個車型，其各局部特征區(qū)域的權(quán)值匯總等于100%。
[0056] 如圖1所示，本實施例一種基于加權(quán)局部特征比對的車輛套牌識別方法，包括：
[0057] 步驟S1、基于待識別車輛的抓拍圖片，識別出待識別車輛的車型信息和車牌。
[0058] 當(dāng)車輛經(jīng)過交通卡口時，卡口的抓拍設(shè)備進(jìn)行抓拍，獲得車輛的抓拍圖片，作為待 識別車輛的抓拍圖片。本實施例基于抓拍圖片進(jìn)行后續(xù)分析，進(jìn)行套牌嫌疑預(yù)警。
[0059] 由于各抓拍設(shè)備的安裝位置、環(huán)境影響，整個抓拍圖片中抓拍位置的前部/尾部成 像效果最好，而車的側(cè)身、頂部等位置，成像效果一般。本實施例的局部特征取自抓拍位置 的前部/尾部成像，即對車輛前部/尾部的抓拍圖片進(jìn)行處理。
[0060] 進(jìn)一步地，由于抓拍設(shè)備安裝位置不同，導(dǎo)致抓拍角度不同，同一輛車，抓拍的圖 片，各局部特征區(qū)域的崎變效果亦不同，導(dǎo)致相同特征位置的差異增大，相似度降低，影響 比對結(jié)果。本實施例還包括步驟：
[0061] 對抓拍圖片進(jìn)行校正，統(tǒng)一崎變效果。
[0062] 將所有抓拍圖片校正到同一個角度，可W大大減少圖像崎變對后續(xù)特征比對的干 擾。對抓拍圖片進(jìn)行校正，有W下兩種實施：
[0063] 實施例1、基于參照物的校正。
[0064] 基于參照物，例如車牌，對整個車身抓拍圖片進(jìn)行拉伸、旋轉(zhuǎn)，調(diào)整為正拍效果。
[0065] 實施例2、基于標(biāo)準(zhǔn)參考體系的校正。
[0066] 設(shè)置一個標(biāo)準(zhǔn)參考體系Ref，W抓拍設(shè)備的抓拍位置為參考位置，構(gòu)建抓拍車輛在 參考位置的Ξ維位置；
[0067] 其他抓拍設(shè)備抓拍的抓拍圖片，均投射到參考標(biāo)準(zhǔn)參考體系，對車輛抓拍圖片進(jìn) 行統(tǒng)一校正。
[0068] 如圖2所示，由于各抓拍設(shè)備的安裝位置有差異，其他抓拍設(shè)備的實際抓拍位置是 PosA。在標(biāo)準(zhǔn)參考體系Ref中，將該卡口設(shè)備抓拍圖片投射到標(biāo)準(zhǔn)抓拍位置化S。
[0069] 需要說明的是，圖2示出了車輛前部抓拍圖片，車輛后部抓拍圖片的校正原理相 同，運(yùn)里不再寶述。本實施例是在抓拍圖片校正的基礎(chǔ)上，識別出待識別車輛的車型信息， W及后續(xù)提取抓拍圖片中局部特征圖。
[0070] 從而基于待識別車輛的抓拍圖片，識別出待識別車輛的車型信息，車型信息包括： 車輛品牌、型號、年款。比如上海大眾化sat 2015款，寶馬BMW525 2015款等。
[0071] 容易理解的是，最好是在識別車型信息和車牌之前就進(jìn)行抓拍圖片的校正，有利 于識別出正確的車型信息和車牌，并且有利于后續(xù)局部特征圖的識別比對。當(dāng)然在步驟S1 之后再進(jìn)行抓拍圖片的校正，仍然有利于后續(xù)局部特征圖的識別比對。
[0072] 步驟S2、根據(jù)待識別車輛的車型信息，進(jìn)一步提取抓拍圖片中局部特征圖。
[0073] 根據(jù)表1，對于不同的車型，設(shè)置有需要提取的不同局部特征區(qū)域圖片作為局部特 征圖。本實施例在校正圖片的基礎(chǔ)上，提取出抓拍圖片中局部特征圖，能夠降低圖像崎變對 后續(xù)特征比對的干擾。
[0074] 步驟S3、根據(jù)待識別車輛的車牌在基準(zhǔn)比對庫中查找相同車牌車輛。
[0075] 基于車管所登記的車輛信息，或者基于抓拍圖片，為車輛建立基準(zhǔn)比對庫 BaseCompDB，保存車輛車型信息、車牌和局部特征圖。從而在識別出待識別車輛的車牌后， 可W根據(jù)該車牌從基準(zhǔn)比對庫中找到該車牌對應(yīng)的參考局部特征圖，進(jìn)行后續(xù)的識別，來 判斷待識別車輛是否是盜牌車。
[0076] 步驟S4、提取基準(zhǔn)比對庫中相同車牌車輛對應(yīng)的參考局部特征圖，將提取的待識 別車輛的局部特征圖與基準(zhǔn)比對庫中的參考局部特征圖進(jìn)行逐個比對，計算出每個局部特 征圖對應(yīng)于參考局部特征圖的相似度。
[0077] 在進(jìn)行分析時，從基準(zhǔn)比對庫BaseCompDB中提取該車型需要比對的參考局部特征 圖，和當(dāng)前抓拍圖片的局部特征圖逐個進(jìn)行比對，計算出相似度。
[0078] 步驟S5、根據(jù)設(shè)定的該待識別車輛對應(yīng)的局部特征權(quán)值，匯總計算出該待識別車 輛的對應(yīng)于基準(zhǔn)比對庫中相同車牌車輛的總相似度。
[0079] 在逐個比對獲知各局部特征圖的相似度后，根據(jù)表1設(shè)置的局部特征權(quán)值，計算出 待識別車輛的總相似度：
[0080] 總相似度=權(quán)值1*車貼區(qū)域相似度+車飾區(qū)域相似度*權(quán)值化車標(biāo)區(qū)域相似度*權(quán) 值3+…。
[0081] 步驟S6、根據(jù)待識別車輛的總相似度，判斷其是否是套牌車，如果總相似度沒有超 過設(shè)定的第一闊值，則上報套牌嫌疑預(yù)警。
[0082] 最后根據(jù)獲得的總相似度，判斷待識別車輛與基準(zhǔn)比對庫中的車輛是否相似。即 判斷總相似度是否超過設(shè)定的第一闊值，如果沒有超過，說明該待識別車輛與合法車輛的 相似度存在差異，則上報套牌嫌疑預(yù)警，否則將待識別車輛認(rèn)為是擁有該合法車牌的車輛。
[0083] 另外，由于污損或遮擋，車牌的部分字符識別置信度可能比較低。當(dāng)字符識別的置 信度低于特定的第二闊值，則該車牌存在多種可能，比如字符8的置信度低于闊值40,則浙 A12：M8,可能是浙 A12：MB。
[0084] 如表2所示，車牌中很多字符由于污損、遮擋的原因，會產(chǎn)生錯誤的識別： 「00851
[00化]表2
[0087] 因此，在本實施例在識別到運(yùn)類車牌時，自動為運(yùn)類車牌生成相似車牌列表 ListCarPlate，采用該列表進(jìn)行比對，防止漏報。但采用相似車牌來進(jìn)行對比時，容易發(fā)生 誤報，車牌的字符識別置信度越高，車牌越清晰，誤報越少。
[0088] 為了避免運(yùn)些相似車牌可能引起的誤報，本實施例還基于車牌置信度，進(jìn)一步完 善了一種基于加權(quán)局部特征比對的車輛套牌識別方法，W下進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0089] 在引入車牌置信度的情況下，本實施例的車輛套牌識別方法，在步驟S3之前還包 括：
[0090] 判斷待識別車輛的車牌置信度是否高于設(shè)定的第二闊值，如果是則進(jìn)入步驟S3， 否則計算相似車牌列表，W計算出的相似車牌為待識別車輛的車牌進(jìn)入步驟S3。
[0091] 本步驟在待識別車輛的車牌置信度高于設(shè)定的第二闊值時，認(rèn)為識別正確，如果 不高于設(shè)定第二闊值，則只能找出所有的相似車牌，例如浙A12348和浙A1234B，分別對 A12348和浙A1234B進(jìn)行后續(xù)的比對判斷。
[0092] 進(jìn)一步地，在引入車牌置信度的情況下，本實施例的車輛套牌識別方法，步驟S3還 包括：
[0093] 如果基準(zhǔn)比對庫中存在相同車牌，則進(jìn)入步驟S4,否則將待識別車輛的車型信息、 車牌和局部特征圖加入到基準(zhǔn)比對庫中。
[0094] 本步驟在于更新基準(zhǔn)比對庫，即在基準(zhǔn)比對庫中不存在相同車牌時，將待識別車 輛的車型信息、車牌和局部特征圖加入到基準(zhǔn)比對庫中，W便對后續(xù)車輛的抓拍圖片進(jìn)行 識別比對。
[00%]進(jìn)一步地，在引入車牌置信度的情況下，本實施例的車輛套牌識別方法，在步驟S3 之后，還包括步驟：
[0096] 如果查找到的相同車牌車輛對應(yīng)的車型信息與待識別車輛不同，且車牌置信度高 于設(shè)定的第二闊值，則上報套牌嫌疑預(yù)警后結(jié)束；
[0097] 如果查找到的相同車牌車輛對應(yīng)的車型信息與待識別車輛不同，但車牌置信度不 高于設(shè)定的第二闊值，則上報車牌污損、遮擋預(yù)警后結(jié)束。
[0098] 本步驟對于車型不同的待識別車輛，當(dāng)其車牌置信度高于設(shè)定的第二闊值時，上 報套牌嫌疑預(yù)警；當(dāng)車牌置信度不高于設(shè)定的第二闊值，則上報車牌污損、遮擋預(yù)警。從而 基于車牌置信度和車型首先進(jìn)行了判別，能夠節(jié)省判別的步驟，并能對車牌污損或遮擋進(jìn) 行預(yù)警。
[0099] 進(jìn)一步地，在設(shè)置有車牌置信度的情況下，所述步驟6包括步驟：
[0100] 如果總相似度沒有超過設(shè)定的第一闊值，且待識別車輛的車牌置信度高于設(shè)定的 第二闊值，則上報套牌嫌疑預(yù)警后結(jié)束；
[0101] 如果總相似度沒有超過設(shè)定的第一闊值，但車牌置信度不高于設(shè)定的第二闊值， 則上報車牌污損、遮擋預(yù)警后結(jié)束。
[0102] 本步驟基于車牌置信度和總相似度，分別上報套牌預(yù)警和車牌污損、遮擋預(yù)警，進(jìn) 一步擴(kuò)展了本發(fā)明的適用場景。
[0103] 圖3示出了本實施例一種基于加權(quán)局部特征比對的車輛套牌識別裝置，該車輛套 牌識別裝置包括：
[0104] 圖片識別模塊，用于基于待識別車輛的抓拍圖片，識別出待識別車輛的車型信息 和車牌；
[0105] 局部特征圖提取模塊，用于根據(jù)待識別車輛的車型信息，進(jìn)一步提取抓拍圖片中 局部特征圖；
[0106