CN105117096A - 一种基于图像识别的反跟踪方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于图像识别的反跟踪方法与装置，方法包括：S1.获取道路图像，并对岔路口进行识别；S2.获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，进行记录；S3.连续记录m个岔路口的车牌号码，判断其中重复出现的车牌号码是否超过阈值P，如是，则提示驾驶员可能被跟踪，显示可疑车辆的车牌号。本发明实现了基于图像识别的反跟踪方法，误报率低，可靠性高。

Description

一种基于图像识别的反跟踪方法及装置
技术领域
本发明涉及车载电子技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的反跟踪方法及装置。
背景技术
随着人民生活水平的提高，汽车的保有量大大增加，导致汽车跟踪事件时有发生，使得个人的隐私甚至人身安全受到了威胁。因此，亟需行之有效的反跟踪方法。目前反跟踪方法主要有两种：一种是人工的方法，通过车内后视镜及观后镜确认是否被跟踪，分散了驾驶员的注意力，严重影响驾驶安全；一种是基于机器视觉的自动识别方法，但是目前的自动识别模式较为简单，误报率较高，比如在同一条没有岔路的道路上时，必然会存在某些车辆以较高的频率与本车辆处于同一路段的情况。
发明内容
本发明提供一种基于图像识别的反跟踪方法及装置，实现……。
为达到上述目的，本发明所采取的技术方案为：
本发明一方面提供一种基于图像识别的反跟踪方法，包括：
S1.获取道路图像，并对岔路口进行识别；
S2.获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，进行记录；
S3.连续记录m个岔路口的车牌号码，判断其中重复出现的车牌号码是否超过阈值P，如是，则提示驾驶员可能被跟踪，显示可疑车辆的车牌号。
具体地，所述m至少为5。
具体地，所述阈值P为：
当5≤m≤10时，P＝80％；当11≤m≤20时，P＝70％；当21≤m≤30时，P＝60％；当31≤m≤40，P＝70％；当41≤m≤50时，P＝80％；当51≤m时，P＝50％。
进一步地，在所述步骤S1之前，还包括：
S0.开启反跟踪模式。
进一步地，在所述的S3之后还包括：
S4.建议驾驶员更改行车路线或者减速行驶，继续获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，判断可疑车辆的车牌号是否继续出现，若继续出现，则提示驾驶员已被跟踪，做好应对措施。
进一步地，在所述的S3之后还包括：
S5.将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存。
本发明另一方面提供一种基于图像识别的反跟踪装置，包括：处理模块、道路图像获取模块、岔路口识别模块、车牌图像获取模块、车牌识别模块、存储模块、人机交互模块；
所述处理模块，用于用于各模块之间的控制；
所述道路图像获取模块，用于获取车辆前方的道路图像；
所述岔路口识别模块，用于从获得的车辆前方的道路图像中识别岔路口；
所述车辆图像获取模块，用于获取车辆后方的图像；
所述车牌识别模块，用于识别获取到的图像中的车牌号码；
所述存储模块，用于存储已识别的车牌号码；
所述人机交互模块，用于显示可疑的车牌号码及其它交互信息。
在本发明的一个实施例中，所述基于导航系统的反跟踪装置，还包括：用于将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存的无线数据上传模块。
本发明的有益效果在于：本发明通过获取行驶路径中的岔路口数量，连续记录多个岔路口的车牌号，计算可疑车辆出现的概率，当出现的概率超过阈值时报警，大大降低了误报率，实现了反跟踪的准确识别，可靠性高。
附图说明
图1是本发明的……的流程示意图；
图2是本发明的基于图像识别的反跟踪的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制。
如图1所示，本发明的实施例一方面提供一种基于图像识别的反跟踪方法，包括：
S1.开启反跟踪模式。
由于在绝大多数情况下，被人跟踪的现象不会发生，而在某个特殊时段，用户可能会感觉到被人跟踪，在这种情况下，可以通过手动的方式开启反跟踪模式。在具体实施过程中，可以通过在人机界面上设置“反跟踪模式”图标，也可以在车机上设置实体按钮的方式，还可以通过语音控制来实现。
S2.获取道路图像，并对岔路口进行识别。
为拍摄前方道路图像，摄像头可以安装在车辆前部(包括可以利用已经安装在车辆前部的行车记录仪的摄像头)。进一步，考虑到跟踪可能发生在夜晚，因此摄像头可以选用红外摄像头；为获得较宽视野范围内的道路图像，摄像头采用广角摄像头。
对摄像头获取到的图像进行处理、识别的具体步骤为：
A、进行灰度化处理，并根据光照条件，对图像进行光照补偿；
B、采用像素遍历法识别出道路图像；
如图1所示，由于道路具备很好的连通性和均匀性，因此在经过灰度化处理后的图像中，道路像素点的灰度具备高度的相似性，并且在道路区域内任意两点的都是联通的。所以，采用像素遍历法遍历整幅图像，并根据灰度识别出道路的区域，该方法具备快速高效的特点，能够有效降低系统的复杂度和实施成本。
C、采用静态模板匹配法识别出岔路口。
由于岔路口的类型是有限的，而且岔路口的识别对细节并不敏感，只要相似度符合则说明存在岔路。因此，该方法在上一步骤采用像素遍历法遍历整幅图像的同时为道路建立拓扑图，对两个像素点之间斜率K变化超过阈值的节点提取特征向量，同时构建一个能量函数P(x)来判断待识别道路拓扑图和己存储的岔路口模板的匹配度M，当匹配度M超过阈值时MT，MT可以通过实验法获得。
S3.获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，进行记录。
当判断道路存在岔路口时，开启安装在车辆后方的广角摄像头，拍摄车辆后方的图像，并通过图像处理，识别出所有车辆的车牌，进行记录。车牌识别方法为目前成熟的现有技术，不再赘述。
S4.连续记录m个岔路口的车牌号码，判断其中重复出现的车牌号码是否超过阈值P，如是，则提示驾驶员可能被跟踪，显示可疑车辆的车牌号。
m可由用户设定，较优的是，m可以设为5以上的数值。
具体地，当5≤m≤10时，P＝80％；当11≤m≤20时，P＝70％；当21≤m≤30时，P＝60％；当31≤m≤40，P＝70％；当41≤m≤50时，P＝80％；当51≤m时，P＝50％。
S5.建议驾驶员更改行车路线或者减速行驶，继续获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，判断可疑车辆的车牌号是否继续出现，若继续出现，则提示驾驶员已被跟踪，做好应对措施。
S6.将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存。
如图2所示，本发明另一方面提供一种基于图像识别的反跟踪装置，包括：处理模块、道路图像获取模块、岔路口识别模块、车牌图像获取模块、车牌识别模块、存储模块、人机交互模块、无线数据上传模块；
所述处理模块，用于用于各模块之间的控制；
所述道路图像获取模块，用于获取车辆前方的道路图像；
所述岔路口识别模块，用于从获得的车辆前方的道路图像中识别岔路口；
所述车辆图像获取模块，用于获取车辆后方的图像；
所述车牌识别模块，用于识别获取到的图像中的车牌号码；
所述存储模块，用于存储已识别的车牌号码；
所述人机交互模块，用于显示可疑的车牌号码及其它交互信息。
所述无线数据上传模块，用于将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存。
本发明的基于图像识别的反跟踪装置的工作过程为：
当用户启动反跟踪模式后，安装在车辆前方的道路图像获取模块(如广角摄像头)获取车辆前方的道路图像，岔路口识别模块从获得的车辆前方的道路图像中识别是否存在岔路口，当存在岔路口时，处理模块开启安装在车辆后方的车辆图像获取模块(如广角摄像头)，拍摄车辆后方的图像，车牌识别模块识别出所有车辆的车牌，处理模块将其存放到存储模块中。
处理模块连续记录m个岔路口的车牌号码，判断其中重复出现的车牌号码是否超过预设值，如有，则提示驾驶员可能被跟踪，通过人机交互模块显示可疑车辆的车牌号。
处理模块建议驾驶员更改行车路线或者减速行驶，处理模块控制图像获取模块实时获取车辆后方的图像，判断所述可疑车辆是否继续存在，若是则提示驾驶员已被跟踪，做好应对措施，并将拍摄的图像通过无线数据上传模块上传到云端保存。
以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例，不能以此来限定本发明的权利保护范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于，包括：
S1.获取道路图像，并对岔路口进行识别；
S2.获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，进行记录；
S3.连续记录m个岔路口的车牌号码，判断其中重复出现的车牌号码是否超过阈值P，如是，则提示驾驶员可能被跟踪，显示可疑车辆的车牌号。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S1之前，还包括：
S0.开启反跟踪模式。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3之后还包括：
S4.建议驾驶员更改行车路线或者减速行驶，继续获取后方车辆的图像，并对车牌号码进行识别，判断可疑车辆的车牌号是否继续出现，若继续出现，则提示驾驶员已被跟踪，做好应对措施。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3之后还包括：
S5.将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存。
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于：
所述m至少为5。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的反跟踪方法，其特征在于：
所述阈值P为：
当5≤m≤10时，P＝80％；当11≤m≤20时，P＝70％；当21≤m≤30时，P＝60％；当31≤m≤40，P＝70％；当41≤m≤50时，P＝80％；当51≤m时，P＝50％。
7.一种基于图像识别的反跟踪装置，其特征在于，包括：处理模块、道路图像获取模块、岔路口识别模块、车牌图像获取模块、车牌识别模块、存储模块、人机交互模块；
所述处理模块，用于用于各模块之间的控制；
所述道路图像获取模块，用于获取车辆前方的道路图像；
所述岔路口识别模块，用于从获得的车辆前方的道路图像中识别岔路口；
所述车辆图像获取模块，用于获取车辆后方的图像；
所述车牌识别模块，用于识别获取到的图像中的车牌号码；
所述存储模块，用于存储已识别的车牌号码；
所述人机交互模块，用于显示可疑的车牌号码及其它交互信息。
8.根据权利要求7所述的基于图像识别的反跟踪装置，其特征在于，还包括：
用于将拍摄的图像通过无线网络上传到云端保存的无线数据上传模块。
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