CN104866858A - 一种车型特征分析方法

Info

本发明公开了一种车型特征分析的方法，用图像采集设备采集车辆侧方向的图像，进行车型特征分析。本发明的有益效果：减少了现有技术因天气、环境光线影响识别率的问题，提供无人值守自动发卡系统、高速公路收费系统等智能交通管理系统对不同车型大小的车辆进行收费的依据。

一种车型特征分析方法

技术领域

本发明涉及无人值守自动发卡系统、高速公路收费系统等智能交通管理领域，尤其涉及基于视频图像切割技术和拼接技术的车型特征分析方法。

背景技术

无人值守自动发卡系统、高速公路收费系统是对经过收费站的车辆进行识别、发卡、收卡、收费、放行的智能化管理系统，其中对车辆进行识别的环节是各路系统有效工作的重点。

目前普遍使用的几种车辆识别方法有车载设备识别法、压电检测法、超声波检测法、视频识别法等，它们的优缺点比较如下：

1、车载设备识别法：优点是识别准确率高，不受环境影响；缺点是成本高，推广慢。

2、压电检测法：优点是成本低，不受环境影响；缺点是线圈埋在地下，可靠性和寿命较差，安装和维护费用高。

3、超声波检测法：优点是体积小，寿命长，易于安装，缺点是性能易受环境温度和气流等外界因素影响，识别准确率比较差。

4、视频识别法：不破坏路面，检测范围大，获取信息量大，可直观展现和兼顾取证，安装使用灵活，维护费用低，缺点识别率会受到天气影响。

比较这几种车辆识别方式，发现视频识别法是最易于实现，最易于维护，成本最低的车辆识别方式，其优点权值最大，唯一的缺点是识别率易受天气的影响。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种解决识别率易受天气影响的基于视频图像切割技术和拼接技术的车型特征分析方法。

本发明提供一种车型特征分析方法，用图像采集设备采集车辆侧方向的图像，进行车型特征分析。

作为本发明的进一步改进，对采集的图像进行切割和拼接成完整车辆的图像，通过对车辆侧面特征分析，分析出车轴数量、车轴距离，车型款式。

作为本发明的进一步改进，包括以下步骤：

步骤S1，使用前端相机进行图像采集；

步骤S2，使用图像切割技术，对所述图像按照需求做规定尺寸的切割，得到多张切割图像；

步骤S3，使用图像拼接技术，拼接上一步骤2中获得的所述多张切割图像，得到车辆侧面全景图像；

步骤S4，对所述车辆侧面全景图像进行特征分析，包括分析车辆侧面大分类特征和计算车轴数量、车轴距离；

步骤S5，对所述车辆侧面全景图像进行辅正图像特征分析，完成车辆分离；

步骤S6，根据车辆分离、车辆侧面大分类特征、车轴数量、车轴距离数据判断车辆车型。

本发明的有益效果为：减少了现有技术因天气、环境光线影响识别率的问题，提供无人值守自动发卡系统、高速公路收费系统等智能交通管理系统对不同车型大小的车辆进行收费的依据。

附图说明

图1为本发明实施例所述的一种车型特征分析方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

如图1所示，本发明实施例所述的基于视频图像切割技术和拼接技术的车型特征分析方法，包括以下步骤：

步骤1，使用前端相机进行图像采集；

步骤2，使用视频图像切割技术，对图像按照需求做规定尺寸的切割，得到多张切割图像；

步骤3，使用视频图像拼接技术，拼接上一步骤中获得的多张切割图像，得到车辆侧面全景图像；

步骤4，对车辆侧面全景图像进行特征分析，包括分析车辆侧面大分类特征和计算车轴数量、车轴距离；

步骤5，对车辆侧面全景图像进行辅正图像特征分析，完成车辆分离；

步骤6，根据车辆分离、车辆侧面大分类特征、车轴数量、车轴距离数据判断车辆车型。

本发明的实施减少了现有技术因天气、环境光线影响识别率的问题，提供无人值守自动发卡系统、高速公路收费系统等智能交通管理系统对不同车型大小的车辆进行收费的依据。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

1.一种车型特征分析方法，其特征在于，用图像采集设备采集车辆侧方向的图像，进行车型特征分析。

2.根据权利要求1所述的车型特征分析方法，其特征在于，对采集的图像进行切割和拼接成完整车辆的图像，通过对车辆侧面特征分析，分析出车轴数量、车轴距离，车型款式。

3.根据权利要求2所述的车型特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，使用前端相机进行图像采集；