[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

说明书

本发明属于车辆特征提取技术领域，公开了一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法及系统，所述高速公路车辆唯一标识特征提取的系统包括：视频数据获取模块、数据预处理模块、中央控制模块、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、更新显示模块。本发明通过深度学习网络框架对特征提取模型进行训练，在不同阶段根据使用联合训练的损失函数不同，能够提升网络模型的在不同方面的特征提取能力；通过特征向量、车辆属性特征向量与表述性特征共同用于车辆重识别，可以提高车辆识别的准确性；依次递进匹配的方式则在保证高精度的情况下还可以缩短检索时间，适用于大数据量的车辆重识别。

技术领域

本发明属于车辆特征提取技术领域，尤其涉及一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法及系统。

背景技术

目前，在智能交通系统的应用中，车辆型号识别是道路监控的重要组成部分。车辆型号识别是根据不同品牌不同系列车辆的车头图像的唯一性进行车辆型号识别。车辆型号识别在城市交通监控、车辆追踪、打击涉车犯罪等领域有着广泛的应用前景。

现有的车辆型号识别方法一般是提取整辆车的图像特征并输入分类器进行识别，该方法虽然包含和车辆各个方面的特征，但是由于车辆往往以各种不同的角度出现在交通监控视频中，这会造成获取的车辆图像变化较大，引入较多的干扰图像，识别精度差。因此，亟需一种新的车辆唯一标识特征提取的方法。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的车辆型号识别方法中，由于车辆往往以各种不同的角度出现在交通监控视频中，这会造成获取的车辆图像变化较大，引入较多的干扰图像，识别精度差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法及系统。

本发明是这样实现的，一种高速公路车辆唯一标识特征提取方法，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：