[發明專利]一種基于物聯網的車輛信息智能采集方法

在審

• 申請號: 202110830712.6
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113673352A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 林心
• 申請（專利權）人: 林心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于物聯網的車輛信息智能采集方法，包括實時采集包含過往車輛的待檢測場景圖像；對待檢測場景圖像進行分割，得到目標圖像；識別并提取目標圖像中的特征區域，得到特征圖像；確定特征圖像中各個中心區Π_i；對各個中心區Π_i進行擴展，得到與各個中心區Π_i相對應的界外區π_i；依次對各個中心區Π_i內的各個像素點的初始灰度值映射為過渡灰度值以增強區域對比度；對特征圖像進行對比分析，得到過往車輛的所述車輛信息。在本發明中，該方法有效的對采集的圖像進行增強，改善圖像的質量，提高待檢測場景圖像的識別準確度，增加后續車輛信息識別的辨識度，有效提高車輛信息識別和分類的效率。

技術領域

本發明涉及車輛識別技術領域，特別涉及一種基于物聯網的車輛信息智能采集方法。

背景技術

目前，視頻監控車輛信息方法作為面向城市公共安全綜合管理的物聯網應用中智慧安防和智慧交通的重要組成部分，面臨著深度應用的巨大挑戰。主要瓶頸是視頻中車輛結構化信息如何快速高效提出。

傳統方法實現的視頻監控車輛信息方法，應用卷積神經網絡的方法，雖然能夠提取輸入的不同特征，其中包含淺層特征，深層特征，局部特征等，并根據特征信息進行分類。目前，它已經在圖像分類上取得了良好的效果，但對于細粒度分類的實施性以及準確率還有改進空間，不能統一提取車輛信息，需要多次分析融合信息，過程繁瑣，耗時長。

發明內容

有鑒于現有技術存在的缺陷，本發明所要解決的技術問題是，提供一種基于物聯網的車輛信息智能采集方法，旨在對采集包含車輛信息的圖像進行增強，改善圖像的質量，提高圖像的識別準確度。

為實現上述目的，本發明提供一種基于物聯網的車輛信息智能采集方法，所述方法包括如下步驟：

步驟S1、實時采集包含過往車輛的待檢測場景圖像；其中，所述待檢測場景圖像的信息包括所述過往車輛和所述過往車輛的周邊場景；

步驟S2、識別所述待檢測場景圖像中的目標區域，并對所述待檢測場景圖像進行分割，得到目標圖像；

步驟S3、識別所述目標圖像中的特征區域，并對所述目標圖像中的特征區域進行提取，得到特征圖像；確定所述特征圖像中各個中心區Π_i；其中，i為正整數；

步驟S4、對各個所述中心區Π_i進行擴展，得到與各個所述中心區Π_i相對應的界外區π_i；其中，各個相鄰的所述界外區π_i擴展至邊緣重合；

步驟S5、依次對各個所述中心區Π_i內的各個像素點的初始灰度值映射為過渡灰度值以增強區域對比度；其中，在后映射處理的所述中心區Π_i與在先映射處理的所述中心區Π_i的邊緣重合區域的所述過渡灰度值以在先映射處理的所述中心區Π_i的所述邊緣重合區域的所述過渡灰度值為準；增強區域對比度后，所述過渡灰度值的值域大于所述初始灰度值的值域；

步驟S6、對經所述灰度映射增強對比度模塊處理的所述特征圖像進行對比分析，得到所述過往車輛的所述車輛信息。

在該技術方案中，通過對待檢測場景圖像進行目標識別并對所識別的目標圖像進行分割和特征提取、對中心區Π_i進行擴展、對各個所述中心區Π_i內的各個像素點的初始灰度值映射為過渡灰度值等處理，均有效增強圖像的有用部分的信息，減少圖像中無用部分的信息；既能提高包含過往車輛的待檢測場景圖像的對比度，還能有效保存特征圖像的細節信息，有效的對采集的圖像進行增強，改善圖像的質量，提高待檢測場景圖像的識別準確度，增加后續車輛信息識別的辨識度，有效提高車輛信息識別和分類的效率。