[发明专利]一种基于嵌入式系统的实时出租车识别方法

权利要求书

1.一种实时出租车识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1，在视频图像中设定若干虚拟线圈，即检测区域；

步骤2，将所述检测区域经过透视变换映射为矩阵图像；

步骤3，判断变换后的检测区域中是否存在车牌，若是，则反映所述检测区域中存在车辆，进入步骤4，若否，则反映所述检测区域中不存在车辆，继续对其它检测区域进行判断；

步骤4，根据车牌与车顶之间的相互位置关系，得到存在车牌的检测区域中的车顶区域，并提取所述车顶区域的特征向量；

步骤5，基于所述车顶区域，勾画出整个车身区域，然后基于RGB色彩空间，通过直方图分析颜色，提取得到车身颜色分布特征向量；

步骤6，通过人工标识汽车图像样本是否为出租车，计算得到出租车特征向量，进一步得到所述出租车特征向量与是否为出租车的相关性，拟合出关于出租车特征向量的回归方程，得到该回归方程的系数向量；

步骤7，根据所述回归方程的系数向量，以及车顶区域特征向量和车身颜色特征向量组合构成的复合特征向量，来判断该车辆是否为出租车，最终实现对于出租车的识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1进一步包括以下步骤：

步骤1.1，在所述视频图像的若干车道中，设定多个检测区域，并记录下每个检测区域各个顶点的坐标位置；

步骤1.2，记录多个检测区域中车牌的宽度值，并对不同检测区域中车牌区域的大小进行归一化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在设定检测区域时，首先选定能连接成四边形的任意四个点，这四个点连接形成的四边形就构成了虚拟线圈，即检测区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2进一步包括以下步骤：

步骤2.1，将所述检测区域的四个顶点定义为变换源点，指定所述视频图像内的任意四个点分别对应于四个变换源点，并将这四个点定义为变换目标点，计算得到透视变换矩阵；

步骤2.2，根据所述透视变换矩阵计算得到所述检测区域经过透视变换后的矩阵图像dst(x,y)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述透视变换矩阵是根据下式得到的：

inputVector=virtualCoil[i].xvirtualCoil[i].y1,i=0,1,2,3outputVector=t[i]*dstRect[i].xt[i]*dstRect[i].yt[i],t[i]=2,i=0,1,2,3outputVector=matrixMapping×inputVector,]]>

其中，inputVector表示源向量，virtualCoil[i]表示第i个变换源点，virtualCoil[i].x和virtualCoil[i].y表示该变换源点的横纵坐标，outputVector表示目标向量，t[i]表示形变参数，dstRect[i]表示第i个目标点，dstRect[i].x和dstRect[i].y表示该目标点的横纵坐标，matrixMapping表示透视变换矩阵，i表示点集内标号。