一种基于物联网的车辆信息智能采集方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113673352A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110830712.6(22)申请日2021.07.22(71)申请人林心地址541200广西壮族自治区玉林市灵川县灵田镇桂林电子科技大学花江校区(72)发明人林心(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/32(2006.01)G06K9/34(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于物联网的车辆信息智能采集方法(57)摘要本发明公开一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，包括实时采集包含过往车辆的待检测场景图像；对待检测场景图像进行分割，得到目标图像；识别并提取目标图像中的特征区域，得到特征图像；确定特征图像中各个中心区Πi；对各个中心区Πi进行扩展，得到与各个中心区Πi相对应的界外区πi；依次对各个中心区Πi内的各个像素点的初始灰度值映射为过渡灰度值以增强区域对比度；对特征图像进行对比分析，得到过往车辆的所述车辆信息。在本发明中，该方法有效的对采集的图像进行增强，改善图像的质量，提高待检测场景图像的识别准确度，增加后续车辆信息识别的辨识度，有效提高车辆信息识别和分类的效率。CN113673352ACN113673352A权利要求书1/2页1.一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1、实时采集包含过往车辆的待检测场景图像；其中，所述待检测场景图像的信息包括所述过往车辆和所述过往车辆的周边场景；步骤S2、识别所述待检测场景图像中的目标区域，并对所述待检测场景图像进行分割，得到目标图像；步骤S3、识别所述目标图像中的特征区域，并对所述目标图像中的特征区域进行提取，得到特征图像；确定所述特征图像中各个中心区Πi；其中，i为正整数；步骤S4、对各个所述中心区Πi进行扩展，得到与各个所述中心区Πi相对应的界外区πi；其中，各个相邻的所述界外区πi扩展至边缘重合；步骤S5、依次对各个所述中心区Πi内的各个像素点的初始灰度值映射为过渡灰度值以增强区域对比度；其中，在后映射处理的所述中心区Πi与在先映射处理的所述中心区Πi的边缘重合区域的所述过渡灰度值以在先映射处理的所述中心区Πi的所述边缘重合区域的所述过渡灰度值为准；增强区域对比度后，所述过渡灰度值的值域大于所述初始灰度值的值域；步骤S6、对经所述灰度映射增强对比度模块处理的所述特征图像进行对比分析，得到所述过往车辆的所述车辆信息。2.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在对所述目标区域进行识别与分割之前，应先对所述待检测场景图像进行目标检测以确定可能存在的目标区域。3.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，所述目标图像包含所述过往车辆的车牌信息。4.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤S1中通过高分辨率的图像采集装置实时采集包含过所述往车辆的所述待检测场景图像。5.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，步骤S4中所述中心区Πi的具体扩展方式为：获取各个所述中心区Πi的所述界外区πi的边缘像素点，并根据所述边缘像素点的轮廓依次向外扩展一个像素，直至与相邻的另一所述界外区πi边缘相邻；其中，各个所述界外区πi包含所述中心区Πi。6.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：步骤S51、选定所述界外区πi中的起始界外区πj，获取所述起始界外区πj的灰度值范围，并对所述起始界外区πj以所述灰度值范围映射为n倍，将以映射的所述起始界外区标记为已入库界外区；其中，0＜j＜i，n为大于1的正整数；映射时，所述起始界外区πj的映射基准包括：保持所述灰度值范围的最小值的灰度值不变；步骤S52、选定与至少一所述已入库界外区相邻且未标记为所述已入库界外区的待入库界外区πk，将所述待入库界外区πk的灰度范围扩展映射为n倍，并在映射之后将所述待入库界外区πk标记为已入库界外区；其中，映射时，所述待入库界外区πk的映射基准包括：所述待入库界外区πk与各个所述已入库界外区的边界区域的灰度值的映射以各个所述已入2CN113673352A权利要求书2/2页库界外区为基准；所述待入库界外区属于所述界外区πi；0＜k＜i且k≠j；步骤S53、在完成各个所述界外区πi的映射之后，将各个所述已入库界外区的灰度值映射至标准图像灰度值。7.如权利要求1所述的一种基于物联网的车辆信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤S2中对