[发明专利]一种基于单帧图像的车辆识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于单帧图像的车辆识别方法及装置。

背景技术

在智能交通领域，车辆识别是一项十分重要的技术。目前市场上的车辆识别技术主要可以分为接触式和非接触式。接触式车辆识别是在实施过程中将传感器埋入地下，车辆通过时传感器进行感应识别，其缺点是施工复杂，安装过程对传感器的可靠性和寿命影响很大，而传感器易被重型车辆损坏，维护成本较高，并且传感器安装和修理时需要中断交通，对路面进行破坏，影响路面寿命。而在使用过程中，因为受车辆行驶速度和其它干扰因素等影响，获得的车辆特征曲线对车辆的分类效果不理想，所以很少单独使用，通常作为其他系统的辅助装置。

非接触式车辆识别大致可以分为主动检测和被动检测两类。主动检测即利用反射回波原理，由声波发生器发射高频波，然后由运动车辆以变化的频率返回，通过换能器记录下频率特征，从而进行车辆检测或车型识别，但这种方法的不足之处在于实施过程容易受环境的影响，识别性能随环境温度和气流影响而降低。

被动非接触式检测技术，如基于视频图像的车辆检测或车型识别是一种非接触式被动检测技术，其具有不破坏路面，检测范围大，获取信息量大，安装使用灵活，维护费用低的优点。但现有的技术需要利用多帧图像背景建模或者帧差法检测出车辆，然后通过相关图像处理技术提取车辆的几何特征。在一些学术研究中，通过对车辆进行3D建模来区分车辆类型，但是这些方法需要建立在弱透视的基础前提下，即要求能看清车辆侧身全貌，因而无法满足智能交通管控实际执行的需要。目前市场上基于视频的车辆识别技术只能区分车辆大中小，但无法按用途有效区分车辆，如客车、货车、重型货车还是渣土车等。

发明内容

本发明实施例的目的是针对现有的基于视频图像的车辆识别技术其识别种类少、识别率低的问题，提出一种基于单帧图像的车辆识别方法及装置，以能够有效获取车辆结构信息及特征信息，从而实现对车型的有效识别。

为了达到上述发明目的，本发明实施例提出的一种基于单帧图像的车辆识别方法是通过以下技术方案实现的：

一种基于单帧图像的车辆识别方法，所述方法包括：

根据采集的单帧图像，进行初始道路标定，获取不同位置车辆的尺度信息；

若当前时间为白天，则对车底区域和车窗区域分别进行检测，获取车辆的位置信息，或若当前时间为夜晚，则对车灯区域和车窗位置进行检测，获取车辆的位置信息；

根据所述尺度信息和位置信息，利用对称性获取目标车辆的轮廓图；

根据所述轮廓图，进行车辆类型的识别。

进一步优选地，所述方法还包括：

预先定义不同类别车辆的元特征，同一类别车辆具有相同的元特征。

进一步优选地，所述根据所述轮廓图，进行车辆类型的识别具体包括：

根据从采集的图像获取的轮廓图和不同类别车辆模型的元特征，进行重合度排序，并以重合度高的节点作为初始节点；

从初始节点出发，对车辆的语义特征进行语义分析，得到车辆类型的识别结果。

进一步优选地，所述语义特征包括形状结构、颜色、纹理和/或边缘信息。

进一步优选地，所述根据从采集的图像获取的轮廓图和不同类别车辆模型的元特征，进行重合度排序，并以重合度高的节点作为初始节点具体包括：

构造不同类别车辆的3D模型；

根据车辆的轮廓图和不同类别车辆的3D模型进行匹配，并根据重合度进行排序，排序高者作为语义分析初始点。

为了实现前述发明目的，本发明实施例还提出了一种基于单帧图像的车辆识别装置，所述装置是通过以下技术方案实现的：

一种基于单帧图像的车辆识别装置，所述装置包括：

道路标定模块，用来根据采集的单帧图像，进行初始道路标定，获取不同位置车辆的尺度信息；

车辆定位模块，用来若当前时间为白天，对车底区域和车窗区域分别进行检测，获取车辆的位置信息，或若当前时间为夜晚，则对车灯区域和车窗位置进行检测，获取车辆的位置信息；

车型识别模块，用来根据所述尺度信息和位置信息，利用对称性获取目标车辆的轮廓图，并根据所述轮廓图，进行车辆类型的识别。

进一步优选地，所述车型识别模块具体包括：

匹配子模块，用来根据从采集的图像获取的轮廓图和不同类别车辆模型的元特征，进行重合度排序，并以重合度高的节点作为初始节点；

语义分析子模块，用来从初始节点出发，对车辆的语义特征进行语义分析，得到车辆类型的识别结果。

进一步优选地，所述装置还包括：