CN109376617A - 车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质 - Google Patents

车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质，该方法包括获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆，本方案可以高效、准确的识别套牌车辆。

Description

车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质。
背景技术
套牌车辆指非法套用他人的机动车车牌或使用伪造车牌的车辆，目前，基于车牌识别的”电子警察”技术在城市道路交通、高速路交费、治安卡口、停车场等各个领域及不同地区已经普及应用，追查套牌车辆的常用做法是由计算机自动识别出车牌号，然后查询数据库是否是套牌嫌疑车辆，然而此种方式并不能准确、全面的识别套牌车辆。
发明内容
本申请提供了一种车辆套牌识别方法、装置、识别设备及存储介质，可以高效、准确的识别套牌车辆。
第一方面，本申请实施例提供了一种车辆套牌识别方法，包括：
获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；
确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
第二方面，本申请实施例还提供了一种车辆套牌识别装置，包括：
识别模块，用于获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；
确定模块，用于确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；
比对模块，用于依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
第三方面，本申请实施例还提供了一种识别设备，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的车辆套牌识别方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种包含识别设备可执行指令的存储介质，所述识别设备可执行指令在由识别设备处理器执行时用于执行本申请实施例所述的车辆套牌识别方法。
本方案中，获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆，可以高效、准确的识别套牌车辆。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请实施例提供的一种车辆套牌识别方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图；
图5是本申请实施例提供的一种车辆套牌识别装置的结构框图；
图6是本申请实施例提供的一种识别设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
图1是本申请实施例提供的一种车辆套牌识别方法的流程图，可适用于套牌车辆进行识别，该方法可以由本申请实施例提供的识别设备来执行，该识别设备的车辆套牌识别装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，本实施例提供的具体方案如下：
步骤S101、获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。
其中，该抓拍的车辆图像可以是由设置在路口、高速等道路上的监控抓拍设备拍摄得到。在获取到该车辆图像后，对该车辆图像进行识别确定车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。其中，该车牌信息包括车牌的具体车牌号码，该预设识别部件可以是车辆的前车灯、车辆标志、天窗等。示例性的，在确定车辆图像中的车辆后，可对车辆进行边缘识别、特征提取得到各个预设识别部件的边缘轮廓，如当预设识别部件为前车灯时，通过对车辆图像的识别得到前车灯的边缘轮廓，将该轮廓作为为前车灯的形状。
步骤S102、确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值。
其中，该参数比例值为预设识别部件的参数和车辆车牌的参数的比值。参数可以是面积参数、长度参数等。在一个实施例中，车牌信息包括车牌面积大小，确定预设识别部件和车辆的车牌的参数比例值包括：根据预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值。在另一个实施例中，车牌信息包括车牌长度大小，确定预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：根据预设识别部件的形状计算预设识别部件的部件长度；根据部件长度以及车牌长度确定长度比例值。
步骤S103、依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
其中，预设参数数据库记录了车牌信息以及对应的车辆的型号和参数比例值，该参数比例值为预设识别部件的参数和车牌的参数比例值。需要说明的是，并不限于预设识别部件的参数和车牌的参数比例值，还可以是各个预设识别部件之间的参数比例值。
在一个实施例中，车牌信息包括车牌号码，依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆包括：根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值均不匹配，则确定所述车辆为套牌车辆。示例性的，以该预设识别部件为车灯为例，不同的车辆品牌、车型具备不同形状的车灯，可通过车灯的形状以唯一确定车辆的型号，该型号表征了车辆的特定品牌特定类型以及特定年份款式，示例性的，以“奥迪”车辆为例，通过车灯的形状可以确定车辆品牌是“奥迪”，车辆类型是RS6，车辆年份款式可以是2018款。其中，可通过车灯的形状和预设形状模板库进行比对，将匹配的预设形状对应的车辆的型号确定为由当前预设识别形状确定出的车辆的型号，其中预设形状模板库记录了所有品牌车辆不同车型年款对应的车灯的形状，以及和该车灯的形状唯一匹配的车辆的型号。其中，可根据车牌号码查询预设参数数据库中记录的对应的真实车辆的型号以及参数比例值，如果该真实车辆的型号和参数比例值和根据车辆图像确定出的车辆的型号和参数比例值均不一致，则可判定车辆属于套牌车辆。
由上述内容可知，在抓拍到车辆图像后，根据识别出的预设识别部件的形状、车牌信息以及预设识别部件和车辆的车牌的参数比例值来共同确定车辆是否处于套牌，可以高效、准确的识别套牌车辆。
图2是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图，可选的，所述车牌信息包括车牌面积大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值；相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述面积比例值查询预设参数数据库。如图2所示，技术方案具体如下：
步骤S201、获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。
步骤S202、根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小，根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值。
在一个实施例中，该预设识别部件的形状由图像识别得到的预设识别部件的边缘轮廓表征，如图像识别得到的车灯的边缘轮廓，根据该边缘轮廓计算得到预设识别部件的部件面积大小，如使用OpenCV中的下述函数计算：
double contourArea(InputArray contour,bool oriented＝false)
同理，计算车辆车牌面积大小，在计算完毕部件面积大小和车牌面积大小后进行比值运算得到面积比例值。
步骤S203、依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述面积比例值查询预设参数数据库。
其中，预设参数数据库中记录有不同车牌号码以及该车牌号码对应的合法、正确的车辆型号以及面积比例值，将上述确定的车牌信息中的车牌号码，由预设识别部件形状确定的车辆型号以及计算得到的面积比例值进行预设参数数据库的查询比对，如果比对结果显示均不一致，则确定车辆为套牌车辆。
由上述可知，不品牌、年款的车辆以及相同品牌不同年款的车辆的车灯形状存在差异，可通过车灯的形状来唯一确定车辆的型号，当然并不限于车灯，车灯作为预设识别部件的一种，仅用于示例作用，在判断是否为套牌车辆是进一步结合由图像确定出的车牌和预设识别部件的面积比例值是否和记录的合法信息一致，显著提高了套牌车辆识别的准确率，避免了误识别带来的效率低下的问题。
图3是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图，可选的，所述车牌信息包括车牌长度大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件长度；根据所述部件长度以及所述车牌长度确定长度比例值；相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述长度比例值查询预设参数数据库。如图3所示，技术方案具体如下：
步骤S301、获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。
步骤S302、根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件长度，根据所述部件长度以及所述车牌长度确定长度比例值。
在一个实施例中，该预设识别部件的形状由图像识别得到的预设识别部件的边缘轮廓表征，如图像识别得到的车灯的边缘轮廓，根据该边缘轮廓计算得到预设识别部件的部件长度，如使用OpenCV中的下述函数计算：
double arcLength(InputArray curve,bool closed)
同理，计算车辆车牌长度，在计算完毕部件长度和车牌长度后进行比值运算得到长度比例值。
步骤S303、依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述长度比例值查询预设参数数据库。
由上述可知，在判断是否为套牌车辆是通过结合由图像确定出的车牌和预设识别部件的长度比例值是否和记录的合法信息一致，显著提高了套牌车辆识别的准确率，避免了误识别带来的效率低下的问题。
图4是本申请实施例提供的另一种车辆套牌识别方法的流程图，可选的，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值中的任意两个不匹配，则依据所述车牌信息查询预设图像数据库得到对应的图像比对数据，将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对，如果比对结果不一致，则确定所述车辆为套牌车辆。如图4所示，技术方案具体如下：
步骤S401、获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌号码以及预设识别部件的形状。
步骤S402、确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值。
步骤S403、根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库。
步骤S404、如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值中的任意两个不匹配，则依据所述车牌信息查询预设图像数据库得到对应的图像比对数据。
其中，如果车辆的型号、车牌号码和参数比例值中的任意两个不匹配，则进一步的通过图像比对的方式以确定车辆是否为套牌，预设图像数据库中记录有合法的车牌号码以及对应的车辆高分辨率的图像比对数据。
步骤S405、将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对，如果比对结果不一致，则确定所述车辆为套牌车辆。
具体的，对获取的车辆图像进行特征提取得到局部特征图，同时提取图像比对数据中的参考局部特征图；将提取的局部特征图与参考局部特征图进行逐个特征比对，计算出每个局部特征图对应于参考局部特征图的相似度；根据设定的该车辆对应的局部特征权值汇总计算出该车辆图像和图像比对数据的总相似度，示例性的，可以是总相似度＝权值1*车灯域相似度+天窗区域相似度*权值2+车标区域相似度*权值3+…；如果总相似度小于设定阈值(如80％)则确定车辆为套牌车辆。
由上述可知，当通过预设参数数据库判断得到存在不一致的信息时，进一步通过图像局部特征比对的方式进行车辆是否套牌的二次精准判断，保证了总体识别效率显著提高的情况下，使得套牌识别准确率也较高。
图5是本申请实施例提供的一种车辆套牌识别装置的结构框图，该装置用于执行上述实施例提供的车辆套牌识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图5所示，该装置具体包括：识别模块101、确定模块102和比对模块103，其中，
识别模块101，用于获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。
其中，该抓拍的车辆图像可以是由设置在路口、高速等道路上的监控抓拍设备拍摄得到。在获取到该车辆图像后，对该车辆图像进行识别确定车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状。其中，该车牌信息包括车牌的具体车牌号码，该预设识别部件可以是车辆的前车灯、车辆标志、天窗等。示例性的，在确定车辆图像中的车辆后，可对车辆进行边缘识别、特征提取得到各个预设识别部件的边缘轮廓，如当预设识别部件为前车灯时，通过对车辆图像的识别得到前车灯的边缘轮廓，将该轮廓作为前车灯的形状。
确定模块102，用于确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值。
其中，该参数比例值为预设识别部件的参数和车辆车牌的参数的比值。参数可以是面积参数、长度参数等。在一个实施例中，车牌信息包括车牌面积大小，确定预设识别部件和车辆的车牌的参数比例值包括：根据预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值。在另一个实施例中，车牌信息包括车牌长度大小，确定预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：根据预设识别部件的形状计算预设识别部件的部件长度；根据部件长度以及车牌长度确定长度比例值。
比对模块103，用于依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
其中，预设参数数据库记录了车牌信息以及对应的车辆的型号和参数比例值，该参数比例值为预设识别部件的参数和车牌的参数比例值。需要说明的是，并不限于预设识别部件的参数和车牌的参数比例值，还可以是各个预设识别部件之间的参数比例值。
在一个实施例中，车牌信息包括车牌号码，依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆包括：根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值均不匹配，则确定所述车辆为套牌车辆。示例性的，以该预设识别部件为车灯为例，不同的车辆品牌、车型具备不同形状的车灯，可通过车灯的形状以唯一确定车辆的型号，该型号表征了车辆的特定品牌特定类型以及特定年份款式，示例性的，以“奥迪”车辆为例，通过车灯的形状可以确定车辆品牌是“奥迪”，车辆类型是RS6，车辆年份款式可以是2018款。其中，可通过车灯的形状和预设形状模板库进行比对，将匹配的预设形状对应的车辆的型号确定为由当前预设识别形状确定出的车辆的型号，其中预设形状模板库记录了所有品牌车辆不同车型年款对应的车灯的形状，以及和该车灯的形状唯一匹配的车辆的型号。其中，可根据车牌号码查询预设参数数据库中记录的对应的真实车辆的型号以及参数比例值，如果该真实车辆的型号和参数比例值和根据车辆图像确定出的车辆的型号和参数比例值均不一致，则可判定车辆属于套牌车辆。
由上述内容可知，在抓拍到车辆图像后，根据识别出的预设识别部件的形状、车牌信息以及预设识别部件和车辆的车牌的参数比例值来共同确定车辆是否处于套牌，可以高效、准确的识别套牌车辆。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌面积大小，所述确定模块102具体用于：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；
根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值；
所述比对模块103具体用于：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述面积比例值查询预设参数数据库。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌长度大小，所述确定模块102具体用于：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件长度；
根据所述部件长度以及所述车牌长度确定长度比例值；
所述比对模块103具体用于：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述长度比例值查询预设参数数据库。
在一个可能的实施例中，所述预设识别部件包括车灯部件，所述部件长度包括车灯部件的车灯轮廓长度。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌号码，所述比对模块103具体用于：
根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值均不匹配，则确定所述车辆为套牌车辆。
在一个可能的实施例中，所述比对模块103具体用于：如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值中的任意两个不匹配，则依据所述车牌信息查询预设图像数据库得到对应的图像比对数据，将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对，如果比对结果不一致，则确定所述车辆为套牌车辆。
在一个可能的实施例中，所述比对模块103具体用于：所述将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对包括：
提取所述车辆图像中的局部特征，将所述局部特征和所述图像比对数据中的局部比对特征进行比对得到车辆相似度，如果所述车辆相似度小于预设阈值，则确定所述车辆为套牌车辆。
本实施例在上述各实施例的基础上提供了一种识别设备，图6是本申请实施例提供的一种识别设备的结构示意图，如图6所示，该识别设备包括：存储器201、处理器(Central Processing Unit，CPU)202、外设接口203、摄像头205、电源管理芯片208、输入/输出(I/O)子系统209、触摸屏212、Wifi模块213、其他输入/控制设备210以及外部端口204，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线207来通信。
应该理解的是，图示识别设备仅仅是识别设备的一个范例，并且识别设备可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
下面就本实施例提供的用于套牌车辆识别的识别设备进行详细的描述。
存储器201，所述存储器201可以被CPU202、外设接口203等访问，所述存储器201可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
外设接口203，所述外设接口203可以将设备的输入和输出外设连接到CPU202和存储器201。
I/O子系统209，所述I/O子系统209可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏212和其他输入/控制设备210，连接到外设接口203。I/O子系统209可以包括显示控制器2091和用于控制其他输入/控制设备210的一个或多个输入控制器2092。其中，一个或多个输入控制器2092从其他输入/控制设备210接收电信号或者向其他输入/控制设备210发送电信号，其他输入/控制设备210可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器2092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。
触摸屏212，所述触摸屏212是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。
I/O子系统209中的显示控制器2091从触摸屏212接收电信号或者向触摸屏212发送电信号。触摸屏212检测触摸屏上的接触，显示控制器2091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏212上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏212上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。
电源管理芯片208，用于为CPU202、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。
上述实施例中提供的识别设备的车辆套牌识别装置及识别设备可执行本申请任意实施例所提供的识别设备的车辆套牌识别方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的识别设备的车辆套牌识别方法。
本申请实施例还提供一种包含识别设备可执行指令的存储介质，所述识别设备可执行指令在由识别设备处理器执行时用于执行一种车辆套牌识别方法，该方法包括：
获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；
确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌面积大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；
根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值；
相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述面积比例值查询预设参数数据库。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌长度大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件长度；
根据所述部件长度以及所述车牌长度确定长度比例值；
相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述长度比例值查询预设参数数据库。
在一个可能的实施例中，所述预设识别部件包括车灯部件，所述部件长度包括车灯部件的车灯轮廓长度。
在一个可能的实施例中，所述车牌信息包括车牌号码，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆包括：
根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值均不匹配，则确定所述车辆为套牌车辆。
在一个可能的实施例中，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值中的任意两个不匹配，则依据所述车牌信息查询预设图像数据库得到对应的图像比对数据，将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对，如果比对结果不一致，则确定所述车辆为套牌车辆。
在一个可能的实施例中，所述将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对包括：
提取所述车辆图像中的局部特征，将所述局部特征和所述图像比对数据中的局部比对特征进行比对得到车辆相似度，如果所述车辆相似度小于预设阈值，则确定所述车辆为套牌车辆。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的车辆套牌识别方法操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的车辆套牌识别方法中的相关操作。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.车辆套牌识别方法，其特征在于，包括：
获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；
确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌信息包括车牌面积大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件面积大小；
根据所述部件面积大小以及所述车牌面积大小确定面积比例值；
相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述面积比例值查询预设参数数据库。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌信息包括车牌长度大小，所述确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值包括：
根据所述预设识别部件的形状计算所述预设识别部件的部件长度；
根据所述部件长度以及所述车牌长度确定长度比例值；
相应的，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库包括：
依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述长度比例值查询预设参数数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设识别部件包括车灯部件，所述部件长度包括车灯部件的车灯轮廓长度。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述车牌信息包括车牌号码，所述依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆包括：
根据所述预设识别部件的形状确定所述车辆的型号，查询预设参数数据库，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值均不匹配，则确定所述车辆为套牌车辆。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，如果所述车辆的型号、所述车牌号码和所述参数比例值中的任意两个不匹配，则依据所述车牌信息查询预设图像数据库得到对应的图像比对数据，将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对，如果比对结果不一致，则确定所述车辆为套牌车辆。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述车辆图像和所述图像比对数据进行特征比对包括：
提取所述车辆图像中的局部特征，将所述局部特征和所述图像比对数据中的局部比对特征进行比对得到车辆相似度，如果所述车辆相似度小于预设阈值，则确定所述车辆为套牌车辆。
8.车辆套牌识别装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于获取抓拍的车辆图像，识别所述车辆图像得到车辆的车牌信息以及预设识别部件的形状；
确定模块，用于确定所述预设识别部件和所述车辆的车牌的参数比例值；
比对模块，用于依据所述预设识别部件的形状、所述车牌信息以及所述参数比例值查询预设参数数据库，确定所述车辆是否为套牌车辆。
9.一种识别设备，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的车辆套牌识别方法。
10.一种包含识别设备可执行指令的存储介质，其特征在于，所述识别设备可执行指令在由识别设备处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一项所述的车辆套牌识别方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956822A (zh) * 2019-12-16 2020-04-03 北京明略软件系统有限公司 套牌车识别方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112330967A (zh) * 2020-11-11 2021-02-05 浙江大华技术股份有限公司 套牌车辆的识别方法、装置、系统和计算机设备
CN113537167A (zh) * 2021-09-15 2021-10-22 成都数联云算科技有限公司 一种车辆外观识别方法及系统及装置及介质
CN117994988A (zh) * 2024-02-01 2024-05-07 广州风调雨顺科技有限公司 高速交通环境套牌检测系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101630361A (zh) * 2008-12-30 2010-01-20 北京邮电大学 一种基于车牌、车身颜色和车标识别的套牌车辆识别设备及方法
JP2010134570A (ja) * 2008-12-03 2010-06-17 Hitachi Ltd 放置駐車違反取締りシステム
CN102708691A (zh) * 2011-12-26 2012-10-03 南京信息工程大学 基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法
CN105488479A (zh) * 2015-12-03 2016-04-13 浙江宇视科技有限公司 一种基于加权局部特征比对的车辆套牌识别方法及装置
CN107103314A (zh) * 2017-06-15 2017-08-29 浙江南自智能科技股份有限公司 一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统
CN107545239A (zh) * 2017-07-06 2018-01-05 南京理工大学 一种基于车牌识别与车辆特征匹配的套牌检测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010134570A (ja) * 2008-12-03 2010-06-17 Hitachi Ltd 放置駐車違反取締りシステム
CN101630361A (zh) * 2008-12-30 2010-01-20 北京邮电大学 一种基于车牌、车身颜色和车标识别的套牌车辆识别设备及方法
CN102708691A (zh) * 2011-12-26 2012-10-03 南京信息工程大学 基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法
CN105488479A (zh) * 2015-12-03 2016-04-13 浙江宇视科技有限公司 一种基于加权局部特征比对的车辆套牌识别方法及装置
CN107103314A (zh) * 2017-06-15 2017-08-29 浙江南自智能科技股份有限公司 一种基于机器视觉的套牌车辆检索识别系统
CN107545239A (zh) * 2017-07-06 2018-01-05 南京理工大学 一种基于车牌识别与车辆特征匹配的套牌检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
笪东旭: "基于车脸识别的套牌车检测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑（月刊）》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956822A (zh) * 2019-12-16 2020-04-03 北京明略软件系统有限公司 套牌车识别方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN110956822B (zh) * 2019-12-16 2021-03-12 北京明略软件系统有限公司 套牌车识别方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112330967A (zh) * 2020-11-11 2021-02-05 浙江大华技术股份有限公司 套牌车辆的识别方法、装置、系统和计算机设备
CN113537167A (zh) * 2021-09-15 2021-10-22 成都数联云算科技有限公司 一种车辆外观识别方法及系统及装置及介质
CN117994988A (zh) * 2024-02-01 2024-05-07 广州风调雨顺科技有限公司 高速交通环境套牌检测系统

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