[发明专利]基于进气格栅定位的汽车车标样本训练及识别方法

权利要求书

1.一种基于进气格栅定位的汽车车标样本训练方法，其特征在于，

训练过程包括以下步骤：

a、获取不同车型的进气格栅样本，并转换为灰度图像；

b、将步骤a中的进气格栅样本按照汽车品牌分类，并分别对各类样本集进行归一化尺度处理，使进气格栅样本统一为同一尺度大小；

c、将步骤b中各类样本进行Gabor函数变换，对其进行尺度和旋转变换，获得Gabor小波表达式；

d、将不同方向的Gabor小波特征向量级联，组成整个进气格栅样本级联后的Gabor特征向量；

e、将特征向量集标记后，使用SVM工具进行训练，得到汽车进气格栅的SVM分类器。

2.根据权利要求1所述的车标样本训练方法，其特征在于，步骤a中不同车型是指汽车品牌和/或款型的不同。

3.根据权利要求2所述的车标样本训练方法，其特征在于，在步骤a中仅获取进气格栅位于对称轴任一侧的图像作为样本。

4.根据权利要求3所述的车标样本训练方法，其特征在于，样本为正方形区域。

5.根据权利要求1-4之任一项权利要求所述的车标样本训练方法，其特征在于，步骤c中Gabor函数变换具体过程为：将步骤b中各类品牌进气格栅样本进行Gabor小波变换，g(x,y)为母波函数，

g(x,y)=12πσxσyexp[-12(x2σx2+y2σy2)+2πjWx]]]>

对其进行尺度和旋转变换，获得Gabor小波表达式：

g_m,n(x,y)＝a^-mG(x',y')

其中：

(x',y')＝a^-m(xcosθ+ysinθ,-xsinθ+ycosθ)

a＞1

m,n∈Z

θ＝nπ/M

M为方向数，a^-m为尺度因子。

6.根据权利要求5所述的车标样本训练方法，其特征在于，在上述步骤c中对各类品牌进气格栅样本进行0度、45度、90度、135度进行Gabor滤波。

7.基于上述样本训练方法的汽车车标识别方法，其特征在于，包括步骤：

f、定位待处理视频帧中汽车的车头区域；

g、对车头区域分区处理，以在保留进气格栅区域的同时缩小待识别区域；

h、使用滑动窗口对所述待识别区域进行扫描，所述滑动窗口尺度与训练方法中步骤b归一化尺度处理后的样本一致；

i、对滑动窗口区域进行0度、45度、90度和135度Gabor滤波；

j、将Gabor滤波后的特征向量进行级联，组成待识别分类滑动窗口级联后的Gabor特征向量；

k、使用训练方法中SVM分类器对所述级联后的Gabor特征向量进行SVM分类；

l、返回SVM分类结果，得到目标汽车的品牌。

8.根据权利要求7所述的车标识别方法，其特征在于，步骤g首先根据车头的对称性以对称轴为界截取一半区域作为待识别区域。