[发明专利]一种多特征车辆匹配方法

权利要求书

1.一种多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述多特征车辆匹配方法包括以下步骤：

获取车辆的图像信息；

根据获取的图像信息识别并提取多个特征信息建立特征库；

对特征库内特征信息进行权重分配并根据权重制定评分标准；

再次获取车辆图像信息并提取识别多个特征信息；

基于特征库根据评分标准对再次提取的多个特征信息进行评分；

根据评分结果判断车辆匹配成功与否。

2.根据权利要求1所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述识别特征信息包括：车牌号码的识别、车标的识别、车型的识别和车身颜色的识别。

3.根据权利要求2所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述车牌号码的识别包括：通过神经网络的模式识别技术、深度网络识别技术和残缺字符的模板匹配技术分别进行识别，并综合匹配得出最可能的识别结果。

4.根据权利要求2所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述车标的识别包括：采用稀疏理论的识别技术识别车辆的品牌、车辆生产年限之类的车辆标识。

5.根据权利要求2所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述车型包括：大货车、小货车、大客车、小轿车和中型客车。

6.根据权利要求2所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述车身颜色的识别包括粗略分出的八大类：黑色、白色、红色、深蓝色、银灰色、银白色、橙色、紫色。

7.根据权利要求1所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述多特征车辆匹配方法包括获取车辆的车头部位图像，获取过程为通过摄像头摄取。

8.根据权利要求1至7之一所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述对特征库内特征信息进行权重分配并根据权重制定评分标准包括：按照特征信息识别的难易来分配权重，从而根据权重制定评分标准。

9.根据权利要求8所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述按照识别的难易来分配权重包括：容易识别的，占的权重高；难以识别的，占的权重低。

10.根据权利要求8所述的多特征车辆匹配方法，其特征在于，所述多特征车辆匹配方法包括：预先设定分值阈值，以判断车辆匹配与否。