[发明专利]一种基于图像的车辆稽核方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于图像的车辆稽核方法和装置,拍摄所有车辆的图像，并从图像中分离出车辆，再对车辆进行属性特征与指纹特征的提取，将所有车辆的特征进行存储；同样地，从拍摄图像中找出待检测车辆，并对待检测车辆进行属性特征与指纹特征的提取，将待检测车辆的特征与存储的车辆特征进行比对，计算两者的相似度，根据计算结果，查找到待检测车，获得待检测车辆的行驶路径，完成待检测车辆的稽核，本申请自动提取所有车辆特征及待检测车辆特征，根据一个或多个特征组合进行检索，实现快速查找，提高了车辆检测的效率，实现对车辆交费信息的核查。

技术领域

本发明涉及车辆检测技术领域，尤其是涉及一种基于图像的车辆稽核方法和装置。

背景技术

随着高速领域中车辆收费标准的改革，目前在高速公路上，对装有ETC的车辆，采用分段收费的方式，可能会存在恶意逃费情况，恶意逃费现象包括遮挡车牌、以收费低类型为收费高类型车辆交费、大型车配置小型车的ETC，进而造成损失，针对收费异常的车辆，需要进行实时的预警，由于ETC分段收费模式刚开始实施，还没有一种方法可以实时的对收恶意逃费的车辆和收费异常的车辆进行实时匹配预警，稽查系统大都是在后台进行，实时性较差，即使有恶意逃费情况发生，也无法当时发现。

为了打击恶意逃费现象，针对收费异常的车辆，需要进行稽查，找到收费异常车辆的行驶路径，目前的稽查方法大都采用人工方式，人工输入车牌号码进行检索、或单独的采用整车检索，或人工从一个个的图像中进行查找，这样的查找效率低，费时费力。

如何从大量的拍摄图像中，快速的查找到某一个收费异常或需要特别关注的车辆，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像的车辆稽核方法和装置,首先拍摄所有车辆的图像，并从图像中分离出车辆，再对车辆进行属性特征与指纹特征的提取，包括车牌、品牌、颜色、车型、局部细节特征，将所有车辆的特征进行存储；对于某个需要特别关注的车辆，同样地，先从拍摄图像中找出待检测车辆，并对待检测车辆进行属性特征与指纹特征的提取，将待检测车辆的一个或多个特征组合与存储的车辆特征进行比对，计算相似度，根据计算结果，查找待检测车的行驶路径，完成待检测车辆的稽核，本申请自动提取所有车辆特征及待检测车辆特征，并进行比对，快速查找到待检测车辆，从而获得待检测车辆的行驶路径，提高了车辆检测的效率，实现对车辆交费信息的核查。

本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于图像的车辆稽核方法，包括以下步骤：

S1、采集所有车辆的图像；

S2、提取每台车辆的特征，并进行存储；

S3、采集待检测车辆图像；

S4、提取待检测车辆特征；

S5、根据待检测车辆特征，与存储车辆特征进行比对；

S6、根据比对结果、相似度，获得待检测车辆的行驶路径。

本发明进一步设置为：车辆特征包括车辆的车辆属性特征、车辆指纹特征；车辆属性特征包括车牌号码、车辆品牌、车身颜色；车辆指纹特征包括整车特征、局部特征。

本发明进一步设置为：局部特征包括车辆内是否放置有物体、物体放置的位置、物体大小、数量特征。

本发明进一步设置为：从拍摄图像中，自动标记车辆的位置和置信度，采用深度学习方法对拍摄图像进行车辆检测，采集所有车辆、待检测车辆图片。

本发明进一步设置为：采用深度学习网络，引入残差单元，经过压缩，提取出车辆的整体特征。