楊正云，王　林

（貴州民族大學(xué)理學(xué)院，貴州貴陽550025）

視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動車輛的車標(biāo)識別技術(shù)

楊正云，王林

（貴州民族大學(xué)理學(xué)院，貴州貴陽550025）

車標(biāo)識別技術(shù)是車輛識別技術(shù)新的研究方向，包括車標(biāo)定位和車標(biāo)識別兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。作者對復(fù)雜背景下運(yùn)動車輛車標(biāo)定位與識別技術(shù)進(jìn)行了研究，首先，利用Sobel算子找到車輛圖像中豎邊緣區(qū)域，采用Shen算子進(jìn)行水平方向平滑并二值化處理；其次，利用車牌的特征和紋理實(shí)現(xiàn)了對車牌的精確定位，再根據(jù)車牌與車標(biāo)的特殊位置關(guān)系確定車標(biāo)所在區(qū)域，用車標(biāo)的先驗(yàn)知識與紋理特征實(shí)現(xiàn)對車標(biāo)的分割；最后，通過支持向量機(jī)的方法對分割出的車標(biāo)進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法簡單有效，具有較好的魯棒性和較高的識別率。

車牌定位；車標(biāo)分割；支持向量機(jī)；車標(biāo)識別；

隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人民生活水平的不斷提高，每年都有大量的新增車輛上路，給交通管理帶來極大的挑戰(zhàn)，智能交通系統(tǒng)（Intelligence Traffic System，簡稱ITS）的研究被提到重要位置。在ITS中，基于視頻圖像的運(yùn)動車輛識別技術(shù)是自動采集車輛特征信息的重要技術(shù)基礎(chǔ)［1］，而車標(biāo)識別技術(shù)是車輛識別技術(shù)新的研究方向，是對基于車牌和車型識別的車輛識別技術(shù)的重要補(bǔ)充和發(fā)展。車標(biāo)識別技術(shù)包括車標(biāo)定位和車標(biāo)識別兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

目前，常用的車標(biāo)定位算法有：（1）基于局部對稱性特征的快速車標(biāo)定位［2］；（2）基于能量增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)濾波的車標(biāo)定位方法［3］；（3）基于紋理一致性測度的汽車車標(biāo)分割方法；（4）基于Adaboost的車標(biāo)定位方法［4］；（5）基于模塊匹配的車標(biāo)定位方法［5］；（6）基于小波變換的車標(biāo)定位［6］。

車標(biāo)識別技術(shù)可分為基于區(qū)域的技術(shù)［7］和基于邊緣的技術(shù)［8］。常用的識別方法可分為基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于句法模式識別的方法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等。

但由于汽車品牌與設(shè)計(jì)的復(fù)雜多樣，各種品牌的汽車車標(biāo)大小不一，位置與形狀也各不相同，獲取的視頻圖像背景復(fù)雜、光照不均、大小形狀不一等情況，增加了車標(biāo)定位和識別的難度。

本文提出了一種在復(fù)雜背景下對運(yùn)動車輛車標(biāo)定位與識別的方法。根據(jù)車牌與車標(biāo)的特殊位置關(guān)系，在車牌定位的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對車標(biāo)的定位，用車標(biāo)的先驗(yàn)知識與紋理特征將車標(biāo)分割出來，并通過支持向量機(jī)方法對分割出的車標(biāo)進(jìn)行識別。

1　車標(biāo)定位

通過仔細(xì)觀察不難發(fā)現(xiàn)，幾乎所有車輛的車標(biāo)都處于車輛前臉中軸線上，且都位于車牌上方。由于車牌特征較豐富且形狀基本統(tǒng)一，定位相對比車標(biāo)容易。因此，利用車牌和車標(biāo)的特殊位置關(guān)系，在車牌定位的基礎(chǔ)上，能較好地定位車標(biāo)。

1.1車牌定位

本文采用文獻(xiàn)［9，10］方法對車牌進(jìn)行定位。首先采用豎直方向的Sobel算子獲取車輛圖像的邊緣圖并用Shen算子對其作水平方向的濾波和進(jìn)行二值化處理，通過去掉滿足閾值條件的豎直、水平方向的連續(xù)線區(qū)域，得到了數(shù)量較多的候選車牌區(qū)域；然后根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識去掉不滿足長寬比閾值的區(qū)域，降低候選車牌區(qū)域數(shù)；最后再利用車牌的字符特征與紋理特征篩選出正確的車牌區(qū)域，處理結(jié)果如圖1所示。

圖1　車牌定位的處理流程圖

1.2車標(biāo)定位

1.2.1車標(biāo)搜索范圍

車牌定位后，為了快速有效地實(shí)現(xiàn)車標(biāo)定位，利用車牌和車標(biāo)位置關(guān)系的先驗(yàn)知識，將搜索范圍限制在車牌的上方區(qū)域。本文根據(jù)車牌的位置，確定的車標(biāo)搜索范圍如下：

其中，Ph1、Ph2表示車牌在圖像中的高度位置，Ps1、Ps1表示車牌在圖像中水平位置，Pw表示車牌的寬度，Bh1、Bh2表示車標(biāo)在圖像中的高度位置，Bs1、Bs2表示車標(biāo)在圖像中的水平位置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2　車標(biāo)定位處理結(jié)果圖

部分車輛的車標(biāo)粗定位圖如圖3所示。

圖3　各種車標(biāo)粗定位的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

1.2.2車標(biāo)預(yù)處理

完成車標(biāo)粗定位后，接著對車標(biāo)進(jìn)行精定位。在對車標(biāo)進(jìn)行精定位前，首先對車標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除部分噪音的干擾。由于多數(shù)車標(biāo)邊緣的信息較豐富，作者采用Sobel算子對邊緣進(jìn)行提取。Sobel算子由兩個卷積核組成，一個對豎直方向邊緣響應(yīng)較大，一個對水平方向邊緣響應(yīng)較大，如下所示：

由于車標(biāo)圖像豎直方向的邊緣信息較豐富，因此本文采用豎直邊緣Sobel算子對車標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣提取，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值自定義閾值，大于閾值的像素值設(shè)為1，小于閾值的像素值設(shè)為0，最后得到一幅只有0和1的灰度圖像，使圖像呈現(xiàn)黑白效果。在本文中，的取值為65，二值化的過程可用數(shù)學(xué)描述如下：

接著對二值化的圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開運(yùn)算處理，膨脹和腐蝕這兩種操作是形態(tài)學(xué)處理的基礎(chǔ)。膨脹的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素（一般是3×3的大?。呙鑸D像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。腐蝕的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素（一般是3×3的大?。呙鑸D像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。

腐蝕的作用是消除物體邊界點(diǎn)，使目標(biāo)縮小，可以消除小于結(jié)構(gòu)元素的噪聲點(diǎn)；膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中，使目標(biāo)增大，可添補(bǔ)目標(biāo)中的空洞。開運(yùn)算是先腐蝕后膨脹的過程，可以消除圖像上細(xì)小的噪聲，并平滑物體邊界。閉運(yùn)算時先膨脹后腐蝕的過程，可以填充物體內(nèi)細(xì)小的空洞，并平滑物體邊界。圖3中車標(biāo)預(yù)處理的結(jié)果如圖4所示。

圖4　車標(biāo)預(yù)處理結(jié)果圖

2　車標(biāo)分割

通過上述預(yù)處理可以看出，噪聲比較少的圖像通過預(yù)處理便可得到車標(biāo)區(qū)域（圖4a），但是大部分圖像還是存在較嚴(yán)重的干擾（圖4b、c、d）。因此，針對這種情況，本文對這幾張圖進(jìn)行垂直投影來分析車標(biāo)的特征，以方便進(jìn)行精定位。車標(biāo)粗定位圖像的垂直投影圖如圖5所示。

圖5　車標(biāo)垂直投影處理結(jié)果圖

其中，曲線表示車標(biāo)粗定位的垂直投影圖，垂直線表示中軸線。

研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)的車標(biāo)都位于車牌的正中上方，從圖5也可看出，車標(biāo)圖像不管有沒有噪聲的干擾，車標(biāo)投影圖都處在圖像的中間，并呈現(xiàn)出“幾”字型，本文的重點(diǎn)就是要找到“幾”字型左右兩邊的低谷點(diǎn)，由此來消除低谷點(diǎn)兩邊的噪聲，具體步驟如下。

（1）從左向右搜索滿足以下條件的低谷點(diǎn)I（i，j）：

1）I（i，j）=0&I（i，j）＜I（i，j-1）；

2）I（i，j）=0&I（i，j）＜I（i，j+1）；

3）I（i，j）＜I（i，j-1）&I（i，j）＜I（i，j+1）；

4）I（i，j）=I（i，j-1）&I（i，j）＜I（i，j+1）；

5）I（i，j）＜I（i，j-1）&I（i，j）=I（i，j+1）；

（3）算出垂直投影圖中的中軸點(diǎn)：zhon_zhu= round（n/2）；如果步驟（2）中的滿足該式：P2（i）〈zhon_zhu&P2（i+1）〉zhon_zhu；便記下這兩個波谷點(diǎn)

車標(biāo)消除左右噪聲后的處理結(jié)果如圖6所示。

圖6　消除左右噪聲處理結(jié)果圖

通過圖6可以看出，圖b、圖c車標(biāo)左右兩邊的噪聲得到了很好的抑制，但是圖d位于車標(biāo)正上方的部分噪聲并沒有消除掉。雖然車標(biāo)的形狀大小不統(tǒng)一，但是大部分車標(biāo)都是左右對稱的，并且在垂直方向上，雖然車標(biāo)與車牌的位置關(guān)系不確定，但是車標(biāo)總是在車牌的上方，位于車身的垂直中軸線上，通過中軸線算出候選車標(biāo)圖像的對稱性，既可以判斷候選車標(biāo)圖像是否位于中軸線上，又可以判斷候選車標(biāo)圖像左右是否對稱。根據(jù)以上信息便可對車標(biāo)進(jìn)行精定位，如圖7所示。

圖7　中軸線結(jié)果圖

根據(jù)圖6，可以通過以下步驟篩選出正確的車標(biāo)位置：

（1）找到圖d中各個候選車標(biāo)區(qū)域的最大左右邊緣點(diǎn)值：left_p（i）和right_p（i），分別求出left_p（i）和right_p（i）到中心軸的距離Li（1）、Li（2）。

（2）算出差值Ki=Li（1）-Li（2）。

圖8　消除多余噪聲處理結(jié)果圖

通過上述步驟，在車標(biāo)粗定位圖中就只剩下了車標(biāo)圖。通過填充，最終處理后的車標(biāo)粗定位圖經(jīng)掃描上下左右邊緣點(diǎn)，便可從圖3的車標(biāo)粗定位圖中分割出車標(biāo)，車標(biāo)分割處理結(jié)果如圖9所示。

圖9　車標(biāo)分割結(jié)果圖

3　車標(biāo)識別

圖像的特征一般有紋理、顏色、空間和形狀等。由于車標(biāo)紋理相對比較整齊，通過分類法很難區(qū)別各種車標(biāo)的特征，所以本文以形狀作為原始特征來進(jìn)行識別。本文在對車標(biāo)進(jìn)行二值化的過程中，不僅保留了車標(biāo)的形狀，還保留了車標(biāo)的紋理，通過建立二值化車標(biāo)庫，即可利用支持向量機(jī)分類器對待識別車標(biāo)的二值化圖進(jìn)行識別。車標(biāo)庫是車標(biāo)正確分類的關(guān)鍵。在實(shí)驗(yàn)中，本文從多幅圖像中選擇部分車標(biāo)作為模板樣本，并且每一種車標(biāo)選取四張不同大小、光照的圖像，以避免在識別過程中，由于一張圖像匹配誤差過大而導(dǎo)致識別結(jié)果無效的情況。一種車標(biāo)有多張圖像不僅可以保證識別的準(zhǔn)確性，還可以避免識別過程中的誤判。

完成了待識別車標(biāo)的特征提取和車標(biāo)庫的建立后，即可采用分類器對待識別車標(biāo)進(jìn)行識別。其中分類器［11］包括最小距離分類器、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等，因?yàn)橹С窒蛄繖C(jī)分類器設(shè)計(jì)簡單并且能夠滿足實(shí)時性要求，所以本文選擇這種分類方法。

支持向量機(jī)［12］，一般簡稱SVM，是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略便是間隔最大化，最終可轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃問題的求解。支持向量機(jī)的最終問題則轉(zhuǎn)化為對線性判別函數(shù)和判別面的求解，利用線性判別函數(shù)涉及多類分類器，有多種方法：（1）可以把類問題轉(zhuǎn)化為個兩類問題，其中第 個問題是用線性判別函數(shù)把屬于類和不屬于的點(diǎn)分開；（2）更復(fù)雜的方法是用個線性判別函數(shù)，把樣本分為個類別，每個線性判別函數(shù)只對其中的兩個類別分類。線性判別函數(shù)是指的各個分量的線性組合函數(shù)：

設(shè)計(jì)線性分類器，就是利用訓(xùn)練樣本集建立線性判別函數(shù)，而設(shè)計(jì)線性分類器的主要問題就是利用訓(xùn)練樣本集尋找準(zhǔn)則函數(shù)的極值點(diǎn)和常見的準(zhǔn)則函數(shù)有：Fisher準(zhǔn)則函數(shù)、感知準(zhǔn)則函數(shù)、最小平方誤差準(zhǔn)則函數(shù)等，進(jìn)而進(jìn)一步得到最優(yōu)分類函數(shù)：

表1　各種車標(biāo)識別效果

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，識別的正確率不是很高，主要是由于本文采用視頻中的一幅圖像來作處理，車標(biāo)圖案受光照和環(huán)境的影響較大，在待識別前進(jìn)行二值化時信息損失較嚴(yán)重，從而影響了識別效果，對于這個問題還需進(jìn)一步研究。

4　結(jié)束語

本文首先對車牌進(jìn)行精確定位，并利用車標(biāo)與車牌的特殊位置關(guān)系，對車標(biāo)進(jìn)行粗定位，接著采用Sobel算子、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波等一系列的算法對車標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，然后再根據(jù)車標(biāo)的先驗(yàn)知識與紋理特征對車標(biāo)進(jìn)行分割，最后采用支持向量機(jī)對待識別車標(biāo)進(jìn)行分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法簡單、有效且有較高的識別率。

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（責(zé)任編輯：朱彬）

On the Technology of Recognizing Moving Vehicle Logo in Video Surveillance System

YANG Zheng-yun，WANG Lin
（College of Science，Guizhou Minzu University，Guiyang 550025，China）

The technology of recognizing moving vehicle logo is a new orientation，which consists of two parts：location and recognition.The author of this paper has looked at the two kinds of technology.Firstly，use the Sobel operator to find the area where exist more vertical edges，then adopt Shen operator to smooth the horizontal direction and to make a binarization process.Secondly，get an accurate location of license plate based on the license plate features and texture feature，and ensure the logo area by the specific relations between license plate and logo location，achieving the segmentation of logo under the priori knowledge about logo and texture feature.At last，support vector machine method is adopted to recognize the segmental logo.The experimental results show that this algorithm is simple and effective，and has stronger robustness and a higher recognition rate.

license plate location；vehicle logo segmentation；support vector machine；logo recognition

TP391.4

A

1009-3583（2016）-0110-05

2016-01-14

楊正云，女，貴州鎮(zhèn)寧縣人，貴州民族大學(xué)理學(xué)院碩士研究生。研究方向：圖像處理與模式識別。