[发明专利]基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法

权利要求书

1.基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)对采集到的车辆正面图像进行灰度化得到灰度图，并计算灰度图的横向梯度图；

(b)使用基于模板的方法对步骤(a)中的横向梯度图进行车牌扫描，得到车牌位置；

(c)利用步骤(b)中得到的车牌位置信息，通过计算车牌处的局部梯度直方图确定车牌的宽度；

(d)以步骤(b)中得到车牌的中心为参考点，以车牌的宽度和高度的F_w倍分别作为车辆区域的宽和高，从车辆正面图像的灰度图中截取车辆区域图像并缩放到特征提取模板中；

(e)计算步骤(d)的特征提取模板中的图像的梯度值，并归一化处理；

(f)将步骤(e)中的归一化后的特征提取模板中的数据直接作为人工神经网络的输入，训练或者识别对应的车型。

2.根据权利要求1所述基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，其特征在于：步骤(a)中的横向梯度图的计算方法是采用Sobel算子10-120-210-1]]>对灰度图进行卷积运算，对于负值的计算结果，取绝对值。

3.根据权利要求1所述基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，其特征在于：步骤(b)中，车牌定位方法为，以宽为L_w，高为H_w的窗口，在步骤(a)中得到的横向梯度图中从上至下，从左到右进行扫描，计算窗口内的梯度值之和，作为当前窗口中心位置的得分；其中L_w和H_w都是预设值；扫描完整个横向梯度图之后，得分最高的位置即为车牌中心点P_c＝(x_c,y_c)；其中x_c和y_c分别是车牌中心点P_c的横坐标和纵坐标，坐标系以图像左上角像素点位置为坐标原点，x轴的正方向向右，y轴的正方向向下。

4.根据权利要求3所述基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，其特征在于：步骤(c)中，车牌宽度的计算方法为，在车牌中心点P_c处，以1.2倍L_w为宽，H_w为高，在该矩形框内计算横向梯度直方图，该直方图的最左边的波峰与最右边的波峰作为车牌的左右边界，左右边界所处的水平坐标的差值的绝对值即为车牌的宽度L_p。

5.根据权利要求4所述基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，其特征在于：步骤(d)中，使用以y＝y_c为底边，以x＝x_c-F_w*L_p/2和x＝x_c+F_w*L_p/2作分别为左右边界，以y＝y_c-F_w*L_p为上边界构成的矩形框，对步骤（a）中的灰度图中截取图像区域，并用双线性插值的方法缩放到N*N的特征提取模板中，其中F_w是预设值；特征提取模板为N*N的二维矩阵，使用双精度浮点数存储数据，也是预设值。