[发明专利]一种车标识别方法及车标识别系统

说明书

本发明公开了一种车标识别方法及车标识别系统，所述方法包括：从图像中识别车牌位置，根据车牌与车标的位置关系，初步确定待识别车标图像，然后进行形态学图像处理，得到精确的待识别车标图像，并判断待识别车标图像所属类型，随后将待识别图像与标准库中对应类型的车标模板图像进行模板匹配和不变矩特征匹配，并加权计算出最终的匹配系统，根据最大的最终匹配系数与给定阈值的比较结果，输出车标识别结果。本发明根据车牌位置初步确定车标位置，在根据形态学变换精定位车标，利用模板匹配和特征匹配相结合实现车标识别，逐层定位和识别，算法简单，内存消耗少，处理速度快。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种车标识别方法及车标识别系统。

背景技术

近年来，伴随着道路交通的迅猛发展，车辆数量及交通流量增加，车辆督管困难越来越大，利用车辆实施犯罪的行为越来越多，智能交通系统被提到了不可忽视的位置。智能交通系统是为解决日益紧张的地面交通的诸多困难而出现的一个新的技术领域，是以信息技术为典型代表的高新技术在道路交通方面的集成应用，受到全球的高度重视，是包括发达国家和发展中国家在内的很多国家积极扶持的项目。

在相当长一段时间里对车辆识别的研究及应用都把重点放在车牌和车型自动识别上。但犯罪嫌疑人为了隐藏真相，转移视线，避免打击，采用种类繁多的方式来掩盖，一般有不悬挂车牌、套用假车牌、盗用真车牌、遮挡车牌，单靠车牌识别给抓获和破案加大了难度，给侦查工作带来了极大的阻力，事实证明只通过车牌和车型等信息未能完全达到准确判别车辆身份的目的。为了有效打击利用车辆的犯罪做法，相关办案人员需要借助其它车辆特征来进行侦查。若车辆识别能尽大限度依据车辆信息对目标车辆进行判别，则会极大提高车辆识别的准确性。除车牌和车型信息外，车辆还有车标这一重要的信息。车标包含了车辆的车型信息，另外它还包含了无法更改的生产厂家的信息。本发明就是在这样的应用背景下提出了基于智能相机的车标识别系统。

车标作为车辆的主要特征之一，具有难以更换和容易被犯罪嫌疑人忽略等特点，可以很好地为侦查人员提供线索，加大智能交通系统的辨识度。一方面，该方法可以应用到高速路口、加油站、停车场、小区大门口等视频监控系统中，记录出入车辆的车标信息，再结合车牌内容，建立出入车辆信息数据库，若有关于车辆的警情，民警可以根据车辆信息数据库内容迅速搜索嫌疑车辆，方便、快速地为警务提供线索；另一方面，将建立的出入车辆信息数据库和标准的车辆管理库中的车牌及车标等数据进行比照，可判断出车辆是否存在假牌、套牌的违规现象，可以帮助打击车辆套牌及对车牌进行修改的犯罪活动。

车标识别系统包括车标定位和车标图像识别两个部分，由于车标自身的大小差别很大，形态各异，给车标定位带来了一定的困难，但是可以利用一些视觉特征，如灰度、边缘、几何等特征来定位车标。基于先验知识的车标定位算法由于避免了全方位，多尺度的搜索，可以用于实时的车标定位系统，取得良好的效果，但由于先验知识算法自身的局限性，对光照变化和复杂场景十分敏感，难以精确定位车标。由于图像的边缘直方图可以反映目标图像的形状和边缘特征，同类车标具有类似的边缘直方图，而不同类车标的边缘直方图相差很大，用此方法能够用于车标识别，这种方法简单并且计算速度快，但有些车标的形状和边缘特征并不十分明显，容易造成识别误差，因而单独利用该特征难以达到较好的识别结果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种车标识别方法及车标识别系统，算法简单，对车标的识别精确。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

基于本发明的一个方面，提供了一种车标识别方法，所述方法包括：

S1、利用基于CNN彩色图像边缘检测算法从获得的车头视频图像中识别车牌位置；

S2、基于车牌与车标的位置关系，选取车牌位置上方预定倍数于车牌高度、与车牌宽度相同的区域作为初步车标图像区域，并对所述初步车标图像区域进行数学形态学图像处理，得到精确定位的待识别车标图像；