車型識別技術研究

鄧曉昺

摘要：隨著經濟的發展，各種交通運輸工具尤其是汽車數量的劇增為人們的生活帶來了極大的便利，同時給交通管理部門帶來了巨大壓力，為了緩解交通壓力智能交通系統應運而生。車型識別是一種針對智能交通系統實際應用需求而產生的一個模式識別課題，它的研究對于ITS的發展具有重要的實際意義。

關鍵詞：車型識別；智能交通；車輛管理系統

一、引言

智能交通系統是指將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子控制技術、網絡技術等高新技術有效地運用整個運輸管理體系，使人、車、路密切配合、和諧統一的一種在大范圍內、全方位發揮作用的實時、準確、高效的綜合運輸管理系統。隨著汽車的大量增加，引發了交通的新問題，汽車超速、超載、闖紅燈等違章現象及汽車犯罪事件等劇增，傷亡事故屢屢發生。 由于我國智能交通系統的起步比較晚，發展比較慢，交通管理手段較為落后，大部分依賴于人工現場維護管理，交通執法人員勞動強度大、效率較低。無論是在大中城市還是廣大中小城鎮鄉村，交通狀況及其配套的管理方式已成為影響我國經濟發展的一個重要因素。

二、車型識別技術簡介

計算機視覺作為智能交通系統中的一項重要技術，受到越來越多的重視。計算機視覺即是用各種成像系統代替視覺感官作為視覺信息輸入手段，由計算機來代替大腦完成處理與解釋。計算機視覺不僅能使機器感知環境中幾何信息，包括位置、大小、形狀、運動等，還能對它們進行掃描、解釋和理解。計算機視覺為交通系統提供了直觀方便的分析手段，交通環境中的大量信息，如車輛、交通標志和路面標識等都來源于視覺。用計算機視覺來處理和理解這些信息是一種必然的選擇。

在智能交通中，基于視頻圖像的運動車輛類型精確識別技術是自動采集車輛特征信息產品的重要技術基地，也是目前相對薄弱的技術環節。以它為核心技術的相關產品是智能交通系統的重要前端設備，在交通調查、交通管理和車輛管理中起著重要作用。伴隨著機動車數量不斷增加，盜搶機動車、利用機動車犯罪等類型案件也是顯著增加，引起了全社會關注。盜搶機動車不僅給失主造成了經濟損失，而且嚴重破壞了社會穩定。打擊涉車犯罪必須采取多種措施，高科技破案手段的配置是重要條件之一。盜搶車輛案犯往往以小客車、特別是中、高檔轎車作為作案重點，得手后通過更換車輛牌照，改變車輛外觀等，迅速逃往外地進行銷贓、使用。目前公安部門在得到失主報案后，在各個治安網點布控的方法主要靠人眼觀察車牌號、顏色，又由于不能使停車檢查車輛的比例過大，因此偵破率很低。基于視頻攝像的車牌自動識別系統的采用雖然提高了車輛識別的實時性和準確率，也大大節省了警力，但這種方式僅對于查處違章車輛，以及在盜搶車輛事件剛發生時，罪犯還來不及偽裝車輛時比較有效。而對罪犯偷盜車輛后改換車牌、顏色等車輛基本特征的慣用手法卻無能為力。大量的案例分析指出，盜搶名貴轎車的罪犯在作案得手后往往不愿將車輛拆卸銷贓，那樣會降低該車的價值，于是車輛類型特征就成為破案的重要信息，因為以車型識別為核心技術的產品也成為智能交通領域越來越成為迫切的需要。

三、車型識別技術研究

根據車型識別的識別目標區分，可以分為兩種，一種是判斷車的類型，也就是通常所說的身份識別，另一種則是判斷兩個對象是否屬于同一車型，即為身份鑒定。

“身份識別”方式通常需要識別車輛屬于模式類中的哪一類型，是一個純粹的模式識別問題，一般分為以下幾種：

以一定的標準判斷目標車輛規格屬于哪一種類型

模式類通常為：大型車、中型車、小型車、越野車、大型公共汽車等，這種分類方式的研究目的通常應用在公路收費、車流量分析等需求中判斷車輛屬于哪一種系列的車輛模式類通常為：大眾、別克、東風等，主要以車標作為區分標志，通常應用于公安稽查、市場統計、交通管理等場合判斷車輛屬于哪一種型號的車輛模式類通常為：桑塔納、捷達、QQ、別克君威等，同樣用于公安稽查、市場統計、交通管理等場合“身份鑒定”方式一般不需要判斷車輛屬于哪一類，而只需判斷兩張車輛圖片中的車輛（即識別對象）是否屬于同一種車型即可，這是個難度大大降低的識別問題，在理想情況下甚至于無需模式識別的方法而只需要普通的圖像處理方式即可，比較兩張車輛圖片中的車輛是否相似或屬于同一車型通常應用于案例監控、停車場防盜、園區出入管理等場合查找多張車輛圖片中與已知圖片車輛相同車型者通常應用于公安稽查、圖像檢索等場合針對識別對象的來源不同，識別方法的分類也有兩種思路，一種是基于物理參數模式識別方式，一種是基于圖像處理模式識別方式。

基于物理參數模式識別方式

含義：指通過其他物理測量方式獲得目標車輛的一些參數，這些參數往往是通過線圈、光電感應器、衡量等傳感器獲得的車輛的車寬、車長、輪距、車重、底盤軸粗、底盤高等多種物理數據，再運用模式識別方法將其進行歸類。

優點：可以以比較成熟的物理方法直接獲得對揣測性識別有用的很多參數，并由這些參數可以較為容易地進行車型識別，算法較為簡單，事實上很多時候車輛的大小分類即是根據物理參數來規定的，如載重、車高、車長、載員數等。

缺點：這種方式獲得車輛數據的方法比較麻煩，需要架設大量的外部輔助測量設備，增加了系統的不穩定性，且這些設備也存在設備老化、故障率比較高等缺點。

通常來說，這種方式一般只能判斷車輛的大小類型，而無法進一步通過識別判斷車輛的更進一步的信息。

基于圖像處理模式識別方式

含義：指通過攝像頭或數碼相機等因素采集設備獲得車輛的數字圖像（包括紅外、透視等特殊因素），通過對車輛圖像的分析，獲取車輛特征，從而通過模式識別算法對車輛進行分類。

優點：可以充分挖掘車輛圖像中的信息，以求對車輛進行盡可能準確的分類，在仔細設計圖像拍攝角度和范圍的情況下，可以對車輛進行盡而可能細的分類，如判別出車輛的品牌、顏色甚至具體型號。由于僅采用光學圖像分析，避免了使用過多的傳感器或其他外部設備，使這種方式使用起來更為簡便，設備故障低，適用范圍廣。

缺點：不易提取準確的特征，必須綜合考慮特征的提取和模式的分類。算法非常復雜，難度大。

四、結束語

車型識別系統在自動收費系統，公安交通監控與偵稽系統，車輛管理與征費系統，車輛圖像檢索，車輛出入防盜管理系統等系統中有廣泛的應用，車輛更換車牌或克隆假車牌比較容易，但在通常情況下卻無法改變車型，將車型識別、車牌識別等技術結合在一起，有利于建立一套完整而高效的車輛管理系統。

參考文獻：

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