[发明专利]一种基于可变形部件模型的车牌及驾驶员人脸定位方法

说明书

技术领域

本发明属于物体检测技术领域，特别涉及车牌定位技术与人脸检测技术的组合应用。 

背景技术

随着社会的不断发展，现代交通的管理也日趋复杂、繁重。为了准确高效地监控交通状况和节约成本，很多的智能交通监控技术已经得到了广泛的应用。其中，车牌自动识别系统是目前比较成熟的技术，适用于各种交通场景。车牌识别系统分为车牌定位，字符分割与字符识别三部分。其中的车牌定位技术目前已经可以获得较高的准确率，但是也已经到达了一个瓶颈。如果不能利用场景中的其他信息，车牌定位的准确率基本无法得到进一步的提高。 

随着成像技术的发展，高清摄像机已经得到了广泛的应用。高清摄像机能够获得行驶中的车辆和驾驶员的清晰图像。目前对应此类场景下的人脸定位的研究还不多，而且由于驾驶员人脸一般是在前挡风玻璃的后面，容易受到光线和视角的影响，目前还无法得到较好的定位结果。 

因此，如果能将驾驶员的人脸信息与车辆的车牌信息有效地结合起来，则可以进一步的提高车牌定位的准确率。同时由于车牌和驾驶员人脸的相对位置比较固定，也可以通过车牌的定位结果来改善驾驶员人脸的定位结果。此外还可以通过车牌与驾驶员人脸的相对位置来进行车型的识别。 

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，在高清摄像机获得的图像中进行驾驶员人脸定位和车牌定位，进而进行车型识别，为后续的交通监控任务提供更加有效的信息。 

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。 

一种基于可变形部件模型的车牌与驾驶员人脸定位方法，具体实施步骤如下： 

步骤一：建立正面车辆的可变形部件模型 

将车牌和驾驶员人脸作为部件，建立正面车辆的可变形部件模型，通过训练 数据，得到车牌与驾驶员人脸之间的位置关系，作为模型参数； 

正面视图中的车辆的可变形部件模型M定义如下 

M={part_plate，part_face，pos_plate,face}                    (1) 

其中，part_plate表示模型中的车牌部件，part_face表示模型中的人脸部件，pos_plate，face={p_plate，face，d_plate，face}表示车牌与驾驶员人脸之间的位置关系。其中p_plate，face表示车牌与驾驶员人脸的空间位置关系。对于不同国家和地区，由于驾驶员所在的位置不同，此位置关系也不同。对于大陆地区，需满足plate.x<face.x,plate.y<face.y，其中plate.x,face.x表示车牌和人脸的x坐标，plate.y,face.y表示车牌和人脸的y坐标，既车牌在人脸的左下方。 

d_plate,face表示车牌与人脸之间的距离，且

d_plate，face∈N_i(μ_i，δ_i)，i∈{big，middle，samll}        (2) 

N(μ，δ)表示均值为μ，方差为δ的高斯模型。 

通过统计标注的车牌与人脸之间的距离，得到每一类型的车辆所对应的高斯模型的均指和方差，既得到了车辆的可变形部件模型。 

步骤二：进行车牌的粗定位，得到车牌的候选区域和对应的可信度。 

目前有多种车牌定位的方法可以得到车牌的候选区域和对应的可信度，本发明采用基于成对形态学算子的车牌定位方法获得车牌的候选区域和对应的可信度。 

设S_m×n是大小为m×n的结构元且所有值为1，某个像素点的局部邻域由S_m×n决定。I表示灰度图像， 和 分别表示数学形态学中的腐蚀和膨胀操作，以下定义所用到的形态学操作：