[发明专利]基于前脸特征的车型识别方法

权利要求书

1.一种基于前脸特征的车型识别方法，其特征在于，包括以下部分： 

S01、一种基于图像直方图信息的路面车辆自动提取方法：分析道路上交通卡口传回的路面图像，采用单目图像分析方法，提取出路面图像中可能存在的车辆区域； 

S02、一种融合了颜色和梯度信息的车前脸截取方法：在采用S01得到的车辆区域图像中通过分析目标的颜色和梯度信息，完成车前脸的截取； 

S03、进行基于异类样本分析的车辆型号在线训练，建立各种车型的车辆模板； 

S04、一种基于车前脸特征子空间的车辆型号判别方法：基于S02所截取的车辆前脸与S03得到的车型模板匹配，得出车辆型号的判别决策。 

2.如权利要求1所述的基于前脸特征的车型识别方法，其特征在于，所述S01具体包括下述步骤： 

(1)对于输入图像I，建立其灰度直方图I_hist，提取出现频次最多的灰度，将该灰度值记为B，对应的频次为P； 

(2)设定灰度区间阈值T=P/3，建立路面候选目标掩膜二值图像M=(I>B+T)|(I<B-T)； 

(3)对目标掩模二值图像M进行中值滤波处理； 

(4)根据目标掩模二值图像M中白色像素的个数对M进行膨胀处理； 

(5)对目标掩模二值图像M进行标记，获得M中斑点集合R={R(t)},t=1,2,Λ,N_M,N_M为M中斑点个数； 

(6)分析斑点集合R中各斑点的尺寸和形状，剔除面积过小和长宽比过大或过小的斑点； 

(7)对斑点集合R中的每对斑点R(t₁)，R(t₂)，根据该对斑点在图像平面的空间分布，判断是否属于同一辆车，若是，则合并两斑点区域，进而得到斑点区域集合P={P(c)}，c=1,2,Λ,N_P,N_P为区域集合P中区域的个数； 

(8)分析区域集合P中的每块区域的尺寸和形状以及在图像中的位置，剔除面积过小和长宽比过大或过小以及过分靠近图像边缘的区域,得到修正后的车辆目标区域集合P'={P'(c)}，c=1,2,Λ,N'_P,N'_P为区域集合P'中区域的个数。 

3.如权利要求2所述的基于前脸特征的车型识别方法，其特征在于：所述S01的步骤(4)的具体实现步骤如下： 

(a)统计目标掩模图像M中白色像素的个数，记为N； 

(b)若N<800，选择结构元素se为大小为15×7的矩形元素；若N>6000，选择结构元素se为大小为7×3的矩形元素；否则，选择结构元素se为大小为9×5的矩形元素； 

(c)若N<23000，采用se对M进行数学形态学膨胀处理，否则，不做膨胀处理。