[发明专利]基于视频的高速移动车辆标志精确识别方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理与模式识别技术，具体来说是利用图像处理和模式识别技术来实现车辆的检测和车标识别的计算机处理系统。

背景技术

目前，国外的车辆识别技术研究主要集中在低速车辆和车牌识别方面。对车型(如小车，大货车等)的识别分类非常粗糙，比如Autoscope产品只分大、中、小等三类。因此，普遍识别能力与性能较差，主要运用于收费站停车检测，不能识别高速移动车辆，更无精确识别车辆标志(车头标志与车尾标志)的技术。国内也有多单位在进行车辆识别技术方面的研究，其研究基本上都局限于车牌识别技术上，基本没有涉足车辆标志识别领域。

现有的一些车型分类系统和识别技术多采用非视频方式，比如红外对管、地感磁力检测器、激光检测器来完成车辆几何尺寸和/或外形轮廓的获取，或者是转化为对磁感应特征曲线的分类识别，这些方法存在许多不足的地方，一是成本高，有的方式还需要破坏路面；二是没有车标信息，车型分类难以完全满足应用需求；三是没有车辆图片信息，很难在公安交通等特殊领域进行应用，比如交通违章、违法肇事等需车辆现场图片作为证据。

目前，国内外对于车辆标志识别的研究主要集中在三个方面：第一是主要针对静止车辆或是低速车辆的单幅图像的处理；第二是主要针对车辆头部的标志进行处理；第三是主要研究车辆头部标志的定位，以及少量车标的简单识别。

1、针对单幅图像的车辆头部车标定位

其中比较有代表性的研究是四川大学的庄勇等人的以及李贵俊等人的两篇学术论文。(1)一种快速车标定位方法，庄永，杨红雨，游志胜，李贵俊，黄戈，四川大学学报(自然科学版)，第41卷第6期，1167-1171，2004年12月；(2)基于能量增强和形态学滤波的车标定位方法，李贵俊，刘正熙，游志胜，王宁，光电子·激光，第16卷第1期，76-79，2005年1月。

目的：实现一种针对车辆图片的车辆头部标志的快速定位算法。

技术措施：处理对象为车头图片，利用车辆牌照与标志之间的位置关系，把车辆标志纹理的能量特征与形态学方法相结合，确定车标在图片中的位置。

效果：基本只能针对采集好的车头图片进行处理，没有涉及到移动车辆，特别是高速移动车辆的捕获和定位。一般对车头标志定位准确率在95％左右，但是都受到车牌定位效果的左右。

2、针对单幅图像的车辆头部车标识别

其中比较有代表性的研究是四川大学的罗彬等人的论文：基于边缘直方图的快速汽车标志识别方法，罗彬，游志胜，曹刚，计算机应用研究，第六期，150-151，2004年6月。

目的：实验一种基于边缘直方图的车标识别算法。

技术措施：处理对象为车头图片，在模板匹配定位的基础上，运用相关法和边缘直方图识别车头车标。

效果：只能识别17种标志，识别正确率为90％左右。没有提出识别率的指标，没有涉及运动车辆的抓拍，而且对车尾的车标识别没有描述。

基于视频的高速移动车辆标志的精确识别，在国内外虽然经过多年研究，但仍是一个另人困惑的技术难题。至今为止，尚未查阅到这方面有比较理想的、可大规模推广的实用技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种能对高速移动车辆的车头标志或车尾标志进行识别的基于视频的高速移动车辆标志精确识别方法。

本发明的目的是通过以下技术方案加以实现的：一种基于视频的高速移动车辆标志精确识别方法，按以下步骤进行：

a)、首先对摄像机与采集卡实时捕获的连续视频图象进行平均灰度的计算，平均灰度范围有3个等级：80-110，110-160，160-190，，通过调整摄像机建国快门、摄像头增益和采集卡增益，控制整个图象的平均灰度在110-160之间，接着进行运动检测，如果长时间不能检测到运动，或者一直检测到运动不间断，则继续调整快门和增益，使平均灰度在所取等级范围内变化，直到检测到有规律的运动出现，即一段运动后有一个空闲时间，接着再一段运动，完成摄像机的粗调过程；经过运动检测，可以对车辆进行抓拍和对有牌车辆进行快速的牌照定位，调整摄像机参数，使车牌的平均灰度在90-100之间，以满足车辆标志的识别，细调每5分钟进行一次，把这5分钟内能检测到的车牌累计起来，计数平均灰度，与标准灰度范围比较，并作相应快门调整，如果在3个连续的细调周期都不能找到车牌，则返回粗调，以另一个平均灰度范围等级作上述处理；