[发明专利]基于图像特征比对的车辆套牌识别方法

权利要求书

1.一种基于图像特征比对的车辆套牌识别系统，包括车辆图像采集模块、套牌预处理模块和套牌增强识别模块，其特征在于所述车辆图像采集模块用于采集车辆图像，并传输给套牌预处理模块；所述套牌预处理模块设置有车型特征库、车辆基础库，用于根据号牌区域和车头区域判断待识别的车辆车型，并与根据车辆号牌从车型特征库中检索获得的车型进行比对；当根据号牌区域和车头区域判断的车辆车型与根据车辆号牌从车型特征库中检索获得的车型不一致时，所述套牌预处理模块将待识别的车辆纳入套牌嫌疑库，并传输给套牌增强识别模块进行处理；所述套牌增强识别模块根据待识别的车辆车牌补办情况、待识别的车辆图像的车牌模糊系数的大小、车牌号码错误聚类因子的大小进行套牌车辆筛查；根据获得的套牌嫌疑车辆图像车辆号牌检索待识别的车辆车牌补办情况，当不存在车辆车牌补办情况时，计算车辆号牌的车牌模糊系数，根据车辆号牌的车牌模糊系数判断是否增加特征提取、比对算法的时间复杂度重新计算车辆号牌；当存在车辆车牌补办情况时，增加特征提取、比对算法的时间复杂度重新计算待识别车辆的车型；当待识别的车辆图像的车牌号码错误聚类因子大于预定阈值时，判断待识别的车辆图像中车辆为套牌车。

2.根据权利要求1所述的基于图像特征比对的车辆套牌识别系统，其特征在于该系统为分布式架构，所述车辆图像采集模块为设置在道路卡口的高清摄像头，所述套牌预处理模块作为汇聚节点，连接若干个所述高清摄像头，所述套牌增强识别模块作为汇聚终点，连接所有套牌预处理模块。

3.一种基于图像特征比对的车辆套牌识别方法，其特征在于所述方法包括以下步骤

(1)采集车辆图像，提取车辆图像上的号牌区域、车头区域，根据号牌区域、车头区域判断车型；根据判断后的车型与根据车辆号牌在车辆基础库中检索得到的车型判断待识别的车辆是否为套牌嫌疑车辆；

(2)当待识别的车辆为套牌嫌疑车辆时根据待识别的车辆车牌补办情况、待识别的车辆图像的车牌模糊系数的大小、车牌号码错误聚类因子的大小进行套牌车辆筛查；根据获得的套牌嫌疑车辆图像车辆号牌检索待识别的车辆车牌补办情况，当不存在车辆车牌补办情况时，计算车辆号牌的车牌模糊系数，根据车辆号牌的车牌模糊系数判断是否增加特征提取、比对算法的时间复杂度重新计算车辆号牌；当存在车辆车牌补办情况时，增加特征提取、比对算法的时间复杂度重新计算待识别车辆的车型；当待识别的车辆图像的车牌号码错误聚类因子大于预定阈值时，判断待识别的车辆图像中车辆为套牌车。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述方法步骤(1)之前需要根据车辆基础库预先构建车型特征库，具体方法是先提取车辆图像中的车牌区域，以车牌区域为基础，向外拓展获取车头区域；然后提取车头区域的图像特征；以通过号牌识别算法获得的车辆号牌为查询条件检索车辆基础库获得车型，并与车头特征形成对应关系存入车型特征库。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述方法步骤(2)中当增加特征提取、比对算法的时间复杂度重新计算得到的待识别车辆的车型与检索获得的车型仍不一致时，计算车辆号牌错误聚类因子；根据车辆号牌错误聚类因子的大小判断是否为套牌车。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述方法步骤(2)中车辆号牌错误聚类因子按照以下方法进行计算：

假设套牌嫌疑库为TBDB,车辆号牌为CarNum，车辆型号为CarType；Count(CarNum,CarType)为车牌号为CarNum，车型为CarType在TBDB中的总数；f(CarNum)为车牌号为CarNum的错误聚类因子，其公示为：

f(CarNum)＝Count(CarNum,CarType)。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述方法步骤(2)中车辆号牌的车牌模糊系数按照以下方法进行计算：

假设号牌字符串StrCarNum＝{Scn_i|i＝1,n}，其中Scn_i为第i个号牌字符串，n为号牌字符个数常量为NCOUNT；设定号牌字符模糊个数集合StrNumClu＝{Scn_i,CluCount_i|i＝1,n}，该集合表示与号牌字符Scn_i有模糊关系的字符个数为CluCount_i，Count(Scn_i)用于计算Scn_i模糊字符个数；则号牌字符串StrCarNum的号牌模糊系数为：