一種車標(biāo)定位裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車標(biāo)定位裝置及方法，定位裝置中視頻采集模塊、車牌定位模塊、車標(biāo)定位模塊和輸出模塊，其通過視頻采集模塊采集到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的車輛視頻，利用車標(biāo)與車牌之間的位置關(guān)系進(jìn)行車標(biāo)的初定位，進(jìn)而根據(jù)車標(biāo)初定位區(qū)域的背景圖像的紋理信息，通過邊緣檢測(cè)和模板匹配的方法精確定位車標(biāo)區(qū)域。本發(fā)明提高了車標(biāo)定位的效率和準(zhǔn)確度，有效解決現(xiàn)有車標(biāo)定位方法消耗大量時(shí)間，對(duì)于圖像質(zhì)量要求高，魯棒性差等問題。
【專利說明】一種車標(biāo)定位裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種車輛識(shí)別技術(shù)，具體涉及一種車輛中車標(biāo)的定位技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002]智能交通系統(tǒng)已經(jīng)被證明是一種有效解決交通問題的方法。交通信息采集是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，在交通控制與管理、城市道路規(guī)劃等方面發(fā)揮著重要作用。交通信息采集離不開對(duì)道路上車輛的檢測(cè)。
[0003]隨著汽車擁有量的快速增加，出現(xiàn)了一些套牌、倒牌現(xiàn)象，這對(duì)車輛檢測(cè)和識(shí)別研究提出了更高的要求，需要在識(shí)別車牌號(hào)碼的同時(shí)，通過車牌號(hào)碼與車輛類型的一致性來鑒別是否為違章車輛。
[0004]車標(biāo)作為車輛的一個(gè)顯著特征，對(duì)車型識(shí)別起到了關(guān)鍵性的作用，車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)是視頻車輛檢測(cè)的重要組成部分。如果能準(zhǔn)確定位出車標(biāo)，將會(huì)極大提高車標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率，進(jìn)而提高車型分類與識(shí)別的準(zhǔn)確率。
[0005]目前，對(duì)車標(biāo)定位普遍采用的方法有:基于紋理一致性的車標(biāo)定位方法、利用車標(biāo)垂直邊緣能量的定位方法、基于PCA與不變矩的車標(biāo)定位方法、基于能量增強(qiáng)和形態(tài)濾波的車標(biāo)定位方法等。
[0006]但是由于各種車標(biāo)的紋理特征和形狀大小都不相同，采用現(xiàn)有的相關(guān)匹配定位算法會(huì)消耗大量的計(jì)算時(shí)間，同時(shí)并不能得到很好的識(shí)別結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]針對(duì)現(xiàn)有車標(biāo)識(shí)別技術(shù)消耗時(shí)間長(zhǎng)和準(zhǔn)確率不高等問題，本發(fā)明的目的提供一種聞效、聞精度的車標(biāo)定位技術(shù)，有效解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的問題。
[0008]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0009]一種車標(biāo)定位裝置，所述定位裝置包括用于采集車頭視頻圖像的視頻采集模塊，其還包括車牌定位模塊、車標(biāo)定位模塊以及輸出模塊，所述車牌定位模塊與視頻采集模塊數(shù)據(jù)相接，根據(jù)視頻采集模塊采集的車頭視頻圖像定位車牌；所述車標(biāo)定位模塊與車牌定位模塊數(shù)據(jù)相接，首先根據(jù)車牌定位模塊進(jìn)行車牌定位的結(jié)果，對(duì)車標(biāo)進(jìn)行初定位，再對(duì)初定定位結(jié)果通過模板匹配和邊緣檢測(cè)的方法進(jìn)行精確定位車標(biāo)；所述輸出模塊與車標(biāo)定位模塊和視頻采集模塊數(shù)據(jù)相接，顯示車標(biāo)定位模塊的定位結(jié)果和視頻采集模塊采集的視頻數(shù)據(jù)。
[0010]在車標(biāo)定位裝置的優(yōu)選方案中，所述車標(biāo)定位模塊包括初步定位模塊、左右邊界精確定位模塊和上下邊界精確定位模塊，所述初步定位模塊在車牌定位模塊進(jìn)行車牌定位的結(jié)果上，根據(jù)車標(biāo)與車牌的位置關(guān)系對(duì)車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行初步定位；所述左右邊界精確定位模塊與初步定位模塊數(shù)據(jù)相接，對(duì)初步定位模塊初步定位的車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界進(jìn)行精確定位；所述上下邊界精確定位模塊與左右邊界精確定位模塊數(shù)據(jù)相接，對(duì)左、右邊界精確定位的車標(biāo)區(qū)域的上邊界和下邊界進(jìn)行精確定位。[0011 ] 進(jìn)一步的，所述視頻采集模塊采用單目攝像頭采集車頭視頻。
[0012]在上述車標(biāo)定位裝置的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還提供一種車標(biāo)定位方法，所述定位方法包括如下步驟:
[0013]( I)通過采集到的車頭視頻圖像對(duì)車牌定位；
[0014](2)根據(jù)定位的車牌位置對(duì)車標(biāo)位置進(jìn)行初定位，得到初定位的車標(biāo)區(qū)域；
[0015](3)對(duì)初定位的車標(biāo)區(qū)域的左右邊界和上下邊界進(jìn)行精確定位，實(shí)現(xiàn)車標(biāo)的精確定位;
[0016](4)輸出精準(zhǔn)定位的車標(biāo)圖。
[0017]在定位方法的優(yōu)選方案中，所述步驟(2)中取定位出的車牌位置的左邊界和右邊界分別為初定位車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界，再取車牌位置的上邊界為初定位車標(biāo)區(qū)域的下邊界，取離車牌位置上邊界距離為3倍車牌高度為初定位車標(biāo)區(qū)域的上邊界。
[0018]進(jìn)一步的，所述步驟(3)通過如下步驟進(jìn)行精確定位:
[0019](31)通過模板匹配和邊緣檢測(cè)精確定位車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界；
[0020](32)對(duì)確定左、右邊界的車標(biāo)區(qū)域圖像分別進(jìn)行水平差分和垂直差分，根據(jù)差分結(jié)果獲得邊緣圖像，對(duì)得到的邊緣圖像進(jìn)行水平方向投影，求出連通像素區(qū)域，由此精確定位車標(biāo)區(qū)域的上邊界和下邊界。
[0021]再進(jìn)一步的，所述步驟(31)中在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上截取寬度為其寬度的1/15，高度不變的矩形當(dāng)作模板，然后在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上進(jìn)行由左向右和由右向左的平移，每平移一次做一次相關(guān)匹配系數(shù)運(yùn)算，分別將由左向右平移過程中和由右向左平移過程中計(jì)算出的相關(guān)匹配系數(shù)第一個(gè)小于總的相關(guān)匹配系數(shù)的均值的位置當(dāng)作車標(biāo)左邊界和右邊界。
[0022]再進(jìn)一步的，所述步驟(32)中確定左、右邊界的車標(biāo)區(qū)域圖像分別進(jìn)行水平差分和垂直差分時(shí)，定義差分結(jié)果像素差大于12個(gè)像素則為邊緣，得到的邊緣圖像；接著，對(duì)邊緣圖像進(jìn)行水平方向直方圖累加，求出各連通的直方圖區(qū)域，計(jì)算各自的像素總數(shù)，取像素總數(shù)最多的區(qū)域?yàn)檐嚇?biāo)區(qū)域。
[0023]本發(fā)明提供的方案能夠?qū)崿F(xiàn)在消耗較少時(shí)間的情況下對(duì)車標(biāo)進(jìn)行精確定位，極大的提高了車標(biāo)定位的效率和準(zhǔn)確度，從而有效解決現(xiàn)有技術(shù)中消耗大量時(shí)間，對(duì)于圖像質(zhì)量要求高，魯棒性差等問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]以下結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】來進(jìn)一步說明本發(fā)明。
[0025]圖1是本發(fā)明中車標(biāo)定位裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0026]圖2是圖1所示車標(biāo)定位裝置中車標(biāo)定位模塊的結(jié)構(gòu)框圖；
[0027]圖3是本發(fā)明中進(jìn)行車標(biāo)定位的流程圖；
[0028]圖4是三種典型紋理樣式的散熱片的示意圖；
[0029]圖5是本發(fā)明進(jìn)行車標(biāo)定位的實(shí)例示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0030]為了使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體圖示，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。
[0031 ] 參見圖1，其所示為本發(fā)明中車標(biāo)定位裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。該車標(biāo)定位裝置主要包括視頻采集模塊01、車牌定位模塊02、車標(biāo)定位模塊03和輸出模塊04。
[0032]視頻采集模塊01用于采集車頭視頻圖像，該視頻圖像包括車輛的車牌圖像和車標(biāo)圖像。具體的，該視頻采集模塊01采用單目的攝像頭來采集車頭視頻，如現(xiàn)有的監(jiān)視攝像頭，并不限于監(jiān)視攝像頭，還可采用其它種類的攝像頭。
[0033]車牌定位模塊02其與視頻采集模塊01數(shù)據(jù)相接，獲取視頻采集模塊01采集的車頭視頻圖像，并對(duì)該車頭視頻圖像中車牌圖像的位置定位。具體可以使用現(xiàn)有的車牌定位的方法，例如:基于車牌圖像色彩信息定位法、基于邊緣檢測(cè)的定位法、基于車牌幾何特征的定位法和基于頻譜分析的車牌定位法等。由于車輛牌照具有鮮明的紋理特征和規(guī)則的形狀特征，但是各種車標(biāo)的紋理特征和形狀大小都不相同，因此車牌更容易被準(zhǔn)確、快速的定位。
[0034]車標(biāo)定位模塊03，其與車牌定位模塊02數(shù)據(jù)相接，用于根據(jù)車牌定位模塊02在視頻圖像中定位的車牌圖像位置與車標(biāo)圖像位置之間的關(guān)系，對(duì)視頻圖像中車標(biāo)的位置進(jìn)行定位。
[0035]參見圖2，其所示為車標(biāo)定位模塊03的結(jié)構(gòu)框圖。由圖可知，車標(biāo)定位模塊03主要包括三個(gè)功能子模塊:初步定位模塊05、左右邊界精確定位模塊06和上下邊界精確定位模塊07。
[0036]初步定位模塊05，用于根據(jù)圖像中車標(biāo)位置與車牌的位置關(guān)系對(duì)圖像中車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行初步定位。
[0037]左右邊界精確定位模塊06與初步定位模塊05數(shù)據(jù)相接，通過模板匹配對(duì)初定位的車標(biāo)區(qū)域圖像的左邊界和右邊界進(jìn)行精確定位。
[0038]上下邊界精確定位模塊07與左右邊界精確定位模塊06數(shù)據(jù)相接，其通過對(duì)確定了左右邊界的車標(biāo)區(qū)域圖像分別進(jìn)行水平差分和垂直差分，根據(jù)差分結(jié)果獲得邊緣圖像，對(duì)得到的邊緣圖像進(jìn)行水平方向投影，求出連通像素區(qū)域，由此對(duì)精確定位車標(biāo)區(qū)域的上邊界和下邊界。
[0039]具有上述三個(gè)子模塊的車標(biāo)定位模塊03在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，初步定位模塊05在視頻圖像中定位出車牌位置后，依據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，取定位出的車牌位置的左邊界和右邊界分別為初步車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界，再取車牌上邊界為初步車標(biāo)區(qū)域的下邊界，取離車牌上邊界距離為3倍車牌高度為初步車標(biāo)區(qū)域的上邊界。
[0040]由此，確定的初步車標(biāo)定位區(qū)域中車標(biāo)的背景在絕大部分情況下是散熱片，散熱片的紋理樣式繁多。參見圖4，其所示為三種典型的散熱片的樣式:水平紋理的散熱片、垂直紋理的散熱片以及網(wǎng)格紋理的散熱片，其為現(xiàn)有常見結(jié)構(gòu)，此處不加以贅述。
[0041]為了能夠在此情況下對(duì)車標(biāo)進(jìn)行精確定位，車標(biāo)定位模塊03的其余兩個(gè)子模塊:左右邊界精確定位模塊06和上下邊界精確定位模塊07主要用于在以散熱片為背景的初步車標(biāo)定位區(qū)域中，分別精確確定車標(biāo)的左右、上下四個(gè)邊界。
[0042]左右邊界精確定位模塊06利用模板匹配方法精確定位圖像中車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界。其在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上截取寬度為其寬度的1/15，高度不變的矩形當(dāng)作模板，然后在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上平移，先從最左邊向右平移，每平移一次做一次相關(guān)系數(shù)運(yùn)算，匹配的相關(guān)系數(shù)定義為：
[0043]
【權(quán)利要求】
1.一種車標(biāo)定位裝置，所述定位裝置包括用于采集車頭視頻圖像的視頻采集模塊，其特征在于，所述車標(biāo)定位裝置還包括車牌定位模塊、車標(biāo)定位模塊以及輸出模塊，所述車牌定位模塊與視頻采集模塊數(shù)據(jù)相接，根據(jù)視頻采集模塊采集的車頭視頻圖像定位車牌；所述車標(biāo)定位模塊與車牌定位模塊數(shù)據(jù)相接，首先根據(jù)車牌定位模塊進(jìn)行車牌定位的結(jié)果，對(duì)車標(biāo)進(jìn)行初定位，再對(duì)初定定位結(jié)果通過模板匹配和邊緣檢測(cè)的方法進(jìn)行精確定位車標(biāo)；所述輸出模塊與車標(biāo)定位模塊和視頻采集模塊數(shù)據(jù)相接，顯示車標(biāo)定位模塊的定位結(jié)果和視頻采集模塊采集的視頻數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車標(biāo)定位裝置，其特征在于，所述車標(biāo)定位模塊包括初步定位模塊、左右邊界精確定位模塊和上下邊界精確定位模塊，所述初步定位模塊在車牌定位模塊進(jìn)行車牌定位的結(jié)果上，根據(jù)車標(biāo)與車牌的位置關(guān)系對(duì)車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行初步定位；所述左右邊界精確定位模塊與初步定位模塊數(shù)據(jù)相接，對(duì)初步定位模塊初步定位的車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界進(jìn)行精確定位；所述上下邊界精確定位模塊與左右邊界精確定位模塊數(shù)據(jù)相接，對(duì)左、右邊界精確定位的車標(biāo)區(qū)域的上邊界和下邊界進(jìn)行精確定位。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車標(biāo)定位裝置，其特征在于，所述視頻采集模塊采用單目攝像頭米集車頭視頻。
4.一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步驟: (1)通過采集到的車頭視頻圖像對(duì)車牌定位； (2)根據(jù)定位的車牌位置對(duì)車標(biāo)位置進(jìn)行初定位，得到初定位的車標(biāo)區(qū)域； (3)對(duì)初定位的車標(biāo)區(qū)域的左右邊界和上下邊界進(jìn)行精確定位，實(shí)現(xiàn)車標(biāo)的精確定位； (4)輸出精準(zhǔn)定位的車標(biāo)圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，所述步驟(2)中取定位出的車牌位置的左邊界和右邊界分別為初定位車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界，再取車牌位置的上邊界為初定位車標(biāo)區(qū)域的下邊界，取離車牌位置上邊界距離為3倍車牌高度為初定位車標(biāo)區(qū)域的上邊界。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，所述步驟(3)通過如下步驟進(jìn)行精確定位: (31)通過模板匹配和邊緣檢測(cè)精確定位車標(biāo)區(qū)域的左邊界和右邊界； (32)對(duì)確定左、右邊界的車標(biāo)區(qū)域圖像分別進(jìn)行水平差分和垂直差分，根據(jù)差分結(jié)果獲得邊緣圖像，對(duì)得到的邊緣圖像進(jìn)行水平方向投影，求出連通像素區(qū)域，由此精確定位車標(biāo)區(qū)域的上邊界和下邊界。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，所述步驟(31)中在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上截取寬度為其寬度的1/15，高度不變的矩形當(dāng)作模板，然后在初步定位的車標(biāo)區(qū)域圖像上進(jìn)行由左向右和由右向左的平移，每平移一次做一次相關(guān)匹配系數(shù)運(yùn)算，分別將由左向右平移過程中和由右向左平移過程中計(jì)算出的相關(guān)匹配系數(shù)第一個(gè)小于總的相關(guān)匹配系數(shù)的均值的位置當(dāng)作車標(biāo)左邊界和右邊界。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，所述步驟(32)中確定左、右邊界的車標(biāo)區(qū)域圖像分別進(jìn)行水平差分和垂直差分時(shí)，定義差分結(jié)果像素差大于12個(gè)像素則為邊緣，得到的邊緣圖像；接著，對(duì)邊緣圖像進(jìn)行水平方向直方圖累加，求出各連通的直方圖區(qū)域，計(jì)算各自的像 素總數(shù)，取像素總數(shù)最多的區(qū)域?yàn)檐嚇?biāo)區(qū)域。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK103544489SQ201310559774
【公開日】2014年1月29日 申請(qǐng)日期:2013年11月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月12日
【發(fā)明者】胡傳平, 孫明霞, 梅林 , 齊力, 劉云淮, 徐小明, 徐磊, 譚懿先, 尚巖峰, 王文斐, 顏志國(guó), 王建 申請(qǐng)人:公安部第三研究所