[发明专利]一种车标识别方法和系统

说明书

本发明实施例提供一种车标识别方法和系统，将每类车标识别模型通过线性判别分析LDA投影到最佳鉴别矢量空间，分别得到一个模型特征向量，其中，方法包括：获取车标区域；将所述车标区域通过LDA投影到所述最佳鉴别矢量空间，得到车标特征向量；计算所述车标特征向量与所有模型特征向量间欧式距离，选取预定个与所述车标特征向量欧式距离最近的模型特征向量；对所述车标区域使用所有选取的模型特征向量相对应的车标识别模型分别进行识别，得到车标识别结果。提高了对汽车车标的识别速度。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种车标识别方法和系统。

背景技术

目前，车牌识别设备已经被广泛地使用在停车场出入口对进出场的车辆进行管理，目前的车牌识别系统使用进场取卡，一车一卡的模式来进行车牌识别。然而，因为车牌识别设备的车牌识别率一般只有95％左右，无法保证将所有拍摄的车牌完全识别出来，因此，在停车场出入口处一般会配置有工作人员来协助进行车牌设备。但是，近年来，随着人力成本的提高，无人值守停车场开始被推广，车牌识别目前在大部分系统中仍然作为车辆识别的唯一标准，一旦车牌号码无法被识别，将会对用户使用以及停车场管理带来麻烦，车标识别作为车牌识别的一种补充，在车牌无法被识别的时候可以通过识别车标来完成寻车以及协助收费，车标识别越来越受到人们的重视。但是，由于现有的车标种类繁多，当需要对一个汽车车标进行识别时，需要对待识别的汽车车标使用所有类别的车标识别模型均进行识别后才可对待识别车标进行准确地识别，使得现有技术中对汽车车标的识别速度缓慢，使得对汽车车标的识别失去了其应有的时效性，使其无法在停车场出入口等来协助对进出场的车辆进行管理，失去了对汽车车标识别应有的意义。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种车标识别方法和系统，以解决现有技术中对汽车车标的识别速度缓慢，使得对汽车车标的识别失去了其应有的时效性，使其无法在停车场出入口等来协助对进出场的车辆进行管理，失去了对汽车车标识别应有的意义的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种车标识别方法，将每类车标识别模型通过线性判别分析LDA投影到最佳鉴别矢量空间，分别得到一个模型特征向量，包括：

获取车标区域；

将所述车标区域通过LDA投影到所述最佳鉴别矢量空间，得到车标特征向量；

计算所述车标特征向量与所有模型特征向量间欧式距离，选取预定个与所述车标特征向量欧式距离最近的模型特征向量；

对所述车标区域使用所有选取的模型特征向量相对应的车标识别模型分别进行识别，得到车标识别结果。

其中，将每类车标识别模型通过线性判别分析LDA投影到最佳鉴别矢量空间前还包括：训练车标识别模型，

所述训练车标识别模型包括：

获取车标图像样本，并确定需训练的车标识别模型的类别；

取所述车标图像样本中包含所述类别车标的车标区域为正样本，取所述车标图像样本中不包含所述类别车标的车标区域为负样本；

将所有正样本和负样本归一化到预定像素尺寸，并进行HOG特征提取；

将所有提取到的特征进行串接后输入支持向量机SVM进行训练，得到所述类别的车标识别模型。

其中，所述最佳鉴别矢量空间包括：

对每类车标识别模型通过LDA进行特征提取，分别得到一个特征矩阵；

取每个特征矩阵的最大特征值相对应的特征向量分别组成一个最佳鉴别矢量矩阵，得到最佳鉴别矢量空间。

其中，所述获取车标区域包括：

获取车标图像；