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基于梯度方向划分的特征量化的车标特征提取和识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于梯度方向划分的特征量化的车标特征提取和识别方法，首先对卡口系统拍摄的车标图像进行预处理，计算每个像素的梯度大小和方向，将所有像素的梯度信息存入对应的梯度矩阵；预先划分k个梯度方向，统计每个像素周围所有像素对应k个梯度方向的梯度大小，把梯度大小累加放入k个不同的梯度大小矩阵；分别提取k个梯度大小矩阵的LTP特征，将提取到的k个LTP特征拼接，得到原始车标图像的像素特征；通过K‑means将样本中所有的特征进行分类得到离线码本，最后再使用SVM进行车标图像的分类识别。本发明针对卡口图像中的车标识别提出了具体的识别方案，识别的结果正确率很高，可以满足实际智能交通系统的需求。

著录项

  • 公开/公告号CN109446882B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学智能制造技术研究院;

    申请/专利号CN201811032667.4

  • 发明设计人 余烨;徐京涛;路强;薛峰;

    申请日2018-09-05

  • 分类号G06V20/54(20220101);G06V10/46(20220101);G06V10/762(20220101);G06V10/764(20220101);

  • 代理机构34112 安徽合肥华信知识产权代理有限公司;

  • 代理人余成俊

  • 地址 230051 安徽省合肥市花园大道8号包河经开区管委会5层

  • 入库时间 2022-08-23 13:12:44

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