[发明专利]一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法及系统

权利要求书

1.一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法，其特征在于，所述高速公路车辆唯一标识特征提取方法，包括：

步骤一，视频数据获取模块通过扫描枪或摄像头获取经过高速公路监控卡口的车辆监控原始视频数据；视频数据获取完成后，数据预处理模块通过数据预处理程序对获取的车辆监控原始视频数据进行预处理，提取车辆的车牌和车标图像；

步骤二，根据预处理完成的视频数据，中央控制模块分别控制视频数据获取模块、数据预处理模块、特征提取模型构建模块、模型训练模块、标识特征提取模块、特征融合模块、车辆识别模块、云存储模块和更新显示模块，协调各个模块的正常运行；

步骤三，特征提取模型构建模块通过模型构建程序构建高速公路车辆特征提取模型；高速公路车辆特征提取模型建立完成后，模型训练模块通过模型训练程序利用大规模车辆数据集、深度学习框架和训练策略完成所述特征提取模型的分阶段训练；

步骤四，标识特征提取模块通过训练好的特征提取模型从车辆的车牌和车标图像中提取车辆的表述性特征向量和车辆属性特征；特征融合模块通过特征融合程序利用特征融合器将车辆的表述性特征向量和车辆属性特征数据进行融合处理，生成车标与车头融合的高速公路车辆唯一标识特征数据；

步骤五，车辆识别模块通过识别程序利用车辆判别分类器对车标与车头的融合特征数据进行分类判别，并得到高速公路车辆的识别结果；云存储模块通过云数据库服务器存储获取的车辆监控原始视频数据、提取的车辆的车牌和车标图像、高速公路车辆特征提取模型、高速公路车辆唯一标识特征数据以及车辆的识别结果；

步骤六，更新显示模块通过更新程序对获取的车辆监控原始视频数据、提取的车辆的车牌和车标图像、高速公路车辆特征提取模型、高速公路车辆唯一标识特征数据以及车辆的识别结果的实时数据进行更新，并通过高清显示器进行数据的实时显示；

步骤一中，所述通过数据预处理模块利用数据预处理程序对获取的车辆监控原始视频数据进行预处理的方法，包括：

(1)使用三帧差法对车辆监控视频中运动目标进行检测，当判定运动目标为车辆时，获取包含车辆的监控画面；

(2)根据监控画面中车辆的位置信息和尺寸信息截取车辆图像，并对截取的车辆图像进行高斯模糊处理；

(3)针对高斯处理后的图像进行灰度化处理，然后经过Sobel算子提取边缘，获得边缘的图像；

(4)将获得的边缘图像进行二值化、腐蚀膨胀的数学形态处理，然后从处理后的车辆图片中提取轮廓并得到车辆的车牌和车标图像；

步骤六中，所述更新显示模块对获取的车辆监控原始视频数据、提取的车辆的车牌和车标图像、高速公路车辆特征提取模型、高速公路车辆唯一标识特征数据以及车辆的识别结果的实时数据进行更新的过程为：

将车辆监控原始视频数据、提取的车辆的车牌和车标图像、高速公路车辆特征提取模型、高速公路车辆唯一标识特征数据以及车辆的识别结果建立数据集合中心，对数据结合中心进行分组，构建映射数据库；

通过数据挖掘算法挖掘出频繁数据项，进行对频繁数据项进行保存分类；

不断重复上述过程，实现数据的更新分类。

2.如权利要求1所述的高速公路车辆唯一标识特征提取方法，其特征在于，步骤(4)中，所述从处理后的车辆图片中提取轮廓并得到车辆的车牌和车标图像的方法，包括：

1)在车辆图片中定位车牌，获取车辆的车牌中心坐标和车牌宽度；

2)以车牌的中心位置为参考点，车牌宽度为参考宽度，从车牌中心位置向上下左右分别延伸预设倍数的车牌宽度的距离构成一个矩形，截取矩形范围内的图像作为车牌图像；

4)在车头图像中定位车标，使用车标判别分类器在车牌的上方搜索车标，并用预设宽高比的矩形框截取车标图像。