[发明专利]一种基于车脸特征的车辆类型识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别及交通安全研究技术，尤其涉及一种基于车脸特征的车辆类型识别方法。

背景技术

目前智能交通系统中对交通监控系统的鲁棒性和可靠性的要求越来越高，例如：交通量和车辆运行时速等交通参数可以根据车辆检测、跟踪及车辆数目统计来计算。由于基于地感线圈、超声波和雷达等传感器的车辆检测方法无法识别车辆类型，因此这些方法不能提供直观的交通场景信息，但是，基于视频传感器的交通监控系统可有效地提供车辆数量、位置和类型等交通参数，因此，基于视频图像车辆检测和类型识别成为智能交通领域的一个重要研究方向。目前，基于视频传感器的车辆类型的识别主要集中在粗分类，即将检测到的车辆分类为小型车、中型车和大型车等，但对于具体分类为Audi，Wulin，Chery，Chevrolet，Cityroen，Ford，Changan，Hyudai，Mzada，Nissan，Peugot，Buick和Toyota等车辆类型的方法却很少。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于车脸特征的车辆类型识别方法，该方法具有较好的实时性和检测效率。

技术方案：本发明所述的基于车脸特征的车辆类型识别方法，首先通过监控摄像机采集车辆图像，然后检测和分割出车脸区域，并采用Curvelet小波变换提取车脸特征信息(包括车标、车牌、车灯及栅栏等信息)，最后，根据车脸特征矩阵，采用支持向量机将采集的车辆图像具体分类为Audi，Wulin，Chery，Chevrolet，Cityroen，Ford，Changan，Hyudai，Mzada，Nissan，Peugot，Buick及Toyota等车类。

本发明方法具体包括如下步骤：

(1)对采集到的车辆图像进行预处理，分割出能表征车辆类型的车脸特征，具体包括如下步骤：

(1-1)使用监控摄像机采集多种车型的车辆图像，例如：Audi、Wulin、Chery、Chevrolet、Cityroen、Ford、Changan、Hyudai、Mzada、Nissan、Peugot、Buick和Toyota等车型。

(1-2)图像预处理，为解决自然条件下不同的光照强度对采集的车辆图像的影响，本方法中采用同态滤波增强图像质量。

令采集的车辆图像为f(x，y)，即

f(x,y)=fi(x,y)·fr(x,y)0<fi(x,y)<∞,0<fr(x,y)<1]]>

上式中，(x，y)为车辆图像在时域中的坐标，f_i(x，y)为照明函数，i为照明illumination缩写；f_r(x，y)为反射函数，r为反射reflection缩写；

对上式取对数并进行傅立叶变换得