[发明专利]车牌唯一识别系统及方法在审
申请号: | 201910573309.2 | 申请日: | 2019-06-28 |
公开(公告)号: | CN110414356A | 公开(公告)日: | 2019-11-05 |
发明(设计)人: | 杨维军 | 申请(专利权)人: | 杨维军 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;B60R13/10;B60R25/25 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 吴东勤 |
地址: | 638399 四川省广安市岳池*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 发动机 车牌照 身份信息 发动机信息 标记装置 存储装置 预设 汽车发动机 存储 唯一识别 底盘 大架 车牌 显示装置 套牌车 绑定 机动车 明亮 交警 | ||
1.一种车牌唯一识别系统,其特征在于,包括以下装置:
标记装置,用于安装于任意车辆的发动机处,所述标记装置存有该发动机的身份信息,其中每个发动机的身份信息都是唯一的;
判断存储装置,安装于车牌照处,所述判断存储装置存储有预设发动机信息;
判断存储装置响应于一驱动信号调取标记装置内发动机的身份信息与预设发动机信息进行比对,当发动机的身份信息与预设发动机信息一致时输出控制信号控制一显示装置进行显示。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述车牌照包括车牌照本体,设置于车牌照上的任意凸起或凹陷构成的字母、汉字或数字;
所述凸起或凹陷中的任意一处或多处设置有LED灯光字牌,所述LED灯光字牌受控于所述控制信号进行显示;
所述车牌照本体为任意材质。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,
所述识别系统还包括定位装置;
所述定位装置用于实时采集当前车辆所处的地理数据并通过一通讯装置发送至任意的服务器;
所述服务器连接有显示终端,所述显示终端接收所述地理数据并进行显示。
4.根据权利要求1至3所述的系统,其特征在于,
所述判断存储装置、定位装置分别设置于车牌照内;
所述判断存储装置及定位装置分别为芯片、集成电路、单片机、FPGA、处理器或控制器中的任意一种或多种。
5.根据权利要求1至3所述的系统,其特征在于,
还包括电源系统,所述电源系统分别对所述判断存储装置、定位装置以及LED灯光字牌进行供电;
所述电源系统包括电源插头及蓄电池,所述电源插头与车辆的电瓶连接;
电瓶通过电源插头对电源系统进行供电。
6.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,
所述车牌照一体注塑而成并且其内部设置有空腔,所述LED灯光字牌设置于空腔内。
7.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,
所述标记装置和判断存储装置通过通讯模块连接;
所述通讯模块包括数据线、WIFI连接模块、蓝牙连接模块、红外连接模块、射频连接模块以及移动网络中的任意一种或多种。
8.一种车牌唯一识别方法,包括以下步骤,
在任意一个发动机处存储该发动机的身份信息,其中每个发动机的身份信息都是唯一的;
在车牌照处存储有与所述发动机对应的预设发动机信息;
接收车辆发出的驱动信号后分别调取发动机的身份信息和预设发动机信息进行比对,当发动机的身份信息与预设发动机信息一致时输出控制信号控制一显示装置进行显示。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
还包括以下步骤,获取第一人脸图;将第一人脸图与预设的第二人脸图做对比,当识别到具有一第一人脸图对应的第二人脸图后,控制汽车启动并输出控制信号。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
其中第一人脸图为M,处理单元将第一人脸图矩阵化即为M(x,y),建立如下矩阵:
mxy为第一人脸图的像素坐标点的RGB值,x为第一人脸图的长度,y为物品第一人脸图的宽度,通过以上方式确定每个为第一人脸图的像素坐标点的RGB值。
其中第二人脸图为N,处理单元将第二人脸图矩阵化即为N(a,b),建立如下矩阵:
nab为第二人脸图的像素坐标点的RGB值,a为第二人脸图的长度,b为第二人脸图的宽度,通过以上方式确定每个为第二人脸图的像素坐标点的RGB值。
然后以第一人脸图的通识特征为标准对第二人脸图进行旋转平移伸缩,使人脸的方向,朝向,大小一致;
其中Nnew(x,y)为以通识特征为标准得到的第二人脸图的新矩阵,
为放缩倍数,为旋转矩阵,i为旋转方向,j为旋转角度,
为平移矩阵,q为横向平移程度,p为纵向平移程度,通过以上方式将第一人脸图和第二人脸图进行换算,使得第一人脸图和第二人脸图在比较的过程中处于相同的维度,大小是一样的,比较出来的结果更加的准确。
将第一人脸图和第二人脸图换算到统一标准下的矩阵之后,对第一人脸图和第二人脸图的矩阵利用相似对角化原理求取其特征值,特征向量,将求得的每个物品图像的特征向量各自构成一个特征矩阵记做T1k和T2l,k和l代表矩阵中第几个特征向量,利用余弦相似度加修正的方法求出第一个矩阵中每个特征向量与第二个矩阵中所有的特征向量之间的相似度如下:
其中,w为T1k中特征向量的个总数,v为T2l中特征向量的个总数,c为T1k和T2l中相同元素的个数,f为只在T1k中存在元素在T2l中不存在,d为只在T2l中存在的元素在T1k中不存在,
δ为修正系数。其中特征向量可以是颜色、明暗度等等,即当第一元素和第二元素的相似元素越多的时候,越大;
相似度大于第一预设值的第一人脸图和第二人脸图为相对应状态。
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