CN107103314B - 一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于智能交通技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统。所述的系统主要包括车辆图像采集系统，数据库系统和检索系统，本发明提出一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，借助可疑车辆的车载装饰品，例如车辆的摆件、年检标签等特征进行嫌疑车辆的检索，通过对车载装饰品区域图像进行特征采集，并采用基于车载装饰品区域图像稀疏编码方法进行车辆检索，解决从海量交通场景图像中搜索目标车辆的问题，实现对套牌车辆的准确识别与发现。

Description

一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统。
背景技术
为了解决城市发展难题，实现城市的可持续发展，“智慧城市”建设已经成为当今我国城市发展不可逆转的历史潮流；同时，为了满足城市治安防控和城市管理的需要，政法委发起公安部联合工信部共同建设了“天网工程”。“天网工程”是利用图像采集、传输、控制、显示等设备和控制软件对固定地区进行实时监控和信息记录，对于城市中存在的车辆的违法犯罪活动提取证据提供技术支持。但是，在取证过程中的主要问题是要在当前存储的海量监控数据中采用人工查找的方法搜寻违法犯罪车辆，该搜寻的过程不仅耗费大量的人力、物力和财力，而且人工搜寻存在较大的不可靠性。
随着数字图像处理技术、机器视觉技术和模式识别技术等的迅猛发展，自动从海量图像数据中搜索嫌疑车辆成为了可能，通过对视频或图像数据的处理，公安人员可直接利用计算机从视频或图像所包含的内容进行分析和特征提取，从而搜索到所需的有用信息。目前，从视频或图片数据中自动搜索可疑车辆信息主要根据车辆固有的号牌号码、车辆品牌和车辆颜色的自动识别。但是，在现实生活中涉及到车辆的违法案件中，涉案车辆往往是假（套）牌车，此时根据车辆号牌进行侦查将发挥不了任何作用；同时，根据车辆品牌和车辆颜色检索可疑车辆在减少工作量方面起到的作用微乎其微。因此，基于车辆固有属性特征的检索方法对于假（套）牌车辆达不到预期的检索效果。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，借助可疑车辆的车载装饰品，例如车辆的摆件、年检标签等特征进行嫌疑车辆的检索，通过对车载装饰品区域图像进行特征采集，并采用基于车载装饰品区域图像稀疏编码方法进行车辆检索，解决从海量交通场景图像中搜索目标车辆的问题，实现对套牌车辆的准确识别与发现。
一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，主要包括车辆图像采集系统，数据库系统和检索系统，其中，
所述的车辆图像采集系统包括视频采集模块和车辆检测模块，视频采集模块采集视频数据，车辆检测模块将车辆视频中的车辆图像提取出来，存储到车辆图像数据库中；
所述的数据库系统包括车辆图像数据库、车辆特征提取模块、车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆特征提取模块对车辆图像数据库进行数据加工提取，获取车辆属性信息和车饰特征信息，分别存入车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签；
所述的检索系统包括文本检索系统和内容检索系统，内容检索系统包括检索车辆特征提取模块，检索车辆特征提取模块对内容检索里的车辆信息进行车辆属性信息和车饰特征信息提取，并与车辆属性数据库和车饰特征数据库交互，获取查询结果。
进一步，所述的车辆属性信息包括颜色、车标、车牌。
进一步，所述的车饰特征信息通过对车辆前挡风玻璃部分的特征获得。
进一步，在所述的车辆特征提取模块中，具体采集步骤如下：
（1）采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位；
（2）对定位车辆进行属性信息识别，建立车辆属性数据库，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签；
（3）对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位，构建车载装饰品局部区域图像集，从而建立车饰特征数据库。
进一步，在步骤（1）中，采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位的具体步骤为：首先进行图像预处理，其次检测车辆轮廓的竖直对称轴，并根据竖直对称轴划定区域检测号牌的水平及竖直对称轴，从而根据对称轴确定车辆的区域。
进一步，在步骤（3）对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位中，包括以下具体步骤：
（1）通过RIO感兴趣区域定位，实现车辆前挡风玻璃在车辆上的粗略定位；
（2）将前挡风玻璃部分进行灰度化处理；
（3）对图像运用Canny算子进行边缘检测；
（4）计算图像的横纵方向的投影，由于在前挡风玻璃的左右和上下边界存在明显边缘的投影直方图中存在突变，根据统计横向和纵向的投影直方图找到前挡风玻璃部分的左右和上下边界。
有益效果
与传统的车牌识别系统相比，本发明的技术方案具有以下优点，具体表现在：
本发明将在实际交通环境下由各个关卡的固定摄像头拍摄的视频中通过车辆检测得到的车辆以图像形式检测并保存下来，形成车辆图像数据库。车辆检索根据输入方式的不同分为两种：一种是输入关于车辆属性（车辆颜色、车标）的文本语义描述信息，通过对数据库中的车辆图像属性的识别，确定每一幅车辆图像的属性标签，然后将标签与输入信息一致的图像检索出来，从而得到符合条件的车辆图像；另一种是输入想要的车辆图像，通过对数据库中的车辆图像进行车载装饰品区域特征提取 ，形成与输入车载装饰品区域特征相同的候选集，提取候选集中车辆图像的局部特征进行匹配，将特征相似度大的车辆排名提前，进而得到与输入图像相同或相似的车辆图像。两种车辆检索的方法大大降低在众多车辆图像中人工查找的淹度，提高工作效率。
附图说明
图1为本发明的结构图；
图2为基于车载装饰品区域图像稀疏编码的车辆检索方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例和附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
车辆检索识别系统的整体框架如图１所示，其主要包括车辆图像采集系统，数据库系统和检索系统，在图１中车辆图像采集系统是利用车辆检测算法，将固定摄像头拍摄的车辆视频中的车辆图像提取出来，存储到车辆图像数据库中，用于车辆检索。
车辆图像采集系统包括视频采集模块和车辆检测模块，视频采集模块采集视频数据，车辆检测模块将车辆视频中的车辆图像提取出来，存储到车辆图像数据库中；
数据库系统包括车辆图像数据库、车辆特征提取模块、车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆特征提取模块对车辆图像数据库进行数据加工提取，获取车辆属性信息和车饰特征信息，分别存入车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆属性信息包括颜色、车标、车牌信息等，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签，首先对车辆图像数据库中的车辆图像进行属性颜色、车标）识别，将识别结果以标签的形式存储起来；检索系统包括文本检索系统和内容检索系统，之后将标签信息与输入的文本语义描述信息相一致的车辆图像作为检索结果输出。
内容检索系统包括检索车辆特征提取模块，检索车辆特征提取模块对内容检索里的车辆信息进行车辆属性信息和车饰特征信息提取，并与车辆属性数据库和车饰特征数据库交互，获取查询结果，首先对库中的车辆图像进行车饰特征数据库识别，按照车饰特征数据库进行初分类；然后将与待检索车辆图像颜色类别相同的图像库中提取局部特征；将待检索车辆图像与库中同车饰特征的车辆图像的局部特征进行匹配，检索结果按匹配度从大到小排序后输出。
车辆特征提取模块中，具体采集步骤如下：
（1）采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位；
（2）对定位车辆进行属性信息识别，建立车辆属性数据库，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签；
（3）对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位，构建车载装饰品局部区域图像集，从而建立车饰特征数据库。
采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位的具体步骤为：首先进行图像预处理，其次检测车辆轮廓的竖直对称轴，并根据竖直对称轴划定区域检测号牌的水平及竖直对称轴，从而根据对称轴确定车辆的区域。
对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位中，包括以下具体步骤：
（1）通过RIO感兴趣区域定位，实现车辆前挡风玻璃在车辆上的粗略定位；
（2）将前挡风玻璃部分进行灰度化处理；
（3）对图像运用Canny算子进行边缘检测；
（4）计算图像的横纵方向的投影，由于在前挡风玻璃的左右和上下边界存在明显边缘的投影直方图中存在突变，根据统计横向和纵向的投影直方图找到前挡风玻璃部分的左右和上下边界。
车饰特征信息模块采用基于车载装饰品区域图像稀疏编码的车辆检索方法，其具体流程如图2所示，具体包括基于车载装饰品局部区域图像构建超完备字典，并根据输入的待检索图像和建立的字典采用稀疏度自适应匹配追踪算法求解待检索图像的稀疏表征向量；基于构建的车载装饰品局部区域图像集进行了对比实验，实验结果表明基于稀疏编码的车辆检索效果优于常规车辆检索方法，在重构容许误差ｅ-3时，其综合指标达到90％。
本发明将在实际交通环境下由各个关卡的固定摄像头拍摄的视频中通过车辆检测得到的车辆以图像形式检测并保存下来，形成车辆图像数据库。车辆检索根据输入方式的不同分为两种：一种是输入关于车辆属性（车辆颜色、车标）的文本语义描述信息，通过对数据库中的车辆图像属性的识别，确定每一幅车辆图像的属性标签，然后将标签与输入信息一致的图像检索出来，从而得到符合条件的车辆图像；另一种是输入想要的车辆图像，通过对数据库中的车辆图像进行车载装饰品区域特征提取 ，形成与输入车载装饰品区域特征相同的候选集，提取候选集中车辆图像的局部特征进行匹配，将特征相似度大的车辆排名提前，进而得到与输入图像相同或相似的车辆图像。两种车辆检索的方法大大降低在众多车辆图像中人工查找的淹度，提高工作效率。
最终，以上实施例和附图仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，其特征在于，主要包括车辆图像采集系统，数据库系统和检索系统，其中，
所述的车辆图像采集系统包括视频采集模块和车辆检测模块，视频采集模块采集视频数据，车辆检测模块将车辆视频中的车辆图像提取出来，存储到车辆图像数据库中；
所述的数据库系统包括车辆图像数据库、车辆特征提取模块、车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆特征提取模块对车辆图像数据库进行数据加工提取，获取车辆属性信息和车饰特征信息，分别存入车辆属性数据库和车饰特征数据库，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签；
所述的检索系统包括文本检索系统和内容检索系统，内容检索系统包括检索车辆特征提取模块，检索车辆特征提取模块对内容检索里的车辆信息进行车辆属性信息和车饰特征信息提取，并与车辆属性数据库和车饰特征数据库交互，获取查询结果；
在所述的车辆特征提取模块中，具体采集步骤如下：
（1）采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位；
（2）对定位车辆进行属性信息识别，建立车辆属性数据库，车辆属性数据库根据车辆属性信息生成文本标签；
（3）对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位，构建车载装饰品局部区域图像集，从而建立车饰特征数据库；
在步骤（1）中，采用基于车辆及其号牌对称性的车辆检测对车辆进行定位的具体步骤为：首先进行图像预处理，其次检测车辆轮廓的竖直对称轴，并根据竖直对称轴划定区域检测号牌的水平及竖直对称轴，从而根据对称轴确定车辆的区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，其特征在于：所述的车辆属性信息包括颜色、车标、车牌。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，其特征在于：所述的车饰特征信息通过对车辆前挡风玻璃部分的特征获得。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统，其特征在于：在步骤（3）对定位车辆的前挡风玻璃区域进行定位中，包括以下具体步骤：
S1：通过RIO感兴趣区域定位，实现车辆前挡风玻璃在车辆上的粗略定位；
S2：将前挡风玻璃部分进行灰度化处理；
S3：对图像运用Canny算子进行边缘检测；
S4：计算图像的横纵方向的投影，根据统计横向和纵向的投影直方图找到前挡风玻璃部分的左右和上下边界。
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