基于線陣ccd汽車底盤成像的車型識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，按照以下步驟實施：步驟1、對汽車底盤區(qū)域的圖像進行邊緣檢測；步驟2、對邊緣圖像進行水平及垂直投影；步驟3、對投影曲線進行平滑處理；步驟4、根據(jù)平滑后的投影曲線特征對汽車底盤進行定位分割；步驟5、建立汽車底盤圖像的標準庫；步驟6、標準庫汽車底盤圖像與待識別汽車底盤圖像的配準；步驟7、對汽車行駛速度不均衡的投影曲線進行調整；步驟8、判斷待識別汽車底盤與標準庫汽車底盤的相似度；步驟9、得到汽車底盤的車型識別結果，即成。本發(fā)明的能夠準確識別汽車底盤的車型。
【專利說明】基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像識別【技術領域】，涉及一種基于線陣CXD汽車底盤成像的車型識別方法。
【背景技術】
[0002]汽車底盤的自動檢測方式，能夠在安防系統(tǒng)中，很方便地進行汽車底盤藏匿危險品等異物的檢測及車型識別。
[0003]現(xiàn)有的車輛安檢場所，對于汽車底盤的檢測方式，長期以來主要是依靠人工檢測和手動儀器設備進行檢測，部分場所還需要工作人員利用鏡面成像觀測汽車底盤是否夾帶違禁品，也有部門借助警犬進行查禁。這種初級方法費時費力，工作效率低。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明的目的是提供一種基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，解決了現(xiàn)有技術中存在的人工方式觀測汽車底盤，費時費力，工作效率低的問題。
[0005]本發(fā)明所采用的技術方案是，一種基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，按照以下步驟實施:
[0006]步驟1、對汽車底盤區(qū)域的圖像進行邊緣檢測；
[0007]步驟2、對邊緣圖像進行水平及垂直投影；
[0008]步驟3、對投影曲線進行平滑處理；
[0009]步驟4、根據(jù)平滑后的投影曲線特征對汽車底盤進行定位分割；
[0010]步驟5、建立汽車底盤圖像的標準庫；
[0011]步驟6、標準庫汽車底盤圖像與待識別汽車底盤圖像的配準；
[0012]步驟7、對汽車行駛速度不均衡的投影曲線進行調整；
[0013]步驟8、判斷待識別汽車底盤與標準庫汽車底盤的相似度；
[0014]步驟9、得到汽車底盤的車型識別結果，即成。
[0015]本發(fā)明的有益效果是，準確的從線陣CCD采集到的圖像數(shù)據(jù)中對行駛汽車底盤區(qū)域進行定位，提取出該汽車底盤的相關特征，快速將其與標準庫中的汽車底盤特征進行比對，找到汽車底盤的車型類別或發(fā)現(xiàn)異常情況。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1是本發(fā)明方法對水平方向銳化后的汽車底盤圖像的水平投影曲線；
[0017]圖2是本發(fā)明方法對水平方向銳化后的汽車底盤圖像的垂直投影曲線；
[0018]圖3是本發(fā)明方法對圖1的水平投影曲線平滑結果曲線；
[0019]圖4是本發(fā)明方法對圖2的垂直投影曲線平滑結果曲線；
[0020]圖5是本發(fā)明方法對相同車型配準后的垂直投影曲線；
[0021]圖6是本發(fā)明方法對不同車型配準后的投影曲線；[0022]圖7是本發(fā)明方法對汽車行駛速度不均衡調整前的對比曲線；
[0023]圖8是本發(fā)明方法對汽車行駛速度不均衡調整后的對比曲線。
【具體實施方式】[0024]下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
[0025]因為對于地埋線陣CXD方式采集汽車底盤圖像數(shù)據(jù)的模式，所獲得的圖像數(shù)據(jù)中，包括了被汽車底盤遮擋住的部分，以下文本中稱為汽車底盤區(qū)域，以及未被汽車底盤遮擋的部分，以下文本中稱為背景區(qū)域。
[0026]本發(fā)明的基于線陣CXD汽車底盤成像的車型識別方法，由于汽車在經(jīng)過地埋線陣CCD區(qū)域時，實際駛過的路線不可能完全吻合預設路線，所以需要對汽車底盤區(qū)域進行定位，消除背景對車型識別正確性的影響。之后，對定位出的汽車底盤區(qū)域進行特征提取，并根據(jù)所提取的不同車型的特征，進行車型識別。具體按照以下步驟實施:
[0027]為了抵抗車輛行駛路徑的不一致性，進行車型識別的汽車底盤圖像全部是去除了背景后的圖像，即標準庫中的汽車底盤圖像只有車體部分，而實際拍攝到的測試圖包括冗余的背景信息，因此進行汽車底盤識別之前首先要從采集到的圖像中提取出所需要的車體部分，即要實現(xiàn)汽車底盤圖像的分割提取，
[0028]步驟1、對汽車底盤區(qū)域的圖像進行邊緣檢測
[0029]考慮到汽車行駛時的速度很難控制到恒定，因此，在線陣CCD成像時，一定會出現(xiàn)垂直方向上的拉伸或者壓縮，所以，這里只提取采集到的汽車底盤區(qū)域圖像的水平方向的邊緣，
[0030]設采集到的汽車底盤區(qū)域圖像為[I(x，y)]mXn，大小為mXn，其邊緣圖像為
，計算公式如下:
[0031]
【權利要求】
1.一種基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:按照以下步驟實施: 步驟1、對汽車底盤區(qū)域的圖像進行邊緣檢測； 步驟2、對邊緣圖像進行水平及垂直投影； 步驟3、對投影曲線進行平滑處理； 步驟4、根據(jù)平滑后的投影曲線特征對汽車底盤進行定位分割； 步驟5、建立汽車底盤圖像的標準庫； 步驟6、標準庫汽車底盤圖像與待識別汽車底盤圖像的配準； 步驟7、對汽車行駛速度不均衡的投影曲線進行調整； 步驟8、判斷待識別汽車底盤與標準庫汽車底盤的相似度； 步驟9、得到汽車底盤的車型識別結果，即成。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟I的詳細過程是， 提取采集到的汽車底盤區(qū)域圖像的水平方向的邊緣，設采集到的汽車底盤區(qū)域圖像為[I (X，y)]mxn，大小為mXη,其邊緣圖像為計算公式如下:
3.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟2的詳細過程是， 對由步驟I得到的邊緣隨求其水平投影Px (X)，X = 1，2，3，...，m，和垂直投影Py(y)，y = 1,2,3, , η,計算公式如下:
4.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟3的詳細過程是， 將步驟2得到的投影曲線按照下面的公式進行平滑處理，平滑處理后得到投影曲線

5.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟4的詳細過程是， 對于投影曲線(Jf)和 A(J) ? X= 1，2，3，....，m，y = 1,2,3,..., η,進行如下處理: .4.1)對平滑后的投影數(shù)據(jù)進行差分處理，得到Vf(.4和▽取.V) * X= 1,2,3,...，m-l，y = 1,2,3,..., η-l,計算公式如下:
6.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟5的詳細過程是， 將不同款式的汽車底盤圖像，選擇污染少的汽車底盤，按照步驟I至步驟4進行汽車底盤區(qū)域分割之后，將其分割后的汽車底盤圖像，以及其投影曲線數(shù)據(jù)進行存儲。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟6的詳細過程是， 設按照公式⑶和公式⑷計算得到的標準庫汽車底盤圖像的垂直投影曲線為€(.11^=1，2，3...，!113，待識別汽車底盤圖像的垂直投影曲線為]^(1)，X= 1,2,3,...,md，假設ms ^ md，如果不滿足，則在計算時，將標準庫汽車底盤圖像的投影曲線與待識別汽車底盤圖像投影曲線置換， .6.1)求取標準庫汽車底盤圖像的投影曲線與待識別汽車底盤圖像的投影曲線的相關系數(shù)Pxds(k)，計算公式如下:

8.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟7的詳細過程是， 汽車在行駛經(jīng)過檢測點時，如果速度較慢，就會導致線陣CCD成像出來的圖像拉伸，為此，對公式(7)計算得到待識別汽車底盤圖像的
9.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟8的詳細過程是， 相似度特征參數(shù)包括兩個指標，即標準庫中汽車底盤與待識別汽車底盤的垂直投影相關系數(shù)PxdsOO和歐氏距離dxds0O: . 8.1)垂直投影相關系數(shù)PxdsOO 根據(jù)公式(10)得到了配準參數(shù)X*之后，再經(jīng)過步驟7的刪除行處理，再返回步驟2及步驟3求出待識別汽車底盤的垂直投影曲線P/(X)，X = l，2，3，...，md，之后，將Z帶入公式(9)，得到相關系數(shù)PxdsU*)； . 8.2)歐式距離dxds(x*) 歐式距離dxds0O的計算公式如下:
10.根據(jù)權利要求1所述的基于線陣CCD汽車底盤成像的車型識別方法，其特點在于:所述的步驟9的詳細過程是， 依次將待識別的汽車底盤與標準庫中的汽車底盤進行相似性參數(shù)的計算，得到其相關系數(shù)PxdsOO與歐式距離dxds0O， 當待測汽車底盤藏有異物，或者是有污損時，按照以下的規(guī)則進行汽車底盤的車型識別: .9.1)將待識別汽車底盤與標準庫汽車底盤的相關系數(shù)最大者視為可能的車型； .9.2)將步驟9.1)中得到的標準庫汽車底盤的投影曲線，與配準后的待識別汽車底盤的投影曲線，進行點對點的比較，判斷點點間距離較大的點的位置，判斷距離較大的依據(jù)是，優(yōu)選為該距離大于點幅值的30%以上，如果這些距離較大的點占曲線總點數(shù)的比例不大，該比例優(yōu)選為10%到20%，則刪除這些點；否則，判斷該待識別車輛為未在標準數(shù)據(jù)庫中列入的車型； .9.3)將刪除了大距離點的曲線，按照公式(11)再次求其歐氏距離，如果足夠小，則判斷其為與步驟9.1)給出的標準庫中車輛相同車型； 否則，判斷該待識別車輛為未在標準數(shù)據(jù)庫中列入的車型。
【文檔編號】G06K9/00GK103455791SQ201310356802
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年8月15日 優(yōu)先權日:2013年8月15日
【發(fā)明者】朱虹, 王芙, 王棟, 俞帥男, 張喜, 王佳, 高磊 申請人:西安理工大學