述檢材旋轉矩陣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)的值構成的曲線中,找出極值S″;
得到所述極值S″對應的配準值(θ″,x″,y″);
S6:將所述現(xiàn)場痕跡檢材的圖像順時針旋轉θ″度,得到檢材旋轉圖;
S7:按照配準框的尺寸,從所述檢材旋轉圖中的范圍采集圖像區(qū)域,記做配準圖形;
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