[发明专利]基于车辆前挡风玻璃粘贴标志的车辆重识别方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于车辆前挡风玻璃粘贴标志的车辆重识别方法和系统，其中方法的实现包括：拍摄车辆前挡风玻璃图片，输入深度训练的检测器进行检测定位，得到前挡风玻璃粘贴标志的候选区域；使用检测器对前挡风玻璃粘贴标志的候选区域进行检测定位，得到每个标志的候选区域，统计标志的数量及颜色序列；计算标志与车辆前挡风玻璃图片中心点的相对位置。若两张车辆前挡风玻璃图片的标志的数量，颜色序列均一致，且相对位置的差异值在预设值以内，判定车辆为同一车辆，否则，不是同一车辆。本发明将图片输入深度训练的检测器进行检测定位，基于车辆前挡风玻璃粘贴标志进行车辆识别，具有很强的准确率和抗干扰能力，适应性强。

技术领域

本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，更具体地，涉及一种基于车辆前挡风玻璃粘贴标志的车辆重识别方法和系统。

背景技术

时代发展，伴随城市化的发展，我国城市人口的增加，城市中的汽车保有量与日俱增，这对我国打造智慧城市，尤其是提升智能交通管理能力的要求带来巨大的难题。在智能交通管理中，道路卡口，停车收费等方面均需要对车辆信息进行识别。而车辆重识别是就指从不同图像中提取车辆进行判别车辆异同的技术。其中，运用成熟的车牌识别系统进行车辆信息提取得到广泛应用。因光照影响，复杂天气条件，部分驾驶员违规套牌，不挂牌等原因，车牌识别的准确度不足以满足需要，必须采用非车牌的语义信息来进行区分。因为我们国家对汽车年检标志，交通强制保险标志等有粘贴要求，驾驶员习惯不一，例如粘贴的位置，过期标志未及时撕下，造成车辆前挡风玻璃粘贴标志具有唯一性。

车辆的重识别主要分为两步，先在图像中选取识别的候选区域或者直接取全图，然后对全图或该区域特征进行提取比对，输出判断异同的结果。车辆重识别的关键在区域的选择，选择的特征和特征的提取情况。

传统的办法主要基于车牌，车型和车身颜色来判断车辆异同，对于同款车的违规套牌，不挂牌情况无法处理。即使是车前窗的标志物提取，传统的检测定位办法也是运用传统的形态学提取轮廓，这种办法识别准确率较低，比对标准因各种场景变化，均是特定场景的解决方案。遇到日照，天气等情况，由于车辆饰品等堆叠，背景不够干净，准确率更低。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于车辆前挡风玻璃粘贴标志的车辆重识别方法和系统，其目的在于利用背景干净，易于计算，具有唯一性的车辆前挡风玻璃粘贴标志进行车辆识别，由此解决传统的办法进行车辆识别准确率低、适应性差的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于车辆前挡风玻璃粘贴标志的车辆重识别方法，包括以下步骤：

(1)拍摄车辆前挡风玻璃图片；

(2)对车辆前挡风玻璃图片进行检测定位，得到前挡风玻璃粘贴标志的候选区域；

(3)对前挡风玻璃粘贴标志的候选区域进行检测定位，得到每个标志的候选区域，统计标志的数量及颜色序列；

(4)将每个标志的候选区域的中心分别与车辆前挡风玻璃图片的中心进行连线，计算相邻连线的夹角余弦值，得到一系列余弦值的均值与方差，用于表示标志与车辆前挡风玻璃图片中心点的相对位置；

(5)若两张车辆前挡风玻璃图片的标志的数量，颜色序列均一致，且标志与车辆前挡风玻璃图片中心点的相对位置的差异值在预设值以内，判定为同一车辆，否则，不是同一车辆。

进一步的，步骤(2)和(3)利用训练好的检测器进行检测定位，所述检测器的训练方法为：

输入车辆前挡风玻璃图片，并在车辆前挡风玻璃图片中标注粘贴标志的坐标标签，得到若干个候选区域，输出候选区域重叠率最大的候选区域作为检测定位结果，根据坐标标签计算损失函数，调整网络中间参数，然后再次输入新的训练图像，反复训练至检测器的准确率大于预设值。