[发明专利]基于车前灯图像特征的车辆品牌识别方法和系统

说明书

本发明涉及一种基于车前灯图像特征的车辆品牌识别方法和系统，其方法包括步骤：获取图像采集装置所采集的车辆图像，对所述车辆图像中的车前灯进行定位，获得车前灯区域；提取所述车前灯区域的目标特征向量，根据所述目标特征向量以及预先构造的多分类器识别当前车前灯类别；根据预先建立的车前灯类别与车辆品牌的关联关系，识别与所述当前车前灯类别关联的车辆品牌。采用本发明的方案，可以克服车前脸区域尺寸较大导致的运算复杂度较高的问题，能够满足实时性应用需求；并可以克服由于车辆标志尺寸较小带来的识别准确率较低的问题，增加了大规模实战应用的可行性，同时去除了车前脸区域的冗余信息，提高了车辆品牌识别效率。

技术领域

本发明涉及监控技术领域，特别是涉及一种基于车前灯图像特征的车辆品牌识别方法和系统。

背景技术

为了实现交通管理，如交通流调查、交通违法取证、或在高速及停车场的全自动收费等，对车辆进行分类识别的技术已越来越重要。特别是在智慧城市建设中，对于道路卡口中的车辆对象的研究已经逐渐成为学术界、工业界的热点。

对于车辆品牌的识别是对整个车辆结构化信息提取的一项重要内容，目前，主要有两大类方式来完成车辆品牌识别，第一类：对车辆的前脸区域进行识别；第二类：对车辆的标志进行提取并识别。这两类方式的目标都是完成车辆的品牌识别。

第一类方式中，首先检测出车辆前脸区域，然后提取车辆前脸区域的特征，最后采用分类器进行分类，完成车辆品牌的识别。该类方式存在的最主要问题有：前脸区域尺寸较大，如果采用比较复杂的特征输入到分类器中，会导致运算复杂度较大，识别效率低；如果采用比较简单的特征输入到分类器，会出现不同品牌的特征距离比较相近的问题，导致识别准确率降低，同时，车辆前脸区域中的冗余信息过多，也使得识别算法的效率较低。第二类方式中，仍然是采取与第一类方法类似的思路，但是，由于车辆标志尺寸较小，因而在采集的图像中，车辆标志对应的目标尺寸也较小，识别准确率低，在实际卡口应用中，识别率无法达到大规模适用的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于车前灯图像特征的车辆品牌识别方法和系统，可以高效、准确的进行图像识别。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

一种基于车前灯图像特征的车辆品牌识别方法，包括如下步骤：

获取图像采集装置所采集的车辆图像，对所述车辆图像中的车前灯进行定位，获得车前灯区域；

提取所述车前灯区域的目标特征向量，根据所述目标特征向量以及预先构造的多分类器识别当前车前灯类别；

根据预先建立的车前灯类别与车辆品牌的关联关系，识别与所述当前车前灯类别关联的车辆品牌。

一种基于车前灯图像特征的车辆品牌识别系统，包括：

定位模块，用于获取图像采集装置所采集的车辆图像，对所述车辆图像中的车前灯进行定位，获得车前灯区域；

类别识别模块，用于提取所述车前灯区域的目标特征向量，根据所述目标特征向量以及预先构造的多分类器识别当前车前灯类别；

品牌识别模块，用于根据预先建立的车前灯类别与车辆品牌的关联关系，识别与所述当前车前灯类别关联的车辆品牌。

根据上述本发明的方案，其是获取图像采集装置所采集的车辆图像，对所述车辆图像中的车前灯进行定位，获得车前灯区域，提取所述车前灯区域的目标特征向量，根据所述目标特征向量以及预先构造的多分类器识别当前车前灯类别，根据预先建立的车前灯类别与车辆品牌的关联关系，识别与所述当前车前灯类别关联的车辆品牌，由于是基于车前灯区域的目标特征向量进行识别，可以克服车前脸区域尺寸较大导致的运算复杂度较高的问题，能够满足实时性应用需求；并可以克服由于车辆标志尺寸较小带来的识别准确率较低的问题，增加了大规模实战应用的可行性，同时去除了车前脸区域的冗余信息，提高了车辆品牌识别效率。