[发明专利]一种快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像的方法，属于交通图形识别的技术领域。

背景技术

在经济利益驱动下全国高速公路（海南省除外）普遍存在缴费车辆偷逃费现象，各种偷逃费手段层出不穷，表现形式隐蔽暴力抗法现象猖獗，在冲卡闯逃的过程中造成收费站管理人员致残甚至丧亡的恶劣事件。由于高速公路管理方受限与某些条件的制约，车辆偷逃费违法取证较为困难，削弱打击不法驾驶员团伙偷逃费行为的力度，影响到高速公路管理者的正常收费运营活动。

总结以往查处打击偷逃通行费行为，主要是以经验为主通过建立逃费车辆管理系统中的黑名单，调取相应的逃费车辆视频图像和抓拍图像进行分析比对，然而这种方法对换卡未换车牌照现行还较为适用。对于既换卡，又换牌照的逃费车辆的检测稽查就显得费时费工难度巨大。因此必须充分利用智能交通信息化技术具有大数据深度挖掘，对海量的数据通过智能化建模分析快速处理的特点，应用卡口高清摄像机抓拍的图像对车牌照、车辆颜色、车型、车辆面部特征等车辆属性，经过计算机深度学习训练分析车辆相似特征来进行匹配，实现对高相似度违规车辆图像进行快速处理和检索，对偷逃费车辆的车牌行进轨迹和车辆行进轨迹，进行时间、空间、特征三个维度定位，为公安系统严厉打击逃费行为提供有力的证据。

要实现高相似度车辆的图像检索，就需要对图像内容进行相应特征提取来实现分类与识别。传统的图像特征提取大多数采用的是人工提取特征，例如物体识别采用尺度不变特征转换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)，人脸识别采用局部二值模式(LocalBinaryPatterns,LBP)，行人检测采用方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征等。然而随着图像包含信息的逐步增加，人工设计一种有效良好特征表达显然比较困难，且需耗费较长的时间周期。

发明内容

本发明提供一种快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像方法。本发明的方法可以得到更好的图像特征表达，以用于进行相似车辆的检索，检索结果不仅相似度高，而且检索更为快速，进而可以充分发挥图像检索在打击逃费取证质证法律证据链中的作用，有效打击和抑制偷逃通行费行为。

本发明的技术方案：一种快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像的方法，其特点是：利用计算机的卷积神经网络模型，对采集到的违规车辆的样本图像进行特征提取与识别，并对识别的特征进行相应的K-d树构建，然后利用卷积神经网络对采集到的未知图像进行特征提取并利用快速高相似度最近邻搜索算法对样本特征进行匹配，以实现高相似度图像的快速检索。

上述的快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像的方法具体包括以下步骤：

①收集违规车辆样本图像，建立车辆管理数据库。

②对样本图像进行归一化，统一车辆图像格式；

③利用卷积神经网络模型，对车辆进行特征提取与识别，得到样本特征；

④对样本特征进行相应的K-d树构建；

⑤对采集到的未知图像提取特征，在构建的K-d树基础上，将这些特征利用快速高相似度最近邻搜索算法去和样本特征进行匹配，以实现以图搜图作用；

⑥根据步骤⑤得到的匹配程度大小，按照时间顺序输出相似度图像（按照相似度大小、时间、路径进行排列），最后进行人工确认。

前述的快速检索高速公路逃费车辆高相似度图像的方法中，由于目前逃费车辆作弊手段多种多样且隐蔽性强，单一特征的图像检索可能漏掉相似车辆，并将相似度不高的车辆图像检索归集进来，从使检索到的样本失去实用价值，因此需要对车辆的多种特征进行划细确定来提高相似度对比检测精度。所以所述步骤③中提取的特征包括：

（1）车牌字符特征。车牌识别是车辆检索中一个比较明显且重要的特征，对于识别高相似度概率起到了较大的作用。

（2）车型特征。根据目前对高速公路逃费车辆的统计情况来看，同一物流公司同类型车在逃费车辆中占主要部分，因此需要对车型进行相应分类。

（3）车标、车身颜色特征。对于套牌车而言，车牌更换此时车标、车身颜色等其他特征就成为该车辆的主要识别特征，因此车标、车身颜色特征的良好表达也至关重要。

（4）车辆面部特征。车辆年检、车辆内饰、挂件特征。对于违规车辆及套牌车而言，此时车牌，车型、车颜色，车标等几乎相同，因此只能通过车辆面部特征进行判别，此时车辆年检，车辆内饰、挂件等细特征就显得尤为重要。