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《基于视频的车辆识别检索系统》

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摘要本文归纳了视频图像预处理的相关理论,对现存的车辆识别检索方法进行总结,包括车辆特征的选取、提取及基于视频监控的车辆特征比对分析.归纳了基于视频监控的车辆识别与检索方法,并完成车辆识别检索系统设计.

关键词视频监控；车辆特征；特征识别；识别检索

1 视频图像预处理

1.1 视频关键帧提取

关键帧是表达视频监控内容的代表,是从视频监控数据中提取出来、能概括视频监控主要内容的图像.

1.2 图像处理

改变图像的对比度进行图像增强,图像的直方图显然也要发生变化,但对比度增强技术只是着眼于改变全部或局部的对比度,而不考虑它的直方图如何变化.直方图修正增强技术是以直方图作为变换的依据,使变换后的图像直方图成为期望的形状,这种技术效果之一是加大对比度,并且消除噪声.

图像平滑处理的基本思想是消除噪声.即去除图像中由于设备或光线带来的与周围图像纹理有明显区别的图像细节.一般用于消除图像中的随机噪声,起到图像的平滑作用.它分为空域处理和频域处理两大类.

图像的化处理通过增强图像纹理边缘的灰度反差来加强图像中景物的边缘和轮廓.也就是增加图像细节边缘的对比度,这有助于我们的眼睛看清楚图像的细节,进一步增强对目标的辨识能力.

2 车辆识别检索系统设计

2.1 建立车辆特征数据库

为了更加准确的对车辆特征信息提取、识别,首先要以各项车辆特征信息建立数据库.

数据库主要包括：车辆的车辆类型、品牌型号、车身颜色、其他特征.

车辆类型：大型客车、大型货车、栏板卡车、救援车、工程抢修车、押运车、渣土车、消防车、随车吊、罐车、混凝土搅拌车、挂车、微面、越野车、三轮车、皮卡车、商务车、轻客、轿车、小型货车、小型客车等.品牌型号：170 多个品牌,4 000 多个型号.车身颜色：红、粉、棕、黄、绿、蓝、紫、黑、白、灰等.其他特征：年检贴、车牌、挂件、遮阳板、摆件、安全带、打电话、驾驶员、撞损、时间、位置.

2.2 基于车辆类型特征的识别检索

车型特征的提取与识别可以直接影响到识别检索的结果.不同车辆类型中的特征值差异是分别车辆类型的主要依据,以车身四个端点和车辆顶蓬中点这五个角点为特征点,通过计算特征点射影不变量来对车辆类型进行识别.通过对车辆类型识别检索,有效区分了大中小车型,为快速识别检索目标车辆打下基础,将大大缩减识别检索时间.

2.3 基于品牌型号特征的识别检索

车辆品牌型号的识别检索技术研究在高效识别车辆信息的需求下显得日益迫切.识别检索可得到车辆详细的信息,包括车辆的品牌、型号、出厂年份.除了从车标、外部轮廓、顶棚外观识别,还可以通过对车辆大灯和中网（水箱罩）进行识别.使用MATLAB 对车标进行骨架提取程序,如图1、图2、图3 所示.

2.4 基于车身颜色特征的识别检索

车身颜色信息更容易引起人们的兴趣,从而弥补车辆其他特征识别中的不足,进一步提高车辆识别检索结果的可靠性,使交通车辆管理的智慧化程度大幅提高,同时也将成为智能交通系统中不可或缺的辅助.

2.5 基于其他特征的识别检索

对目标车辆信息识别检索时,车辆类型特征、品牌型号特征、车身颜色特征识别检索无果的情况下,车辆其他特征的识别显得尤为重要.

1）车牌的识别检索比较直观.车牌为大型汽车号牌；蓝色车牌为小型汽车号牌；白色车牌为警用和军用车辆号牌等；从车辆号牌还可以确定目标车辆的准确落户地址.使用MATLAB 对车牌进行骨架提取程序,如图4、图5、图6 所示.

2）驾驶者的个人习惯决定了年检贴的识别检索,同款车辆年检贴的位置、顺序、数量差异比较大,识别检索后很容易分别不同车辆的差异.

3）遮阳板是可替换、可折叠的车辆外观特征,如遮阳板放下状态时可对驾驶者头部和上半身特征进行遮挡,主驾和副驾遮阳板的状态变化也可以有效地进行车辆特征比对分析.

3 结论