[发明专利]车标识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种车标识别方法及装置。

背景技术

随着社会经济的发展，车辆的增多，通过计算机信息化、智能化的管理车辆成为必然。车牌识别技术被广泛应用在交通流量监测，高速公路卡口收费，闯红灯违章车辆监控及小区自动收费系统中。车辆识别技术是智能交通领域的关键技术之一，车标识别技术是车辆识别技术新的研究方向，车辆的车标的类型按形状可以分为圆形，椭圆和方形，目前的处理技术只能对车牌和大型、中型、小型车辆进行识别，但不能识别具体的车型。车标的识别大体分为车标粗定位，车标精定位，车标识别三个步骤，在现有技术中利用车牌与车标的拓扑关系，确定车标的大致区域；根据提取的粗略位置再准确的提取车标，但是在对车标进行定位、识别时，由于有些背景和前方的干扰物会影响到车标的分割，进而影响到车标的识别。

针对现有技术中由于车牌的干扰物影响车标识别，从而影响辨别车辆的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术由于车牌的干扰物影响车标识别，从而影响辨别车辆的问题，目前尚未提出有效的解决方案，为此，本发明的主要目的在于提供一种车标识别方法及装置，以解决上述问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种车标识别方法，该方法包括：获取车标图像；对车标图像进行特征变换处理，以获取车标图像的特征向量集合；对车标图像的特征向量集合中的特征点与预设特征向量集合中的特征点进行匹配处理，以获取匹配特征点集合；根据匹配特征点集合获取对应的车标类型。

进一步地，对车标图像进行特征变换处理，以获取车标图像的特征向量集合的步骤包括：对车标图像进行边缘定位，以获取边缘图像；对边缘图像进行特征变换处理，以获取对应每幅边缘图像的特征向量集合；对特征向量集合进行聚类分析，以获取多个类数据以及与每个类数据对应的特征均值；对每个特征均值进行标签设置，以获取设置标签的特征均值集，将特征均值集作为特征向量集合。

进一步地，获取车标图像的步骤包括：采集原始图像；对原始图像进行车标定位计算，以获取原始图像中的初始车标图像；对初始车标图像进行截取处理，以获取车标图像。

进一步地，在对车标图像的特征向量集合中的特征点与预设特征向量集合中的特征点进行匹配处理，以获取匹配特征点集合之前，方法包括：检测车标图像的特征向量集合中是否存在与预设特征向量集合中的特征点相匹配的特征点，并在车标图像的特征向量集合中存在与预设特征向量集合中的特征点相匹配的特征点的情况下，获取匹配特征点集合。

进一步地，在对车标图像的特征向量集合中的特征点与预设特征向量集合中的特征点进行匹配处理，以获取匹配特征点集合之前，方法包括：获取预设车标图像集，其中，预设车标图像集包括一个或多个预设车标图像；对预设车标图像集中的任意一个预设车标图像进行特征变换处理，以获取预设特征向量，并获取预设特征向量集合。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种车标识别装置，该装置包括：包括：第一获取模块，用于获取车标图像；第一处理模块，用于对车标图像进行特征变换处理，以获取车标图像的特征向量集合；第二处理模块，用于对车标图像的特征向量集合中的特征点与预设特征向量集合中的特征点进行匹配处理，以获取匹配特征点集合；第三处理模块，用于根据匹配特征点集合获取对应的车标类型。

进一步地，第一处理模块包括：第一子处理模块，用于对车标图像进行边缘定位，以获取边缘图像；第二子处理模块，用于对边缘图像进行特征变换处理，以获取对应每幅边缘图像的特征向量集合；第一分析模块，用于对特征向量集合进行聚类分析，以获取多个类数据以及与每个类数据对应的特征均值；第一设置模块，用于对每个特征均值进行标签设置，以获取设置标签的特征均值集，将特征均值集作为特征向量集合。

进一步地，第一获取模块包括：采集模块，用于采集原始图像；第一计算模块，用于对原始图像进行车标定位计算，以获取原始图像中的初始车标图像；第三子处理模块，用于对初始车标图像进行截取处理，以获取车标图像。

进一步地，装置包括：第四子处理模块，用于检测车标图像的特征向量集合中是否存在与预设特征向量集合中的特征点相匹配的特征点，并在车标图像的特征向量集合中存在与预设特征向量集合中的特征点相匹配的特征点的情况下，获取匹配特征点集合。