CN105894819A - 一种基于二次验证的套牌车识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于二次验证的套牌车识别方法。结合基于Deep Learning的车型识别技术和模板匹配技术，通过这两个技术的二次验证，实现了对套牌车辆的精确识别。本发明通过对待识别车辆图片与模板图片比对，实现套牌车的二次验证，大大减少了车型识别错误导致的误报。本发明在做二次验证时，支持新增车型以及用户导入车型模板，进一步减少识别的错误。

Description

一种基于二次验证的套牌车识别方法
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种基于二次验证的套牌车识别方法。
背景技术
套牌车是指通过伪造或者非法套取其它车辆号牌及行驶行驶证等手续上路行驶的车辆。由于套牌车主在路上行驶极少以交通法规来约束自己，随之带来的交通事故、法律纠纷势必给社会带来更大的不稳定因素。套牌车已被国家禁止。中华人民共和国交通法中有明确规定，不允许套牌车辆的流动。因此在视频监控数据中检测套牌车辆，对于公安机关加强对公共安全的管控以及保障真正车主的利益有重大意义。
《套牌车的检测方法-102881169A》与《一种基于Hadoop的套牌车识别方法及系统-104200669A》采用提取大量视频监控数据中相同车牌车辆出现的时间和空间信息，通过人为设定的逻辑规则来寻找疑似套牌车。此类方法需要大量车辆数据资源，识别效率低下，并且无法区分真正车辆和套牌车辆。《一种嫌疑套牌车捕获方法-104715614A》采用车型识别方法，通过比对车管所数据库车型与识别出的车型，来识别套牌车。此类方法依赖于车型识别方法的精度，当套牌车辆车型识别错误时只能通过一些简单的先验逻辑来排除。
发明内容
本发明着眼于一套基于二次验证的套牌车检测方法，结合基于Deep Learning的车型识别技术和模板匹配技术，通过这两个技术的二次验证，实现了对套牌车辆的精确识别。
本发明方法包括以下步骤：
第一步：通过统计学习的方法识别视频或图片中的车牌信息。
第二步：通过Deep Learning方法，识别第一步中检测出的每个车牌所在车辆的车型信息，包括车辆的品牌、型号、年份。
第三步：根据车牌识别中每个字符的置信度，对置信度较低（比如低于0.75）的车辆不做判断，此步排除了车牌被遮挡、车牌模糊、光照条件不佳等车量。
第四步：根据识别出的车牌查询此车牌在车管所数据库中的登记信息，检查车管所数据库登记车型是否与识别车型一致；具体方法为通过车牌查询出车管所数据库中对应登记的车型公告号，进而根据公告号查询出车型名称。同时也可以查询到车辆上牌登记时的照片，作为车辆模板。
第五步：对第四步验证不一致的车型，进行二次验证。将车牌所在车前脸图片与车管所数据库车辆的车前脸模板图片做匹配，车前脸即从正前方水平拍摄的车辆图像，得到相似度评价；具体方法如下：首先通过车前脸检测算法定位图片中的车前脸位置，然后对车前脸做特征点定位，得到挡风玻璃轮廓、车灯、车牌的位置，利用这些位置对车前脸做仿射变换，将车前脸校正到标准位置。然后提取车前脸的HOG与LBP特征，对这些特征做PCA降维后得到待识别车辆和模板车辆的特征向量，计算特征向量的欧式距离，归一化之后，即可得到模板相似度评价。
第六步：在事先统计出来的《车型易混淆表》中查询Deep Learning方法得到的车型与车管所数据库车型是否属于易混车型。如果属于，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于一个高阈值，并且第五步中得到模板相似度低于一个低阈值时，产生套牌车报警；如果不属于，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于一个低阈值，并且第五步中得到模板相似度低于一个高阈值时，产生套牌车报警；这里需要说明的是：1. 《车型易混淆表》是由训练样本统计出来的；根据基于Deep Learning车型识别方法在训练数据上的测试结果，以样本的真实结果和识别结果为一对车型，对所有识别错误的样本，按识别置信度排序，取前3对车型，加入此表；2.高低阈值是相对量，是在训练样本中统计出来的经验值。
本发明的有益效果：
1.本发明通过对待识别车辆图片与模板图片比对，实现套牌车的二次验证，大大减少了车型识别错误导致的误报；
2.本发明在做二次验证时，支持新增车型(Deep Learning识别算法不包含的车型)以及用户导入车型模板(当车管所数据库中没有登记车辆照片时)，进一步减少识别的错误。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
以下结合实施例和附图1对本发明作进一步说明：
1、输入卡口抓拍图片、Deep Learning车型识别结果和置信度、根据车牌查出的车管所数据库登记车型和照片。
2、当Deep Learning方法车型识别与车管所数据库登记车型不一致时，分别对待识别车前脸与车管所数据库登记车前脸做特征点定位和特征提取。特征点定位使用SDM方法，分别得到车前脸的挡风玻璃四个角点、车大灯、雾灯、车标和车牌的中心位置。然后使用仿射变换校正车前脸位置。将拍摄时处于不同角度和距离的车前脸校正到标准车前脸，然后在校正之后的特征点位置上提取HOG特征和LBP特征。
3、将两类特征LBP与HOG串联起来，得到一个维数26400的特征向量。
4、对待识别车前脸与车管所数据库登记车前脸提取出的特征向量分别做PCA降维，得到两个1320维的特征向量，计算这两个向量的欧式距离，归一化之后就得到这两个车前脸的相似度。
5、在事先统计出来的《车型易混淆表》中查询Deep Learning方法得到的车型与车管所数据库车型是否属于易混车型。如果是，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于阈值(本例中采用0.7)，并且步骤4中得到模板相似度低于阈值(本例中采用0.2)时，产生套牌车报警；如果不是，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于阈值(0.3)，并且步骤4中得到模板相似度低于阈值(本例中采用0.4)时，产生套牌车报警；但不满足这两种条件时，不产生报警。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，应带理解，本发明并不限于这里所描述的实现方案，这些实现方案描述的目的在于帮助本领域中的技术人员实践本发明。

Claims (5)

1.一种基于二次验证的套牌车识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
第一步：通过统计学习的方法识别视频图片中的车牌信息；
第二步：通过Deep Learning方法，识别第一步中检测出的每个车牌所在车辆的车型信息，包括车辆的品牌、型号、年份；
第三步：根据车牌识别中每个字符的置信度，对置信度低于设定值的车辆不做判断；
第四步：根据识别出的车牌查询此车牌在车管所数据库中的登记信息，检查车管所数据库登记车型是否与识别车型一致；
第五步：对第四步验证不一致的车型，进行二次验证；将车牌所在车前脸图片与车管所数据库车辆的车前脸模板图片做匹配，得到相似度评价；所述车前脸即从正前方水平拍摄的车辆图像；
第六步：在事先统计出来的车型易混淆表中查询Deep Learning方法得到的车型与车管所数据库车型是否属于易混车型；如果属于，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于一个高阈值，并且第五步中得到模板相似度低于一个低阈值时，产生套牌车报警；如果不属于，则在Deep Learning方法车型识别的置信度高于一个低阈值，并且第五步中得到模板相似度低于一个高阈值时，产生套牌车报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于二次验证的套牌车识别方法，其特征在于：第四步具体是：通过车牌查询出车管所数据库中对应登记的车型公告号，进而根据公告号查询出车型名称。
3.根据权利要求2所述的一种基于二次验证的套牌车识别方法，其特征在于：同时也可以查询到车辆上牌登记时的照片，作为车辆模板。
4.根据权利要求3所述的一种基于二次验证的套牌车识别方法，其特征在于：第四步具体是：首先通过车前脸检测算法定位图片中的车前脸位置，然后对车前脸做特征点定位，得到挡风玻璃轮廓、车灯、车牌的位置，利用这些位置对车前脸做仿射变换，将车前脸校正到标准位置；然后提取车前脸的HOG与LBP特征，对这些特征做PCA降维后得到待识别车辆和模板车辆的特征向量，计算特征向量的欧式距离，归一化之后，即可得到模板相似度评价。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的一种基于二次验证的套牌车识别方法，其特征在于：所述的车型易混淆表是由训练样本统计出来的；根据基于Deep Learning车型识别方法在训练数据上的测试结果，以样本的真实结果和识别结果为一对车型，对所有识别错误的样本，按识别置信度排序，取前三对车型，加入此表。
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