CN102708691B - 基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法。该方法建立在现有车牌自动识别的基础上。首先通过图像处理技术，提取车窗的轮廓特征，并将其数字化为特征代码。然后检索车辆管理中心数据库，将该车辆的特征代码与登记在库的同号车辆的特征代码相比较，以此来确认该车辆是否具有“合法”身份。本方法不直接存储、传输和比对图像，只采用车辆特征代码的检索查询，可以提高车牌与车型是否匹配的识别速度。

Description

基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法

技术领域

本发明涉及一种基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法，属于智能智能交通管理中车辆的图像识别领域。

背景技术

为了能够识别出车辆的虚假车牌，本发明设计了一种通过匹配车牌与车型信息的虚假车牌自动识别***。本发明是建立在现有车牌自动识别的基础上。首先，通过图像处理技术，提取出车辆的外形特征，并将其数字化为特征代码。然后，检索数据库中，将该车辆的车型特征与登记在库的同号车辆的特征相比较，以此来确认被识别车辆是否具有“合法”身份。

本方法的特点在于，识别车型时，代码化了车辆的车型特征。与车型图像比对甄别方法相比，本方法采用的特征代码更加简洁准确，也更加方便车型信息的存储、 传输和操作。此处，车型特征代码包含了车牌号码、车身颜色、车型大小、车窗周长以及车窗面积等特征值。

在整体车型体积计算比对的基础上，该方法提出了提取车窗作为特征部位，并加以数字化车窗信息，进一步确认车型。之所以选择车窗作为特征部位，处于以下几点考虑:

1.    同种类型的车辆在体型上趋于相似，要进一步细分车型，需要对车体的细节进行辨识。

2.    车窗，尤其是侧面车窗，有着较高的区分度。不同款式车辆，车窗大体相似，但是细节处各不相同，这是本方法有效区别车型的依据。

3.    车窗在整车图像中有着较高的辨识度，方便提取。车窗因为结构和材质的特殊性，在图像的显示上，与车体有明显的区别，主要体现在颜色区别、灰度区别，以及具备完整封闭清晰的框架轮廓，通过色阶处理，选取合适的阀值二值化图像和轮廓选取等操作，可以剥离出车窗部位图像；

该方法提取出车窗部分，计算出车窗周长和面积信息，用这两个信息代表车窗特征，进行车型的比对识别。图像特征数值化是本方法的指导思想。图像信息在储存、传输和处理的过程中会占用大量资源，在智能交通***中，数据量过于庞大是工程实施的主要困难之一。本方法摘取图像中的有效信息，而不直接存储、传输和比对图像，极大的缓解了因为直接操作图像带来的巨大压力。

发明内容

本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法，包括如下步骤：

一、         根据现有的车辆识别技术，获得该车的车牌号码；

二、            车身侧位摄像机拍摄车辆侧身位图像，将车辆侧身位图像输入计算机准备进行车型识别程序；

三、            启动车型识别程序：

1）  将车辆侧身位图像与保存的环境背景图像做差值比较，剔除环境背景，获得车身图像；

2）  拾取车身颜色信息color，根据车身常用色，将其颜色归入黑、白、蓝、红、灰、银、黄、绿及其他颜色类别中；

3）计算车身图像的面积squareofcar即像素点数目，根据像素点数将车辆分为大型车(L)、中型车(M)和小型车(S)；

4）在以确定的车身图像中，进一步搜寻有效的车型特性信息即车窗，对车身图像经行色阶调整和边缘检测，找出车窗的轮廓，计算轮廓周长periofwin及所围面积squareofwin；

5）以上述步骤中所获取的数值组合成该车型的特征代码typecode＝num//color//squofcar//L/M/S//periofwin//squofwin//；

四、            设定代码各个组成位的允许误差，以及在结果判断中的加权比重，然后将生成的特征代码typecode，与数据库中同号车辆的特征代码，按预订策略进行比对；

五、            分析特征代码的比对结果，根据符程度发出相应建议判断：匹配、基本不匹配、不匹配。

本发明识别车型时，代码化了车辆的车型特征。与车型图像比对甄别方法相比，本方法采用的特征代码更加简洁准确，也更加方便车型信息的存储、传输和操作。本发明方法提取图像中的有效信息，而不直接存储、传输和比对图像，极大地提高了虚假车牌的识别速度。

附图说明

图1：本发明***结构图；

图2：车牌车型匹配流程图；

图3：图像处理后检测出车窗边缘；

图4：提取车窗轮廓并填充，计算周长与面积。

具体实施方式

如图1所示，为虚假车牌自动识别***原理图。当车辆通过高速公路收费站或其他设有视频监控设备的路段时，摄像头自动实时地录摄视频，通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像，然后从视频图像中提取车牌图像，进行车牌定位，自动分割字符，进而对字符进行识别。与此同时对设备采集到的图片进行图像处理，从而提取出车辆的外型轮廓，然后***对各种参数进行处理、比较后自动出判别车辆的车型。通过比对当前车辆与数据库中同牌车辆的车型信息，从而有效地检查出通过车辆是否存在车型与车牌不符等方面的作弊行为。

本发明基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法如图2至图4所示，包括如下步骤：

一、            该自动识别***，在现有的车牌自动识别的基础上，获得当前被检测车辆的车牌号num，根据该车牌信息检索车辆管理数据库，若没有查找到该车牌信息，断定该车牌为虚假车牌，发出警报；若查找到该车牌信息，则进入程序二；

二、            从数据库调出该车的车型特征信息，待车型比对操作使用；

三、            车身侧位摄像机拍摄车辆侧面图像，输入计算机准备进行车型识别程序；

四、            启动车型识别程序。该程序主要完成如下操作：

1）  将车辆侧面图像与保存的环境背景图像做差值比较，获得车身图像；

2）  拾取车身颜色信息color，根据车身常用色，将其颜色归入黑、白、蓝、红、灰、银、黄、绿及其他颜色类别中。

3）计算车身图像的面积squareofcar即像素点数目，根据像素点数将车辆分为大型车(L)、中型车(M)和小型车(S)。

4）在以确定的车身图像中，进一步搜寻有效的车型特性信息即车窗，对车身图像经行色阶调整和边缘检测，找出车窗的轮廓，计算轮廓周长periofwin及所围面积squareofwin；

5）以上述步骤中所获取的数值组合成该车型的特征代码typecode＝num//color//squofcar//L/M/S//periofwin//squofwin//；

五、            将生成的特征代码typecode与数据库中同牌车辆相同格式的特征代码~typecode:num比对。比对时，可根据情况设定代码个组成位的允许误差和在结果判断中的加权比重，以对满足***鲁棒性和检测结果可靠性的要求。

六、            分析特征代码的比对结果，根据符程度发出相应建议判断：符合、基本不符、不符合。

本发明在整体车型体积计算比对的基础上，该方法提出了提取车窗作为特征部位，并加以数字化车窗信息，进一步确认车型。之所以选择车窗作为特征部位，处于以下几点考虑:

1．同种类型的车辆在体型上趋于相似，要进一步细分车型，需要对车体的细节进行辨识。

2．车窗，尤其是侧面车窗，有着较高的区分度。每一款车，车窗大体相似，但是细节处各不相同，这是本方法有效区别车型的依据。

3．车窗在整车图像中有着较高的辨识度，方便提取。车窗因为结构和材质的特殊性，在图像的显示上，与车体有明显的区别，主要体现在颜色区别、灰度区别，以及具备完整封闭清晰的框架轮廓，通过色阶处理，选取合适的阀值二值化图像和轮廓选取，可以剥离出车窗部位图像；

该方法提取出车窗部分，计算出车窗周长和面积信息，用这两个信息代表车窗特征，进行车型的比对识别。

Claims (1)

1.一种基于车牌车型匹配的虚假车牌识别方法，其特征在于包括如下步骤：

根据车载微波标示卡，获得该车的车牌号码；

车身侧位摄像机拍摄车辆侧身位图像，将车辆侧身位图像输入计算机准备进行车型识别；

启动车型识别：

将车辆侧面图像与保存环境背景图像做差值比较，剔除环境背景，获得车身图像；

拾取车身颜色信息color，根据车身常用色，将其颜色归入黑、白、蓝、红、灰、银、黄、绿类别中；

计算车身图像的面积squareofcar：像素点数，根据像素点数将车辆分为大型车(L)、中型车(M)和小型车(S)；

在已确定的车身图像中，进一步搜寻有效的车型特性信息：车窗，对车身图像进行色阶调整和边缘检测，找出车窗的轮廓，计算轮廓周长periofwin及所围面积squareofwin；

以上述步骤中所获取的数值组合成该车型的特征代码typecode为num//color//squofcar//L/M/S//periofwin//squofwin//；

设定代码各个组成位的允许误差，以及在结果判断中的加权比重，然后将生成的特征代码typecode，与数据库中同号车辆的特征代码，按预定策略进行比对；

分析特征代码的比对结果，根据符合程度发出相应建议判断：匹配、基本不匹配、不匹配。