[发明专利]一种交通调查车型识别方法、装置及其系统

权利要求书

1.一种交通调查车型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对视频中的运动物体进行检测，获取车辆图像；

步骤二、对所述车辆图像进行特征提取，所述车辆图像的特征包括车辆图像的边缘特征、 纹理特征和形状特征中的一种或多种；

步骤三、进行车型识别先验参数训练；

步骤四、进行车型识别概率判别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一包括：

基于背景建模的前景检测算法对视频中的运动物体进行检测，从而获取车辆图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤一之后，所述步骤二之前， 还包括步骤：

通过二类判别模型对获取的车辆图像进行判别；

所述二类判别模型通过以下步骤获得：

事先将多个正样本车辆图像与样本车辆图像进行基于图像内容的图像特征描述，在此基 础上通过神经网络进行训练，获得所述二类判别模型。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在获取车辆图像后，通过坐标映射算 法对当前各个角度的车辆图像进行统一的几何校正，使其成像角度统一。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二包括：

对所述车辆图像进行归一化处理，然后提取所述车辆图像的边缘特征、纹理特征和形状 特征中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：

在进行车型识别先验参数训练时，将获取的车辆图像特征单独通过支持向量机SVM进行 参数训练，所述参数训练步骤包括：

将所述车辆图像特征中的车辆图像的形状特征进行大类训练，将车辆首先分成客车、货 车、拖拉机、摩托车；然后再通过边缘特征进行子类训练，将客车分成中小型客车和大型客 车；最后再通过纹理特征将货车分成中小型货车和中型货车，将大型货车分成大型货车、特 大型货车和集装箱车。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤四包括：

在进行车型识别概率判别时，首先计算出所述车辆图像各特征下的相应结果，然后按照 联合概率判别的方法计算得出最终的车型类别。

8.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述步骤四包括：

在进行车型识别概率判别阶段自顶而下进行三级识别：首先用提取的车辆图像的形状特 征识别出客车、货车、拖拉机和摩托车中的一种；然后再用提取的车辆图像的边缘特征识别 出中小型客车和大型客车中的一种；再用提取的车辆图形的纹理特征识别出中小型货车、中 型货车、大型货车、特大型货车和集装箱车中的一种。

9.一种交通调查车型识别装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于对视频中的运动物体进行检测，获取车辆图像；

特征提取模块，用于对所述车辆图像进行特征提取，所述车辆图像的特征包括车辆图像 的边缘特征、纹理特征和形状特征中的一种或多种；

训练模块，用于进行车型识别先验参数训练；

判别模块，用于进行车型识别概率判别。

10.一种交通调查车型识别系统，其特征在于，包括：视频获取装置和如权利要求9所 述的车型识别装置；

所述视频获取装置，用于获取视频资源；

所述车型识别装置，用于对所述视频资源中的车辆图像进行识别。