CN109670449B - 一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，包括步骤一：对左右两侧车牌检测区域进行图像旋转，获得水平车牌图像；步骤二：利用车牌识别技术，对车头和车尾牌照进行识别；步骤三：对步骤二的识别结果进行比对，字符有三位匹配不上，输出前后车牌照不一致违法行为；步骤四：提取车牌外扩区域特征，送入人工神经网络进行二分类，对故意遮挡号牌违法行为进行准确判断。本发明所述的基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，包括垂直车牌图像旋转、前后车牌识别结果比对和异常车牌独立特征识别三部分，具有较高准确性和较强的场景适应性，能准确的识别前后悬挂不同号牌和故意遮挡号牌的违法行为。

Description

一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法
技术领域
本发明属于交通管理技术领域领域，尤其是涉及一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法。
背景技术
在智能交通系统中的核心功能是对过往的车辆进行前后悬挂不同号牌和故意遮挡号牌违法行为进行准确判断，近年来随着计算机多媒体技术和图像处理技术的发展，基于视频的车辆违法行为判断在智能交通中占据的分量也越来越大，社会各界投入的研究力量也越来越多。由于我国对道路监控的日益重视，视频检测技术已经成为智能交通领域最重要的信息采集手段，综合评比，将视频检测技术应用于高速公路和城市道路具有很大的可行性。基于垂直抓拍方式的车辆违法行为分析利用采集到的交通图像，对特定区域的的视频图像进行分析处理，完成车辆违法行为判断。该方方法可准确识别交通图像中的前后悬挂不同号牌，故意遮挡号牌进行准确判断。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，以准确的识别前后悬挂不同号牌和故意遮挡号牌的违法行为。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，包括步骤一：对左右两侧车牌检测区域进行图像旋转，获得水平车牌图像；步骤二：利用车牌识别技术，对车头和车尾牌照进行识别；步骤三：对步骤二的识别结果进行比对，字符有三位匹配不上，输出前后车牌照不一致违法行为；步骤四：提取车牌外扩区域特征，送入人工神经网络进行二分类，对故意遮挡号牌违法行为进行准确判断。
进一步的，获得水平车牌图像的具体实现方法为：车辆行进轨迹为从左到右侧，左侧检测区域进行顺时针90度图像旋转，右侧检测区域进行顺时针270度图像旋转，图像旋转是指图像中心点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心，且旋转前和旋转后的点离中心的位置不变，旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系：(x0,y0)为原坐标内的一点，旋转的角度为a(左侧为90度，右侧为270度)，旋转后的点为(x1，y1),按照如下关系进行图像坐标映射转换：
x1＝x0cosa+y0sina；
y1＝-x0sina+y0cosa；
图像旋转后可以得到水平车牌。
进一步的，步骤三的具体判断方法为：利用车牌识别技术可以获得前后车牌的识别结果，以国内7个字符车牌为例，将前后车牌识别结果的七个字符，按照顺序逐一对比，当出现3个或者3个以上字符不匹配时，输出前后车牌不一致违法。
进一步的，步骤四具有判断过程为：根据车牌识别算法获得车牌的精确区域坐标，将获取到的车牌矩形图像提取出来，并且归一化为72x72的图像大小，构建直方图的参数bin为9，block为16，cells为4，在该图像上提取梯度直方图特征。
进一步的，根据已知的梯度直方图特征，构建神经网络分类器，神经网络分类器加载预训练模型，其中输入层节点个位为576，隐藏层数量为1层，输出层节点个数为2，将提取的梯度直方图特征送入人工神经网络进行分类，在神经网络分类器输出的2个置信度中选择最大值对应的label作为最终的结果，正常车牌对应label＝0，异常车牌对应label＝1。
进一步的，所述神经网络分类器是由众多的神经元可调的连接权值连接而成。
相对于现有技术，本发明所述的基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法具有以下优势：
(1)本发明所述的基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，包括垂直车牌图像旋转、前后车牌识别结果比对和异常车牌独立特征识别三部分，具有较高准确性和较强的场景适应性，能准确的识别前后悬挂不同号牌和故意遮挡号牌的违法行为。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法的流程图；
图2为本发明实施例所述的旋转坐标示意图；
图3为本发明实施例所述的HOG特征提取框图；
图4为本发明实施例所述的神经网络训练和识别过程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，如图1至图4所示，包括
步骤一：对左右两侧车牌检测区域进行图像旋转，获得水平车牌图像；
步骤二：利用车牌识别技术，对车头和车尾牌照进行识别；
步骤三：对步骤二的识别结果进行比对，字符有三位匹配不上，输出前后车牌照不一致违法行为；
步骤四：提取车牌外扩区域特征，送入人工神经网络进行二分类，对故意遮挡号牌违法行为进行准确判断。
获得水平车牌图像的具体实现方法为：车辆行进轨迹为从左到右侧，左侧检测区域进行顺时针90度图像旋转，右侧检测区域进行顺时针270度图像旋转，图像旋转是指图像中心点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心，且旋转前和旋转后的点离中心的位置不变，旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系：(x0,y0)为原坐标内的一点，旋转的角度为a(左侧为90度，右侧为270度)，旋转后的点为(x1，y1),按照如下关系进行图像坐标映射转换：
x1＝x0cosa+y0sina；
y1＝-x0sina+y0cosa；
图像旋转后可以得到水平车牌。
步骤三的具体判断方法为：利用车牌识别技术可以获得前后车牌的识别结果，以国内7个字符车牌为例，将前后车牌识别结果的七个字符，按照顺序逐一对比，当出现3个或者3个以上字符不匹配时，输出前后车牌不一致违法。
步骤四具有判断过程为：根据车牌识别算法获得车牌的精确区域坐标，将获取到的车牌矩形图像提取出来，并且归一化为72x72的图像大小，构建直方图的参数bin为9，block为16，cells为4，在该图像上提取梯度直方图特征。
根据已知的梯度直方图特征，构建神经网络分类器，神经网络分类器加载预训练模型，其中输入层节点个位为576，隐藏层数量为1层，输出层节点个数为2，将提取的梯度直方图特征送入人工神经网络进行分类，在神经网络分类器输出的2个置信度中选择最大值对应的label作为最终的结果，正常车牌对应label＝0，异常车牌对应label＝1。
一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法的实施例：
由于垂直抓拍相机安装较为特殊，其安装方式为垂直向下，可以看到车辆顶部，车辆从图像左侧进入检测区域，右侧驶离检测区，车辆在图像左右两侧的某一个瞬间是可以看到车辆前后牌照的，但是该牌照为垂直状态，借助车牌识别算法无法进行识别，所以第一步要进行车牌旋转，获得水平状态车牌图像，左侧检测区域进行顺时针90度旋转，右侧检测区域进行顺时针270度旋转，并且利用公式x1＝x0cosa+y0sina；
y1＝-x0sina+y0cosa；
进行对称旋转，可以得到水平车牌图像，由此可以利用车牌识别技术进行号牌识别，对于号牌三位不一致的车辆，予以输出前后车牌不一致违法。提取车牌区域梯度直方图特征，送入人工神经网络进行二分类，一类是正常号牌，一类是异常车牌，可以得到是否是异常车牌信息，对于异常车牌进行违法输出。整体算法流程如图1所示。
车辆行进轨迹为从左到右侧，左侧检测区域进行顺时针90度图像旋转，右侧检测区域进行顺时针270度图像旋转。图像旋转是指图像中心点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心，且旋转前和旋转后的点离中心的位置不变，旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系：以图像中心为原点，假设原图像的宽为w，高为h，(x0,y0)为原坐标内的一点，转换坐标后的点为(x1，y1)，x1＝x0-w/2；y1＝-y0+h/2；在新的坐标系下，假设点(x0，y0)距离原点的距离为r，点与原点之间的连线与x轴的夹角为b，旋转的角度为a(左侧为90度，右侧为270度)，旋转后的点为(x1，y1),按照如下关系进行图像坐标映射转换：
x0＝rcosb；
y0＝rsinb
x1＝rcos(b-a)＝rcosbcosa+rsinbsina＝x0cosa+y0sina；
y1＝rsin(b-a)＝rsinbcosa-rcosbsina＝-x0sina+y0cosa；
转换示意图如图2所示
梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理领域常用的特征描述方法，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，其在图像局部方格单元上进行操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性。其提取特征过程如图3所示。在提取车牌区域区域梯度直方图特征后就可以送入神经网络进行分类。
在获取车辆区域直方图特征后，将其送入神经网络分类器。神经网络分类器是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。将提取的直方图特征送入神经网络分类器后，会自动计算各个类别的置信度，对置信度进行从大到小排序，选择置信度最大的类别，即为神经网络分类器的输出结果。神经网络模型系统的训练与识别如图4所示。其中训练预测过程可以分为训练阶段和识别阶段两部分：训练时，使用特征向量训练神经网络分类器。识别时，使用神经网络分类器对候选区域提取的特征向量进行判别。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。

Claims (5)

1.一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，其特征在于：包括
步骤一：对左右两侧车牌检测区域的图像旋转，获得水平车牌图像；
步骤二：利用车牌识别技术，对车头和车尾牌照进行识别；
步骤三：对步骤二的识别结果进行比对，字符有三位匹配不上，输出前后车牌照不一致违法行为；
步骤四：提取车牌外扩区域特征，送入人工神经网络进行二分类，对故意遮挡号牌违法行为进行准确判断；具体过程为：根据车牌识别算法获得车牌的精确区域坐标，将获取到的车牌矩形图像提取出来，并且归一化为72x72的图像大小，构建直方图的参数bin为9，block为16，cells为4，在该图像上提取梯度直方图特征。
2.根据权利要求1所述的一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，其特征在于：获得水平车牌图像的具体实现方法为：车辆行进轨迹为从左到右侧，左侧检测区域进行顺时针90度图像旋转，右侧检测区域进行顺时针270度图像旋转，图像旋转是指图像中心点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程；当然这个点通常就是图像的中心，且旋转前和旋转后的点离中心的位置不变，旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系：（x0,y0）为原坐标内的一点，旋转的角度为a，左侧为90度，右侧为270度，旋转后的点为（x1，y1）,按照如下关系进行图像坐标映射转换：
x1 = x0cosa+y0sina；
y1= -x0sina+y0cosa；
图像旋转后可以得到水平车牌。
3.根据权利要求1所述的一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，其特征在于：步骤三的具体判断方法为：利用车牌识别技术可以获得前后车牌的识别结果，将前后车牌识别结果的七个字符，按照顺序逐一对比，当出现3个或者3个以上字符不匹配时，输出前后车牌不一致违法。
4.根据权利要求1所述的一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，其特征在于：根据已知的梯度直方图特征，构建神经网络分类器，神经网络分类器加载预训练模型，其中输入层节点个位为576，隐藏层数量为1层，输出层节点个数为2，将提取的梯度直方图特征送入人工神经网络进行分类，在神经网络分类器输出的2个置信度中选择最大值对应的label作为最终的结果，正常车牌对应label=0，异常车牌对应label=1。
5.根据权利要求4所述的一种基于垂直抓拍方式的车辆违法判断方法，其特征在于：所述神经网络分类器是由众多的神经元可调的连接权值连接而成。
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