套牌車輛的車型識別與檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市建設、汽車工業(yè)的發(fā)展，我國的機動車數(shù)量穩(wěn)步增長，隨之而來的假牌照、套牌照等車輛違法犯罪活動也日益增多。套牌車損害了實際車主的合法權(quán)益，給不法分子提供了違法亂紀的工具，給公安機關(guān)抓捕肇事逃逸車輛造成了困難，給國家稅費、養(yǎng)路費造成了損失。
　　然而，目前國內(nèi)對于套牌車輛的查處主要依靠人工識別和群眾舉報等耗時、低效的方式，不能有效地解決套牌車問題。以此為背景，本文提出了套牌車輛的車型識別與檢索技術(shù)，實現(xiàn)對套牌車輛的查處，加大對套

2、牌行為的打擊力度。
　　本文通過提取車輛圖像的“車臉”部分，訓練SVM(Support Vector Machine)模型來進行套牌車型識別;通過提取車輛圖像的前景區(qū)域，計算前景圖像的相似度來實現(xiàn)套牌車輛的檢索。對圖像的“車臉”以及前景區(qū)域的提取，能夠過濾掉圖像中的大量背景信息，降低計算復雜度，提高系統(tǒng)精度以及效率。
　　本文對樣本集中的“車臉”以及車輛前景圖像提取HOG(Histogram of OrientedGradi

3、ent)特征，采用Adaboost方法訓練級聯(lián)檢測器來定位圖像中的“車臉”部分和前景區(qū)域，并對正午及夜間的圖像進行了光照補償處理以提高檢測率。實驗結(jié)果證明，運用本文的方法能夠檢測到無牌、車牌遮擋、車牌污損、車牌替換、車牌偽造等套牌車輛的“車臉”及前景區(qū)域，為套牌車輛車型識別和檢索提供了極大的方便。
　　在車型識別方面，對于輸入圖像，提取其“車臉”圖像，通過SVM分類器預測“車臉”的車型。本文提出了基于SVM經(jīng)驗閾值二次識別的方法，