專利名稱：一種基于車牌、車身顏色和車標(biāo)識別的套牌車輛識別設(shè)備及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻圖像采集、圖像處理、圖像識別的系統(tǒng)，屬于計算機視覺與模 式識別技術(shù)領(lǐng)域和智能交通應(yīng)用領(lǐng)域，具體為實現(xiàn)車輛管理智能化、違章車輛自 動處理實時化而設(shè)計的交通視頻自動處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
套牌車輛就是非法套用他人的機動車車牌，車牌是車輛的身份證，近年來，套 牌車現(xiàn)象蔓延全國，以致事故頻發(fā)，犯罪劇增，影響惡劣，民怨沸騰，擾亂了正 常的社會秩序，如何有力打擊此類違法行為，成為交通管理部門的一道難題。
目前，基于車牌識別的"電子警察"技術(shù)在城市道路交通、高速路交費、治安卡 口、停車場等各個領(lǐng)域及不同地區(qū)己經(jīng)普及應(yīng)用，追查套牌車輛的最常用做法是 由計算機自動識別出車牌號，然后查詢數(shù)據(jù)庫是否是套牌嫌疑車輛。但是車牌受 部分遮擋、污跡、變形以及環(huán)境光照變化大等因素影響時，識別精度大大降低， 誤差大，給交警執(zhí)法和車主帶來了不便，因此僅依靠識別車輛牌照來追查套牌車 輛是不夠的，車輛身份的判定應(yīng)該需要更多的特征，如車身顏色、車標(biāo)、車型等 等，為準(zhǔn)確判定車輛身份，有效打擊套牌現(xiàn)象，本發(fā)明提出了基于車牌識別、車 身顏色和車標(biāo)識別相結(jié)合的套牌車輛識別方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于采用完全的交通視頻的自動采集和智能處理，實現(xiàn)對車輛牌 照、車身顏色、車輛標(biāo)志的定位與識別，將采集的車輛信息與車輛數(shù)據(jù)庫記錄的 車輛信息比對，對可疑的套牌車輛進行自動報警提示，提示交通警察進一步取證 核實，從而有效的解決和打擊目前泛濫的套牌現(xiàn)象，完成交通管理的智能化、處 理的實時化。
本發(fā)明的設(shè)備是通過如下的技術(shù)方案實現(xiàn)的，所述的設(shè)備包括視頻圖像采集的攝像機和圖像處理計算機，視頻采集用的攝像機通過圖像采集卡與圖像處理計 算機相連。視頻圖像采集攝像機可以是CCD攝像機，也可以是數(shù)碼攝像機，攝像 機可以使用三角支架架設(shè)在道路旁，也可以通過固定支架架設(shè)在車輛內(nèi)。為得到 清晰的車牌圖像，攝像機最多監(jiān)控兩條車道。圖像處理計算機可以是便攜式工業(yè) 控制機，也可以是普通的筆記本電腦。圖像處理計算機具有無線通信的功能，可 以通過無線通信模塊或無線網(wǎng)卡實現(xiàn)與交通指揮中心的網(wǎng)絡(luò)連接。
本發(fā)明的套牌車輛識別系統(tǒng)可以在警用汽車內(nèi)使用，攝像機可以通過固定支架 安置在汽車前擋風(fēng)玻璃后面，攝像機的電源可以車載12V電源提供，攝像機的輸 出通過視頻采集卡輸入到計算機設(shè)備，計算機設(shè)備包括筆記本電腦或便攜式工控 機，本發(fā)明中的計算機設(shè)備配備聲卡、音箱組成的聲音報警設(shè)備，車牌定位器定 位車牌位置，車牌識別器識別出車牌字符，車身顏色識別器用于識別車身顏色， 車標(biāo)定位器根據(jù)車牌的位置可以準(zhǔn)確定位車標(biāo)，車標(biāo)識別根據(jù)定位結(jié)果識別出車 標(biāo)，數(shù)據(jù)庫查詢器可以根據(jù)識別出的車牌結(jié)果、車身顏色和車標(biāo)結(jié)果和數(shù)據(jù)庫進 行比對，如果計算機識別出的車輛和實際登記的車輛信息不符或者是在"黑名單" 上的車輛，計算機可以通過聲音和軟件界面報警，提示執(zhí)法人員進行進一步核實。 數(shù)據(jù)庫可以是已經(jīng)下載到計算機的本地數(shù)據(jù)庫，也可以是通過計算機通過無線網(wǎng) 卡和指揮中心建立連接，支持長距離數(shù)據(jù)傳輸，實時訪問中心數(shù)據(jù)庫，進行查詢。
本說明所述的套牌車輛識別系統(tǒng)也可以在道路旁使用，攝像機可以通過三角支 架架設(shè)在道路旁，攝像機架設(shè)高度與車牌高度接近，拍攝方向可以和車輛行駛方 向一致，也可以面向車輛行駛方向。拍攝角度定義為車輛行駛方向與拍攝方向的 銳角部分， 一般在2CT45度之間，可以監(jiān)控同方向的兩條車道。
本發(fā)明所述套牌車輛識別系統(tǒng)采用高分辨率圖像采集技術(shù)，圖像清晰，具有連 續(xù)抓拍能力，圖像處理速度快，可以確保不同車速下都能抓拍到車輛并識別出車 牌、車身顏色和車標(biāo)等信息。計算機所保存的信息包括車輛監(jiān)控地點、車輛行駛 方向、車輛出現(xiàn)時間、車牌、車身顏色、車標(biāo)等，便于大量的數(shù)據(jù)文件的分析檢 索。
本發(fā)明之視頻檢測器主要完成視頻圖像中的車輛檢測，檢測圖像中是否有車 輛，如果發(fā)現(xiàn)有車輛出現(xiàn)則啟動存儲圖像，并啟動識別器，定位和識別車牌、車 輛顏色和車標(biāo)。視頻檢測器的工作路程如下
(4) 視頻圖像獲取將攝像機所拍攝的視頻圖像通過圖像采集卡進行捕獲。
(5) 背景學(xué)習(xí)背景圖像用于車輛目標(biāo)的檢測，通過幾幀圖像來獲取背景圖像。設(shè)/,為第t時刻的圖像，S,為第t的背景圖像5,二i^/,，則下一時 刻的背景有下式產(chǎn)生5,+1= /,+1+(1- )^ "為加權(quán)因子'，—i加大當(dāng)前幀圖 像對背景的影響。
(6)目標(biāo)檢測目標(biāo)檢測主要是檢測車輛目標(biāo)，通過當(dāng)前幀與背景圖像相減， 如果灰度差大于設(shè)定的閾值，則認(rèn)為是背景，為減少噪聲的影響，因為車 牌部分邊緣信息豐富，用一個矩形框進行平滑，如果圖像中有大于閾值的 部分，則認(rèn)為此幀圖像中包含有車輛，進行觸發(fā)，否則認(rèn)為圖像中沒有車 輛，不進行處理。
本發(fā)明之車牌定位器和識別器、車身顏色識別器和車標(biāo)定位器、識別器構(gòu)成 了套牌車輛自動識別處理的核心，車牌定位器的工作流程如下
(5) 獲的差分圖像視頻檢測器檢測到含有車輛的圖像后，馬上觸發(fā)車牌定位 器，車牌定位器根據(jù)捕獲的圖像檢測車牌，車牌定位器先將圖像用Sobel 算子進行差分，獲的圖像高頻分量。
(6) 尋找候選區(qū)域 一般車牌區(qū)域的寬度約占圖像寬度的l/5至l/7,用與車牌 相似的矩形框，其長度分別從圖像長度的1/5至1/7，并在整個圖像中滑動， 統(tǒng)計其高頻分量的和，并向水平方向投影，統(tǒng)計出水平方向的極大值；再 統(tǒng)計極大值位置上的高頻分量之和，向垂直方向投影，取幾個垂直方向的 極大值，獲的水平和垂直方向得到的極大值位置構(gòu)成了車牌的候選位置。
(7) 車牌區(qū)域的判定候選區(qū)域可能有多個，而圖像中車牌只有一兩個，車牌 區(qū)域的判定是根據(jù)現(xiàn)有公安部頒布的標(biāo)準(zhǔn)車牌的特點來進行的，目前的車 牌主要分為92式民用車牌(藍(lán)底白字)，雙排大車車牌(黃底黑字)，警車、 軍車、武警車輛(白底黑字)以及部分02式車牌。判斷候選區(qū)域是否符合 以上牌照的字符排列規(guī)則，如果是，則將可信度提高，如果否，則可信度 降低，排序后排在最前面的為最有可能是車牌的區(qū)域。
(8) 字符切分根據(jù)判斷的車牌類型進行字符切分，代價函數(shù)記錄切分的過程 中的切分代價，用于衡量為車牌的可能性的大小。
本發(fā)明之車牌識別器完成了對車牌字符的識別及車牌最終位置的確認(rèn)，其工 作流程如下
(5) 字符規(guī)整切分獲得的車牌單個字符的大小不一，為便于識別，對圖像采 用基于字符重心的方法進行規(guī)整，統(tǒng)一規(guī)整為40x20大小。
(6) 特征抽取只取圖像的邊緣，再將圖像分成8x4大小的子塊，抽取每個子塊的方向特征，以3x3模板提取每個子塊的水平、垂直、-45°， +45°四個 方向的特征。
(7) 字符識別將抽取到的特征與訓(xùn)練特征進行匹配，根據(jù)最近鄰的原則輸出 結(jié)果。因為車牌不同位置字符規(guī)則不一用，匹配時的范圍也不一樣， 一般 而言，第一位全部為各省份的簡寫和軍用漢字，第二位為英文字符，第三 和第四位既有可能是英文字母，也有可能是數(shù)字，后三位只有數(shù)字。
(8) 可信度估計可信度是根據(jù)字符切分的代價函數(shù)和字符識別時字符的匹配 程度來計算的，根據(jù)可信度的大小，最終決定結(jié)果輸出，并給出最終的車 牌的位置。
本發(fā)明之車身顏色識別器主要識別車輛車身顏色，其工作流程如下
(4) 車身顏色定位車牌的位置相對比較精確，根據(jù)車牌的位置，在其上方尋 找大片差分值接近零的區(qū)域為車身顏色的區(qū)域。
(5) 顏色轉(zhuǎn)換攝像機獲取的彩色圖像的空間模型采用的是RGB彩色模型，每 個像素點有R， G， B三個通道值的組合來共同表示。HIS空間基于人類視覺 系統(tǒng)提出的，用于識別顏色時具有較高的精度，而且計算簡單。所以通過 計算公式把車身顏色RGB變換到HSI空間。
(6) 顏色識別在HSI空間，統(tǒng)計色調(diào)的變化，同時利用亮度和飽和度等信息， 將車輛顏色進行分類，可以分成黑、白、紅、黃、綠、藍(lán)等。
本發(fā)明之車標(biāo)定位與識別器完成了對車標(biāo)的智能處理，其處理流程如下
(4) 車標(biāo)粗定位車標(biāo)的定位首先根據(jù)車牌的準(zhǔn)確位置，在車牌的正上方一定 區(qū)域內(nèi)進行車標(biāo)粗定位，尋找車標(biāo)大概的位置。
(5) 車標(biāo)細(xì)定位在粗定位的區(qū)域中可能含有車頭橫柵格等多余噪聲，利用圖 像增強技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)技術(shù)對噪聲進行去除，準(zhǔn)確定位車標(biāo)。
(6) 車標(biāo)識別車標(biāo)識別采用基于模板匹配技術(shù)，將二值化和規(guī)整后的車標(biāo)圖 像與已知車標(biāo)的圖像庫進行匹配，計算圖像間的相似度，最相似者作為車 標(biāo)結(jié)果輸出，若相似度小于設(shè)定的閾值，而拒識。
本發(fā)明之?dāng)?shù)據(jù)庫查詢與報警裝置是套牌車輛識別的前端處理部分，其工作流程 如下
(5)數(shù)據(jù)庫査詢由車牌識別器、車身顏色識別器和車標(biāo)識別器輸出的識別結(jié) 果，以車牌識別結(jié)果為主索引査詢，查詢本地數(shù)據(jù)庫或通過無線網(wǎng)絡(luò)連接指揮中心的數(shù)據(jù)庫，再結(jié)合車身顏色和車標(biāo)進行核對。
(6) 自動報警如果以車牌結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中查詢到該為已登記的套牌車輛，設(shè) 備直接報警；如果不是已登記的套牌車輛，但識別出車輛信息與記錄的車 輛信息不符，設(shè)備將報警提示。
(7) 人工校對識別結(jié)果總有一定誤差，如果識別結(jié)果可信度低，但查詢的車 輛有套牌嫌疑，設(shè)備提示有人工核對，并可對結(jié)果進行修改。
(8) 圖像保存為保存處罰證據(jù)，設(shè)備可對抓拍的圖像采用.jpg的格式進行保 存。
下面結(jié)合附圖的詳細(xì)描述，可以更好地理解本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)內(nèi)容，附圖 中相同的標(biāo)記表示相同的裝置。


圖l是基于車牌、車標(biāo)和車身顏色套牌車輛識別設(shè)備框圖； 圖2是視頻檢測器的示意圖3是套牌車輛識別處理過程示意圖； 圖4是數(shù)據(jù)庫査詢和報警處理流程圖。
具體實施例方式
本發(fā)明提出的一種基于車牌、車標(biāo)和車身顏色信息的套牌車輛識別設(shè)備及其 方法是通過如下的技術(shù)方案實現(xiàn)的。
圖1是基于車牌、車標(biāo)和車身顏色信息的套牌車輛識別設(shè)備框圖。如圖1所 示，所述的設(shè)備包括-
視頻檢測器用于視頻圖像的獲取、背景學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測，如果視頻檢測器檢測 到有車輛目標(biāo)出現(xiàn)，則將圖像送入車牌定位器，并啟動車牌識別、車身顏色識別 和車標(biāo)識別。車牌定位器主要定位出車牌的多個候選區(qū)域，車牌識別器對每個候 選區(qū)域進行字符切分，識別出車牌字符，對每個區(qū)域給出一個可信度判斷，可信 度最高的作為結(jié)果輸出。車身顏色識別器根據(jù)車牌的準(zhǔn)確位置定位車身顏色，并 識別車身顏色，車標(biāo)定位器也根據(jù)車牌定位器給出的車牌位置可以準(zhǔn)確定位車標(biāo)，
車標(biāo)識別器識別車標(biāo)。數(shù)據(jù)庫查詢器可以根據(jù)識別出的車牌結(jié)果、車身顏色和車 標(biāo)結(jié)果和數(shù)據(jù)庫進行比對，首先以識別的車牌號碼査詢本地套牌車輛數(shù)據(jù)庫，如 果是套牌車輛則直接聲光報警，如果不在套牌車輛數(shù)據(jù)庫中，則查詢指揮中心車 輛數(shù)據(jù)庫，識別出的車牌、車標(biāo)和車身顏色和實際登記的車輛信息不符，計算機可以通過聲音和軟件界面報警，提示執(zhí)法人員進行進一步核實。數(shù)據(jù)庫可以是已 經(jīng)下載到計算機的本地數(shù)據(jù)庫，也可以是通過計算機通過無線網(wǎng)卡和指揮中心建 立連接，支持長距離數(shù)據(jù)傳輸，實時訪問中心數(shù)據(jù)庫，進行查詢。 圖2視頻檢測器的流程圖。其具體步驟如下
視頻檢測器從輸入裝置獲取視頻圖像，輸入裝置可以由CCD攝像機，也可以是 數(shù)碼攝像機。攝像機可以通過固定支架架設(shè)在車內(nèi)，也可以通過三角支架架設(shè)在 道路旁，攝像機的電源由車載電源提供。背景學(xué)習(xí)用于目標(biāo)的檢測，背景的準(zhǔn)確 程度影響到目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性，所以背景學(xué)習(xí)采用加權(quán)的方法更新。目標(biāo)的檢測 可以通過幀差的方式獲得，如果變化區(qū)域超過了設(shè)定的閾值，則認(rèn)為有目標(biāo)出現(xiàn)， 進行下一步處理，如果沒有目標(biāo)出現(xiàn)，繼續(xù)目標(biāo)檢測，并更新背景。
圖3是車輛信息識別處理流程圖。其步驟如下
車牌定位器和識別器、車身顏色識別器和車標(biāo)定位器、識別器構(gòu)成了車輛自 動識別處理的核心，車牌定位器是整個處理的基礎(chǔ)，視頻檢測器檢測到車輛后， 馬上觸發(fā)車牌定位器，車牌定位器根據(jù)車牌部分邊緣信息豐富的特點，尋找候選 區(qū)域，所找到的候選區(qū)域可能有多個，而圖像中車牌只有一兩個，接下來的車牌 候選區(qū)域的判定則根據(jù)現(xiàn)有車牌標(biāo)準(zhǔn)，判斷候選區(qū)域是否符合標(biāo)準(zhǔn)車牌的字符排 列規(guī)則，根據(jù)符合程度賦予不同的可信度。字符切分根據(jù)判斷的車牌類型進行切 分，代價函數(shù)記錄切分的過程中的切分代價，也是用于衡量為車牌的可能性的大 小。車牌識別器完成了對車牌字符的識別及車牌最終位置的確認(rèn)，特征提取部分 完成了對邊緣化后的字符特征抽取，字符識別將抽取到的特征與訓(xùn)練特征進行匹 配，根據(jù)最近鄰的原則輸出結(jié)果。可信度是根據(jù)字符切分的代價函數(shù)和字符識別 時字符的匹配程度來計算的，根據(jù)可信度的大小，最終決定結(jié)果輸出，并給出最 終的車牌的位置。車牌的位置相對比較精確，根據(jù)車牌的位置，在其上方尋找大
片差分值接近零的區(qū)域為車身顏色的區(qū)域。通過計算公式把車身顏色RGB變換到 HSI空間。在HSI空間，統(tǒng)計色調(diào)的變化，同時利用亮度和飽和度等信息，將車輛 顏色進行分類，可以分成黑、白、紅、黃、綠、藍(lán)等。車標(biāo)定位與識別器完成 了對車標(biāo)的智能處理，車標(biāo)的定位也是根據(jù)車牌的準(zhǔn)確位置，在車牌的正上方一 定區(qū)域內(nèi)進行車標(biāo)粗定位，尋找車標(biāo)大概的位置。在粗定位的區(qū)域中可能含有車 頭橫柵格等多余噪聲，利用圖像增強技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)技術(shù)對噪聲進行去除，準(zhǔn) 確定位車標(biāo)。車標(biāo)識別采用基于模板匹配技術(shù)，將二值化和規(guī)整后的車標(biāo)圖像與 已知車標(biāo)的圖像庫迸行匹配，計算圖像間的相似度，最相似者作為車標(biāo)結(jié)果輸出。圖4是數(shù)據(jù)査詢與報警裝置。其工作流程如下 由車牌識別器、車身顏色識別器和車標(biāo)識別器輸出的識別結(jié)果，以車牌識別 結(jié)果為主索引查詢，查詢本地數(shù)據(jù)庫或通過無線網(wǎng)絡(luò)連接指揮中心的數(shù)據(jù)庫，再 結(jié)合車身顏色和車標(biāo)進行核對。如果以車牌結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中查詢到該為已登記的 套牌車輛，設(shè)備直接報警；如果不是已登記的套牌車輛，但識別出車輛信息與記 錄的車輛信息不符，設(shè)備將報警提示。識別結(jié)果總有一定誤差，如果識別結(jié)果可 信度低，但査詢的車輛有套牌嫌疑，設(shè)備提示有人工核對，并可對結(jié)果進行修改。 為保存處罰證據(jù)，設(shè)備可對抓拍的圖像采用.jpg的格式進行保存。
以上描述僅僅借助于實施例提供本發(fā)明的實現(xiàn)方法。對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員是 顯而易見的，本發(fā)明不限于上面提供的實施細(xì)節(jié)，可以在不脫離本發(fā)明特征的情 況下以另外的實施例實現(xiàn)，實施例中的一些部件進行分解、合并或使用處理器實 現(xiàn)。因此，提供的實施例應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是說明性的，而不是限制性的。因此，實現(xiàn) 和使用本發(fā)明的可能性是由所附的權(quán)利要求限定。因而，由權(quán)利要求確定的實現(xiàn) 本發(fā)明的各種選擇包括等效實施例也屬于本發(fā)明的范圍。
權(quán)利要求
1、一種基于車牌、車身顏色和車標(biāo)識別的套牌車輛識別設(shè)備及方法，其特征在于所述的設(shè)備包括視頻檢測器、車牌定位器、車牌識別器、車身顏色識別器、車標(biāo)定位器、車標(biāo)識別器、數(shù)據(jù)庫查詢與報警裝置等，其中視頻檢測器可以捕獲視頻，并檢測車輛，將含有車輛的圖像傳送給車牌定位器，車牌識別器給出識別結(jié)果。以車牌位置為相對坐標(biāo)，車身顏色識別器和車標(biāo)識別器識別車身顏色和車標(biāo)，首先以識別的車牌號碼查詢本地套牌車輛數(shù)據(jù)庫，如果是套牌車輛報警裝置則直接聲光報警，如果不在套牌車輛數(shù)據(jù)庫中，則查詢指揮中心車輛數(shù)據(jù)庫，識別出的車牌、車標(biāo)和車身顏色和實際登記的車輛信息不符，報警裝置可以通過聲音和軟件界面報警。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于設(shè)備使用靈活，可 以架設(shè)在警車內(nèi)，也可以架設(shè)在道路旁，操作簡單，安裝方便。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的套牌車輛識別設(shè)備及方法，其特征在于可以識別車 輛牌照、車身顏色以及車標(biāo)等車輛信息，并記錄時間、地點等相關(guān)信息。
4、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于視頻檢測器的工作流程如下(1) 視頻圖像獲取將攝像機所拍攝的視頻圖像通過圖像采集卡進行捕獲。(2) 背景學(xué)習(xí)通過加權(quán)的方式學(xué)習(xí)背景，加大當(dāng)前幀圖像對背景的影響。(3) 目標(biāo)檢測:通過當(dāng)前幀與背景圖像相減，如果灰度差大于設(shè)定的閾值，則 認(rèn)為是背景，為減少噪聲的影響，因為車牌部分邊緣信息豐富，用一個矩 形框進行平滑，如果圖像中有大于閾值的部分，則認(rèn)為此幀圖像中包含有 車輛，進行觸發(fā)，否則認(rèn)為圖像中沒有車輛，不進行處理。
5、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于車牌定位器的 工作流程如下(1) 獲的差分圖像:將圖像用Sobel算子進行差分，獲的圖像高頻分量。(2) 尋找候選區(qū)域:統(tǒng)計其高頻分量的和，并向水平和垂直方向投影，獲得多 個車牌的候選位置。(3) 車牌區(qū)域的判定:判斷候選區(qū)域是否符合現(xiàn)有車牌的字符排列規(guī)則，如果 是，則將可信度提高，如果否，則可信度降低，排序后排在最前面的為最有可能是車牌的區(qū)域。 (4)字符切分根據(jù)判斷的車牌類型進行字符切分，代價函數(shù)記錄切分的過程 中的切分代價，用于衡量為車牌的可能性的大小。
6、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于車牌識別器的 工作流程如下(1) 字符規(guī)整:對圖像采用基于字符重心的方法進行規(guī)整，統(tǒng)一規(guī)整為40x20 大小。(2) 特征抽取:抽取字符的方向線素特征。(3) 字符識別將抽取到的特征與訓(xùn)練特征進行匹配，根據(jù)最近鄰的原則輸出 結(jié)果。(4) 可信度估計可信度是根據(jù)字符切分的代價函數(shù)和字符識別時字符的匹配 程度來計算的，根據(jù)可信度的大小，最終決定結(jié)果輸出，并給出最終的車 牌的位置。
7、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于車身顏色識別 器的工作流程如下(1) 車身顏色定位車牌的位置相對比較精確，根據(jù)車牌的位置，在其上方尋 找大片差分值接近零的區(qū)域為車身顏色的區(qū)域。(2) 顏色轉(zhuǎn)換把車身顏色RGB變換到HSI空間。(3) 顏色識別在HSI空間，統(tǒng)計色調(diào)的變化，同時利用亮度和飽和度等信息， 將車輛顏色進行分類。
8、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于車標(biāo)定位與識 別器的工作流程如下(1) 車標(biāo)粗定位車標(biāo)的定位首先根據(jù)車牌的準(zhǔn)確位置，在車牌的正上方一定 區(qū)域內(nèi)進行車標(biāo)粗定位，尋找車標(biāo)大概的位置。(2) 車標(biāo)細(xì)定位:利用圖像增強技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)技術(shù)對噪聲進行去除，準(zhǔn)確 定位車標(biāo)。(3) 車標(biāo)識別車標(biāo)識別采用基于模板匹配技術(shù)，計算圖像間的相似度，最相 似者作為車標(biāo)結(jié)果輸出，若相似度小于設(shè)定的閾值，而拒識。
9、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別套牌車輛識別設(shè)備，其特征在于車牌識別器的 工作流程如下(1)數(shù)據(jù)庫査詢由車牌識別器、車身顏色識別器和車標(biāo)識別器輸出的識別結(jié)果，以車牌識別結(jié)果為主索引查詢，查詢本地數(shù)據(jù)庫或通過無線網(wǎng)絡(luò)連接 指揮中心的數(shù)據(jù)庫，再結(jié)合車身顏色和車標(biāo)進行核對。(2) 自動報警如果以車牌結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中查詢到該為已登記的套牌車輛，設(shè) 備直接報警；如果不是已登記的套牌車輛，但識別出車輛信息與記錄的車 輛信息不符，設(shè)備將報警提示。(3) 人工校對識別結(jié)果總有一定誤差，如果識別結(jié)果可信度低，但查詢的車 輛有套牌嫌疑，設(shè)備提示有人工核對，并可對結(jié)果進行修改。(4) 圖像保存為保存處罰證據(jù)，設(shè)備可對抓拍的圖像采用.jpg的格式進行保 存。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于車身顏色、車牌和車標(biāo)識別的套牌車輛自動識別設(shè)備及其方法。所述的設(shè)備包括視頻檢測器、車牌定位器、車牌識別器、車身顏色識別器、車標(biāo)定位器、車標(biāo)識別器、數(shù)據(jù)庫查詢與報警裝置等。根據(jù)車牌圖像的局部邊緣信息豐富的特點，該設(shè)備可以在捕獲的圖像中準(zhǔn)確的定位車牌，利用車牌的位置，又提取車身區(qū)域和車標(biāo)的粗略位置，根據(jù)提取的粗略位置再準(zhǔn)確的提取車身顏色和車標(biāo)；接下來是車牌字符識別、車身顏色判斷和車標(biāo)識別，根據(jù)此三項識別結(jié)果就和數(shù)據(jù)庫里的資料進行比對，可以查出是否為套牌車輛，如果是套牌車輛，可以自動報警，由執(zhí)法人員攔截進行進一步核實。該設(shè)備結(jié)構(gòu)化好，操作簡單，判別精度高，而且人工設(shè)定參數(shù)少。該設(shè)備還可以應(yīng)用在欠費車輛、被盜車輛或違章車輛抓逃等。
文檔編號G06K9/00GK101630361SQ20081024661
公開日2010年1月20日 申請日期2008年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月30日
發(fā)明者宋志敏, 張洪剛, 軍 郭 申請人:北京郵電大學(xué);北京弗雷賽普科技發(fā)展有限公司