基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，尤其涉及一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，汽車數(shù)量的急劇增加，如何解決日益嚴(yán)重的交通問(wèn)題， 已成為智能交通中研究的重點(diǎn)問(wèn)題，而基于視覺(jué)的車輛自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重 要組成部分。車輛的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)包括車牌識(shí)別、車型識(shí)別和車標(biāo)識(shí)別。車標(biāo)識(shí)別技術(shù)包 括車標(biāo)定位和車標(biāo)識(shí)別兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，而車標(biāo)定位是其中最為關(guān)鍵的步驟。根據(jù)車標(biāo)信息， 在車輛刑事案件中可以迅速縮小目標(biāo)范圍，提高破案的效率?，F(xiàn)階段道路監(jiān)控一般只是識(shí) 別車牌信息，但是目前存在套牌等現(xiàn)象，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果錯(cuò)誤，給正常的用戶帶來(lái)不必要的麻 煩和損失，如果將車標(biāo)信息和車牌信息等相結(jié)合，將會(huì)極大的提高車輛識(shí)別的可靠性。目 前，車標(biāo)定位主要方法是通過(guò)邊緣檢測(cè)方法得到，但是容易收到車標(biāo)位置、車標(biāo)所處紋理等 條件的限制。
[0003] 車標(biāo)定位基本原理：利用圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行車輛正面圖像的采集，并將圖像傳送 給計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)對(duì)車標(biāo)進(jìn)行定位。
[0004] 主動(dòng)視覺(jué)技術(shù)就是模擬人類的"頭-眼"，在靈活性上有很大的提高，會(huì)根據(jù)需要 有選擇的對(duì)其中一部分加以重視，具備選擇機(jī)制和注視機(jī)制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是要提供一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法，用于實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)車 標(biāo)信息，能準(zhǔn)確了解車輛的品牌，并通過(guò)和車牌、車型等信息的結(jié)合，對(duì)道路交通的運(yùn)行進(jìn) 行監(jiān)控，為道路管理提供良好的技術(shù)支持。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是： 一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法，其具體步驟是： (1) 搜索尋找車輛的后視鏡，并傾斜校正 采用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主動(dòng)搜索車輛的后視鏡，找到兩側(cè)后視鏡后，連接兩個(gè)后視鏡區(qū)域的最 高點(diǎn)，其連線與水平方向的夾角為傾斜校正的角度； (2) 搜索車輛的車牌和車燈位置 主動(dòng)搜索車牌區(qū)域，根據(jù)車牌定位車標(biāo)的垂直范圍，根據(jù)三絕對(duì)值投影法獲得車燈位 置，其中三絕對(duì)值最大梯度定義如下： Q = J(j -1,/+!)[, +1,/ +l)[) 其中，G(x,y)為像素點(diǎn)（x,y)分別與像素點(diǎn)（x-1,y+1)、（x,y+1)和（x+1,y+1)的灰度 差絕對(duì)值的最大值，根據(jù)車燈定位車標(biāo)的水平范圍以及對(duì)車輛的車標(biāo)不在車燈之間，水平 范圍進(jìn)行向上擴(kuò)展1個(gè)車燈寬度，形成兩部分待檢測(cè)區(qū)域； (3) 車標(biāo)的粗定位 在水平范圍擴(kuò)大后將其通過(guò)坐標(biāo)分為兩部分，首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)直方圖法判斷在車燈上方 1個(gè)w范圍內(nèi)紋理是不是較為復(fù)雜，如果紋理復(fù)雜則可以判定車標(biāo)處于車燈上部，否則處于 車燈之間，從而完成車標(biāo)的粗定位； (4) 車標(biāo)的精定位 粗定位完成后需要對(duì)所得到圖像進(jìn)行精定位，當(dāng)車標(biāo)在車燈上方時(shí)，采用邊緣檢測(cè)和 形態(tài)學(xué)方法完成車標(biāo)的精定位；當(dāng)車標(biāo)處于車燈之間時(shí)，對(duì)于水平紋理和垂直紋理背景特 點(diǎn)的車標(biāo)，應(yīng)用sobel算子的水平模板和垂直模板進(jìn)行水平邊緣和垂直邊緣檢測(cè)，最后使 用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算進(jìn)行車標(biāo)精定位；對(duì)于具有左右對(duì)稱性的網(wǎng)狀紋理背景特點(diǎn)的車標(biāo)，首 先在粗定位區(qū)域中，從左側(cè)截取1/10寬度的矩形區(qū)域作為模板，然后從左向右進(jìn)行模板匹 配，當(dāng)匹配度小于閾值T時(shí)，得到左邊界，同理獲得右邊界；對(duì)左右邊界精定位完成后的車 標(biāo)圖像進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，然后進(jìn)行水平輪廓投影，投影值連續(xù)不為0的區(qū)域中寬度最大 的區(qū)域即為車標(biāo)的上下邊界，最終完成車標(biāo)區(qū)域的精確定位。
[0007] 本發(fā)明的有益效果是： 1. 引入了主動(dòng)視覺(jué)的概念，利用主動(dòng)視覺(jué)中，主動(dòng)的選擇性注意機(jī)制，主動(dòng)搜索后視 鏡，并逐步搜索車燈和車牌區(qū)域，通過(guò)后視鏡進(jìn)行傾斜校正，并由車牌以及車燈區(qū)域確定水 平和豎直方向的范圍； 2. 定位過(guò)程中使用了由粗到精的逐級(jí)定位的方法，有利于提高準(zhǔn)確性； 3. 車標(biāo)定位中區(qū)分了不同的三種散熱網(wǎng)的紋理，提高算法的適用性。
【附圖說(shuō)明】
[0008] 圖1是本發(fā)明的主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位流程圖； 圖2是車標(biāo)粗定位流程圖； 圖3是車標(biāo)精定位流程圖； 圖4是實(shí)例圖片找2w范圍不意圖； 圖5是三絕對(duì)值處理后的水平投影圖； 圖6是閾值處理后的水平投影圖； 圖7是車標(biāo)粗定位結(jié)果； 圖8是車標(biāo)精定位結(jié)果； 圖9是車標(biāo)定位的最終結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0009] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0010] 如圖1至圖9所示，一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法，通過(guò)主動(dòng)搜索機(jī)制，尋找 車輛的后視鏡，找到兩側(cè)后視鏡后，連接兩個(gè)后視鏡區(qū)域的最高點(diǎn)，該直線與水平方向的夾 角就是傾斜校正的角度。
[0011] 在基于先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行粗定位，主動(dòng)搜索車牌區(qū)域，對(duì)車牌進(jìn)行定位，根 據(jù)車牌定位車標(biāo)的垂直范圍，能夠?qū)④嚇?biāo)定位于其中，但在車燈進(jìn)行水平范圍定位時(shí)可能 較小，有些車型的車標(biāo)并不是在車燈之間，而是在上方，比如：奔馳等。所以我們?cè)谶M(jìn)行水平 定位時(shí)需要在車燈的水平方向向上擴(kuò)展1個(gè)單位w。
[0012] 在水平范圍擴(kuò)大后將其通過(guò)坐標(biāo)分為兩部分，首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)直方圖法判斷在車燈 上方1個(gè)w范圍內(nèi)紋理是不是較為復(fù)雜，如果紋理復(fù)雜則可以判定車標(biāo)處于車燈上部，否則 處于車燈之間，從而完成車標(biāo)的粗定位。
[0013] 粗定位完成后需要對(duì)所得到圖像進(jìn)行精定位，當(dāng)車標(biāo)在車燈上方時(shí)，采用邊緣檢 測(cè)和形態(tài)學(xué)方法完成車標(biāo)的精定位。當(dāng)車標(biāo)處于車燈之間時(shí)，分析車標(biāo)，車標(biāo)不僅形狀復(fù) 雜，其背景即散熱器網(wǎng)的紋理也分為多種，大體有水平紋理、垂直紋理和網(wǎng)狀紋理三種。根 據(jù)車標(biāo)背景的上述特點(diǎn)，對(duì)于水平紋理和垂直紋理，應(yīng)用sobel算子的水平模板和垂直模 板進(jìn)行水平邊緣和垂直邊緣檢測(cè)，最后使用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算進(jìn)行車標(biāo)精定位。對(duì)于網(wǎng)狀紋 理，因?yàn)檫@種紋理良好的左右對(duì)稱性，首先在粗定位區(qū)域中，從左側(cè)截取1/10寬度的矩形 區(qū)域作為模板，然后從左向右進(jìn)行模板匹配，當(dāng)匹配度小于閾值T時(shí)，可以得到左邊界，同 理可以獲得右邊界；對(duì)左右邊界精定位完成后的車標(biāo)圖像進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，然后進(jìn)行 水平輪廓投影，投影值連續(xù)不為〇的區(qū)域中寬度最大的區(qū)域即為車標(biāo)的上下邊界，最終完 成車標(biāo)區(qū)域的精確定位。
[0014] 本發(fā)明的具體步驟是： 步驟1:首先根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)可以知道，車輛的后視鏡具有良好的位置特征，后視鏡出現(xiàn) 在監(jiān)控圖像的上半部分，所以通過(guò)這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，只對(duì)上半部分進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，經(jīng)過(guò)處理后可 以獲得后視鏡的范圍，通過(guò)提取兩側(cè)后視鏡的高點(diǎn)，連接成線，與水平線的夾角就是傾斜校 正的角度；（完成傾斜校正） 步驟2:在主動(dòng)搜索到后視鏡完成傾斜校正后，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)(先驗(yàn)知識(shí)是散熱網(wǎng)的紋 理類型)，尋找汽車的車牌，定位車牌完成，就可以獲得車標(biāo)粗定位區(qū)域的垂直范圍； 步驟3:然后通過(guò)三絕對(duì)值投影法定位車燈位置，分別獲得車燈的上邊緣和下邊緣，連 接上邊緣兩點(diǎn)確定水平上界，連接下邊緣兩點(diǎn)確定水平下界； 步驟4:由于車標(biāo)不一定存在于車燈之間，如奔馳等，在車燈上邊緣線上方，所以搜索 范圍擴(kuò)展一個(gè)車燈寬度的范圍，根據(jù)水平和垂直的兩個(gè)范圍，獲得車標(biāo)的搜索范圍，完成 車標(biāo)的粗定位，如圖7所示； 步驟5:首先搜索上方區(qū)域，通過(guò)邊緣直方圖方法進(jìn)行檢測(cè)，判斷車標(biāo)是否存在于該區(qū) 域，如果存在則使用邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)方法完成車標(biāo)的精定位，如圖8所示； 步驟6:如果檢測(cè)發(fā)現(xiàn)不在車燈上方，則存在于車燈部分，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)判斷得到的散 熱器的紋理類型，包括水平紋理、垂直紋理和網(wǎng)狀紋理，不同的紋理處理方式不同。對(duì)于水 平紋理和垂直紋理，應(yīng)用sobel算子的水平模板和垂直模板進(jìn)行水平邊緣檢測(cè)和垂直邊緣 檢測(cè)，最后使用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算進(jìn)行車標(biāo)精定位。對(duì)于網(wǎng)狀紋理，因?yàn)檫@種紋理良好的左右 對(duì)稱性，首先在粗定位區(qū)域中，從左側(cè)截取1/10寬度的矩形區(qū)域作為模板，然后從左向右 進(jìn)行模板匹配，當(dāng)匹配度小于閾值T時(shí)，可以得到左邊界，同理可以獲得右邊界；對(duì)左右邊 界精定位后的車標(biāo)圖像進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，然后進(jìn)行水平輪廓投影，投影值連續(xù)不為0的 區(qū)域中寬度最大的區(qū)域即為車標(biāo)的上下邊界，最終完成車標(biāo)區(qū)域的精確定位，如圖9所示。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法，其特征在于，其具體步驟是： (1) 搜索尋找車輛的后視鏡，并傾斜校正 采用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主動(dòng)搜索車輛的后視鏡，找到兩側(cè)后視鏡后，連接兩個(gè)后視鏡區(qū)域的最 高點(diǎn)，其連線與水平方向的夾角為傾斜校正的角度； (2) 搜索車輛的車牌和車燈位置 主動(dòng)搜索車牌區(qū)域，根據(jù)車牌定位車標(biāo)的垂直范圍，根據(jù)三絕對(duì)值投影法獲得車燈位 置，其中三絕對(duì)值最大梯度定義如下：其中，G(x,y)為像素點(diǎn)（X，y)分別與像素點(diǎn)（x-1,y+1)、（X，y+1)和（x+1,y+1)的灰度 差絕對(duì)值的最大值，根據(jù)車燈定位車標(biāo)的水平范圍以及對(duì)車輛的車標(biāo)不在車燈之間，水平 范圍進(jìn)行向上擴(kuò)展1個(gè)車燈寬度，形成兩部分待檢測(cè)區(qū)域； (3) 車標(biāo)的粗定位 在水平范圍擴(kuò)大后將其通過(guò)坐標(biāo)分為兩部分，首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)直方圖法判斷在車燈上方1個(gè)w范圍內(nèi)紋理是不是較為復(fù)雜，如果紋理復(fù)雜則可以判定車標(biāo)處于車燈上部，否則處于 車燈之間，從而完成車標(biāo)的粗定位； (4) 車標(biāo)的精定位 粗定位完成后需要對(duì)所得到圖像進(jìn)行精定位，當(dāng)車標(biāo)在車燈上方時(shí)，采用邊緣檢測(cè)和 形態(tài)學(xué)方法完成車標(biāo)的精定位；當(dāng)車標(biāo)處于車燈之間時(shí)，對(duì)于水平紋理和垂直紋理背景特 點(diǎn)的車標(biāo)，應(yīng)用sobel算子的水平模板和垂直模板進(jìn)行水平邊緣和垂直邊緣檢測(cè)，最后使 用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算進(jìn)行車標(biāo)精定位；對(duì)于具有左右對(duì)稱性的網(wǎng)狀紋理背景特點(diǎn)的車標(biāo)，首 先在粗定位區(qū)域中，從左側(cè)截取1/10寬度的矩形區(qū)域作為模板，然后從左向右進(jìn)行模板匹 配，當(dāng)匹配度小于閾值T時(shí)，得到左邊界，同理獲得右邊界；對(duì)左右邊界精定位完成后的車 標(biāo)圖像進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，然后進(jìn)行水平輪廓投影，投影值連續(xù)不為0的區(qū)域中寬度最大 的區(qū)域即為車標(biāo)的上下邊界，最終完成車標(biāo)區(qū)域的精確定位。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于主動(dòng)視覺(jué)的車標(biāo)定位方法，其具體步驟是：（1）采用主動(dòng)視覺(jué)搜索尋找車輛的后視鏡，并傾斜校正；（2）搜索車輛的車牌和車燈位置；（3）車標(biāo)的粗定位；（4）根據(jù)車標(biāo)不同位置以及不同的散熱網(wǎng)紋理采用不同的方法實(shí)現(xiàn)車標(biāo)精定位。本發(fā)明引入了主動(dòng)視覺(jué)的概念，利用主動(dòng)視覺(jué)中，主動(dòng)的選擇性注意機(jī)制，主動(dòng)搜索后視鏡，并逐步搜索車燈和車牌區(qū)域，通過(guò)后視鏡進(jìn)行傾斜校正，通過(guò)這兩個(gè)區(qū)域確定水平和豎直方向的范圍；定位過(guò)程中使用了由粗到精的逐級(jí)定位的方法，有利于提高準(zhǔn)確性；車標(biāo)定位中區(qū)分了不同的三種散熱網(wǎng)的紋理，提高算法的適用性。
【IPC分類】G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105023002
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510425868
【發(fā)明人】李文舉, 姚建國(guó)
【申請(qǐng)人】上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院
【公開(kāi)日】2015年11月4日
【申請(qǐng)日】2015年7月20日