[发明专利]一种基于点对特征的车标识别方法在审

专利信息
申请号: 201510500490.6 申请日: 2015-08-14
公开(公告)号: CN105205444A 公开(公告)日: 2015-12-30
发明(设计)人: 余烨;刘晓平;郑利平;聂振兴;金强;王江明 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 代理人: 余成俊
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 特征 标识 方法
【权利要求书】:

1.一种基于点对特征的车标识别方法,其特征在于:包括以下步骤:

(1)车标图像的预处理:

基于标准车标图案,结合实际卡口图像中车标的成像情况,形成车标图像,对车标图像进行预处理,形成车标标准图像;

(2)特征点对的提取:

采用点对特征对车标进行描述,点对特征由两点的坐标、点对值组成,点对值描述了两点之间灰度值的大小关系,基于车标标准图像,进行点对特征的提取,提取的结果为特征点对,称为标准点对;

(3)特征点对数据库的建立:

结合实际卡口图像中的车标图像,对标准点对的有效性进行判断,提取有效的标准点对,存入数据库中,形成特征点对数据库,每种车标对应的有效标准点对形成一个模板,称为特征点对模板;

(4)车标的识别:

基于卡口图像中车牌的位置和大小,对车标进行粗定位,称车标可能出现的区域为候选区域,在候选区域内,利用特征点对数据库中的特征点对模板进行多尺度匹配,以实现车标的识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于点对特征的车标识别方法,其特征在于:步骤(1)中,对车标图像进行预处理的过程为:

选取标准的车标图案,依据其高和宽形成矩形的车标图像,将车标中的图案部分看作前景,其他部分看作背景,根据卡口图像中实际车标的成像情况可以看出,前景一般偏亮,背景偏暗;因此根据前景和背景对车标进行二值化,前景全部用白色表示,背景用黑色表示,将车标图像大小进行归一化,归一化后的长、宽分别为Lstandard、Wstandard,形成车标标准图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于点对特征的车标识别方法,其特征在于:步骤(2)中,基于预处理之后的车标标准图像进行特征点对的提取过程如下:

基于车标标准图像的黑、白两部分,分别提取内外轮廓,将内外轮廓分别向中间进行收缩,每次收缩一个像素点,直至收缩后的区域为原区域大小的1/4,称收缩后的区域为骨架区域;

分别将黑、白部分骨架区域内的点形成集合,记为集合A和集合B,随机的从集合A、B中分别提取一点,形成特征点对,用(xA,yA,xB,yB,R)表示,其中,(xA,yA)为A点的坐标,(xB,yB)为B点的坐标,R表示A、B两点之间的像素灰度值大小关系,称为点对值,点对值取值有1、-1两种可能,1表示A点的灰度值大于或等于B点的灰度值,-1表示A点的灰度值小于B点的灰度值;

针对每种车标,按照上述方法提取特征点对,重复提取m次,形成特征点对的集合,称为标准点对,记为PStandPotntMatches,点对数为m,这些特征点对用于描述车标的特征,称这种特征为点对特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于点对特征的车标识别方法,其特征在于:步骤(3)中,建立车标的特征点对数据库过程如下:

基于卡口图像,手工截取各种车辆的车标,建立车标数据库,要求每种车标的个数不少于400,将其大小进行归一化,归一化后的长、宽分别与车标标准图像的长宽一致;

针对从卡口图像中截取的某一类型的n幅车标图像,将上一步中提取的标准点对分别叠加在n幅车标图像上,计算每组点对在n幅车标图像上获取的n个点对值,如果点对值一致的比例大于或等于86%,则认为该点对为有效点对,进行保留;如果点对值一致的比例小于86%,则认为该点对为不稳定点对,删除该点对,最后保留的有效点对为有效标准点对,记其个数为mused

然后,针对第j幅图像,计算各点对对应的车标图像上点的点对值之和,即:计算n幅车标图像中点对和的最大值Summax和最小值Summin,则Summax和Summin成为判断该类型车标的阈值;

针对每种类型的车标,按照上述方法获取最终的有效标准点对、Summax和Summin,形成特征点对数据库,每种车标对应的有效标准点对形成特征点对模板,用于后续对车标的识别。

5.根据权利要求1所述的一种基于点对特征的车标识别方法,其特征在于:步骤(4)中,与特征点对数据库中的特征点对模板进行多尺度匹配,以实现车标的识别,过程如下:

基于车牌的位置,对车标进行粗定位,提取粗定位区域的图像,称为车标候选图像,记为Icandldate

基于车牌的尺寸及比例关系,确定图像中车标的尺寸,记长和宽分别为L、W,基于车标的尺寸,确定与特征点对模板匹配时的尺度范围,尺度S的范围为其中α为尺度参数,可根据实际情况进行调整;

根据尺度范围,对模板的大小进行缩放,缩放后模板的长、宽分别为S*Lstandard,S*Wstandard;利用不同尺度范围下的模板在候选图像中进行扫描匹配,若匹配到,则认为车标与该模板对应的车标类型相同,扫描结束;如果没有匹配到,则与其他的特征点对模板再次进行多尺度匹配。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥工业大学,未经合肥工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510500490.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top