车辆检测与识别：车辆跟踪_（3）.车辆特征提取方法
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车辆特征提取方法
在车辆检测与识别领域中, 实现可靠的车辆特征提取被视为一项核心任务. 通过识别出与其他物体的区别, 我们可以更好地完成对目标车辆的分类与追踪. 针对车辆特征提取的方法而言, 在现有技术中主要可分为两类: 一类是基于传统手工设计的方法.
1. 基于传统手工特征的方法
1.1 颜色特征
颜色特征是车辆检测中的一种最基本特征。通过研究车辆的颜色分布情况来大致确定其存在及位置。常用的方法包括计算色彩直方图以及利用色彩矩进行分析等技术手段。
1.1.1 颜色直方图
颜色直方图是一种简单而高效的工具,用于描述图像中颜色的分布情况
确定适用的颜色空间方案：常见使用的颜色编码系统包括RGB、HSV和YCrCb等。HSV色彩模型在光照条件显著变化时展现出较好的稳定性，并且特别适用于车辆检测场景。
生成直方图：针对选定的颜色通道，在指定的颜色空间中生成对应的直方图，并统计该颜色区间内的像素数量。
归一化 ：将直方图归一化，以消除图像大小的影响。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('car.jpg')
# 转换到HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 计算HSV直方图
hist_h = cv2.calcHist([hsv_image], [0], None, [180], [0, 180])
hist_s = cv2.calcHist([hsv_image], [1], None, [256], [0, 256])
hist_v = cv2.calcHist([hsv_image], [2], None, [256], [0, 256])
# 归一化直方图
cv2.normalize(hist_h, hist_h, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
cv2.normalize(hist_s, hist_s, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
cv2.normalize(hist_v, hist_v, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
# 将直方图合并为一个特征向量
color_hist = np.hstack((hist_h, hist_s, hist_v))
# 打印特征向量
print(color_hist)1.2 形状特征
形状特征可用于描述车辆的几何特性，并涵盖轮廓特性和圆角率等指标。通过应用这些形状特性，在车辆检测过程中能够有效地识别出与普通物体的区别。
1.2.1 轮廓提取
作为形状特征提取的关键步骤，轮廓提取在图像处理中扮演着核心角色。在识别图像边界线的过程中，我们能够精确测定各部分的几何参数。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓的几何属性
for contour in contours:
# 轮廓的面积
area = cv2.contourArea(contour)
# 轮廓的周长
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
# 轮廓的近似多边形
epsilon = 0.02 * perimeter
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
# 轮廓的矩形包围盒
x, y, w, h = cv2.boundingRect(appour)
# 矩形度
rect_area = w * h
rect_aspect_ratio = float(w) / h
# 打印轮廓的几何属性
print(f'Area: {area}, Perimeter: {perimeter}, Approx: {approx}, Rect Area: {rect_area}, Aspect Ratio: {rect_aspect_ratio}')1.3 纹理特征
该模型采用一种基于改进算法的自适应权重分配策略，在保持原有算法核心逻辑的基础上提升了计算效率的同时，在保持原有算法核心逻辑的基础上提升了计算效率
1.3.1 灰度共生矩阵（GLCM）
灰度共生矩阵是一种用于图像纹理分析的灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）工具。该方法能够量化图像中像素对的空间分布特性，并通过计算得到纹理特征参数包括对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、能量（Energy）等多维度特征信息。
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算灰度共生矩阵
glcm = greycomatrix(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)
# 提取纹理特征
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
energy = greycoprops(glcm, 'energy')
# 打印纹理特征
print(f'Contrast: {contrast}, Homogeneity: {homogeneity}, Energy: {energy}')1.3.2 局部二值模式（LBP）
局部二值模式是一种用于描述图像局部纹理特性的方法。LBP基于与中心像素的灰度值进行比较，并生成一个二进制编码来描述图像的局部纹理特征进而形成
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算LBP
lbp = local_binary_pattern(image, P=8, R=1, method='uniform')
# 计算LBP的直方图
hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(0, 10), density=True)
# 打印LBP直方图
print(hist)1.4 边缘特征
边缘特征用来描述图像中的细节信息，并且在车辆的边缘检测中被应用。常用的包括Canny边缘检测与Sobel算子这两种方法。
1.4.1 Canny边缘检测
该算法分为多个阶段进行，在图像处理过程中依次执行以下操作：首先采用高斯滤波器对原始图像进行平滑处理；接着计算图像的梯度幅值并确定其方向；随后通过梯度幅值的归一化处理消除噪声干扰；随后应用非极大值抑制技术以精确定位边缘区域；最后利用高低两个阈值对检测到的边缘进行双重验证与保留。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=150)
# 显示边缘图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()1.4.2 Sobel算子
Sobel算子是一种经典的图像处理工具，在水平与垂直方向上分别作用于目标图像以计算其梯度信息。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度的幅值
gradient_magnitude = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
# 显示梯度图像
cv2.imshow('Gradient Magnitude', gradient_magnitude)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()2. 基于深度学习的方法
2.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）用于车辆检测与识别任务中表现出色。经过对深度卷积神经网络进行训练后能够自动生成关于车辆的高级特征信息从而提升车辆检测与识别的准确性水平
2.1.1 车辆检测模型
常见的一类车辆检测模型包括YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN等其他先进的技术。基于端到端的学习框架设计的这些模型能够准确识别并分类各类别车辆的具体位置信息。
import cv2
import numpy as np
# 加载预训练的YOLO模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
# 读取图像
image = cv2.imread('car.jpg')
# 获取图像的维度
height, width, _ = image.shape
# 创建输入blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
# 设置输入
net.setInput(blob)
# 获取输出层名称
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 运行前向传播
outputs = net.forward(output_layers)
# 解析输出
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5 and class_id == 0: # 假设0为车辆类别
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
# 画出检测框
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示检测结果
cv2.imshow('Detected Car', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()2.2 特征金字塔网络（FPN）
特征金字塔网络（FPN）是一种用于多尺度检测的架构，在多个尺度下进行特征提取以增强车辆检测的精确度和可靠性。
2.2.1 FPN的基本结构
FPN的主要组成部分包括自底向上与自顶向下两种关键模块或分支。其中，自底向上模块专门负责提取多级层次特征；而自顶向下模块则负责融合这些多级层次特征。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class FPN(nn.Module):
def __init__(self, in_channels_list, out_channels):
super(FPN, self).__init__()
self.lateral_convs = nn.ModuleList()
self.output_convs = nn.ModuleList()
for in_channels in in_channels_list:
lateral_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
output_conv = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.lateral_convs.append(lateral_conv)
self.output_convs.append(output_conv)
def forward(self, x):
# x是一个包含多个尺度特征的列表
lateral_features = [lateral_conv(feat) for feat, lateral_conv in zip(x, self.lateral_convs)]
for i in range(len(lateral_features) - 1, 0, -1):
lateral_features[i - 1] = lateral_features[i - 1] + F.interpolate(lateral_features[i], scale_factor=2, mode='nearest')
outputs = [output_conv(feat) for feat, output_conv in zip(lateral_features, self.output_convs)]
return outputs
# 示例输入
x = [torch.randn(1, 256, 64, 64), torch.randn(1, 512, 32, 32), torch.randn(1, 1024, 16, 16)]
# 创建FPN实例
fpn = FPN([256, 512, 1024], 256)
# 前向传播
outputs = fpn(x)
# 打印输出特征的形状
for output in outputs:
print(output.shape)2.3 语义分割
语义分割是一种将图像的每个像素归类到特定类别中的过程，在车辆细致检测与识别方面具有广泛应用。常用的方法包括U-Net及DeepLab系列模型等
2.3.1 U-Net模型
UNet网络是一种在医学图像分割领域中被广泛采用的架构，在编码路径（encoding pathway）和解码路径（decoding pathway）的基础上实现了对全场景语义分割任务的完成。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(UNet, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True)
)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.ConvTranspose2d(64, out_channels, kernel_size=2, stride=2)
)
def forward(self, x):
x1 = self.encoder(x)
x2 = self.maxpool(x1)
x3 = self.decoder(x2)
return x3
# 示例输入
x = torch.randn(1, 3, 256, 256)
# 创建U-Net实例
unet = UNet(3, 1)
# 前向传播
output = unet(x)
# 打印输出特征的形状
print(output.shape)2.4 目标跟踪
目标跟踪属于车辆检测与识别这一系列流程的一部分，在连续的视频帧中对车辆进行运动追踪的过程中主要依赖于对车辆特征的数据提取。目前广泛采用的主要有卡尔曼滤波、光流法以及Deep SORT等技术手段。
2.4.1 卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种用于预测和估计物体状态的方法，特别适用于车辆运动状态的追踪。
import cv2
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = cv2.KalmanFilter(4, 2)
kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32)
kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32)
kf.processNoiseCov = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32) * 0.03
# 初始测量
measurement = np.array((2, 1), np.float32)
prediction = np.array((2, 1), np.float32)
# 初始状态
state = np.array((4, 1), np.float32)
# 设置初始状态
kf.statePre = state
# 模拟测量
for i in range(10):
measurement[0] = np.random.randint(0, 500) # 模拟x坐标
measurement[1] = np.random.randint(0, 300) # 模拟y坐标
kf.correct(measurement)
prediction = kf.predict()
print(f'Measurement: {measurement}, Prediction: {prediction}')2.4.2 Deep SORT
Deep SORT 利用深度学习技术构建了一种多目标追踪系统，在复杂环境下实现了可靠的追踪效果。其核心优势体现在能够有效应对遮挡与目标重叠的情况，并确保追踪过程的高度连贯性和稳定性。
2.4.2.1 深度特征提取
DeepSORT通过深度学习模型提取目标特征，并将这些特征用于评估不同目标间的相似性程度。通常情况下，这些特征来源于经过预先训练的深度神经网络模型（例如，在实际应用中常采用ResNet或Inception等知名架构进行特征提取）。
import numpy as np
import cv2
from deep_sort import nn_matching
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker
from deep_sort import generate_detections as gdet
# 初始化Deep SORT
max_cosine_distance = 0.5
nn_budget = None
model_filename = 'mars-small128.pb'
encoder = gdet.create_box_encoder(model_filename, batch_size=1)
metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget)
tracker = Tracker(metric)
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 假设我们已经通过YOLO或其他方法得到了检测框
boxes = [[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]] # 示例检测框
scores = [0.9, 0.8] # 示例置信度
# 提取特征
features = encoder(frame, boxes)
# 创建Detection对象
detections = [Detection(bbox, score, feature) for bbox, score, feature in zip(boxes, scores, features)]
# 更新跟踪器
tracker.predict()
tracker.update(detections)
# 绘制跟踪结果
for track in tracker.tracks:
if not track.is_confirmed() or track.time_since_update > 1:
continue
bbox = track.to_tlbr()
track_id = track.track_id
cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'ID: {track_id}', (int(bbox[0]), int(bbox[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示当前帧
cv2.imshow('Tracking', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()2.5 车辆重识别
基于多角度观察与多时间点采集的特点，在同一辆汽车的身份确认方面具有显著作用的是车辆重识别技术。该技术通过对其特征属性的分析与研究，在实时性与准确性之间寻求最佳平衡，并最终能够完成同一辆汽车在不同摄像头下的持续跟踪与身份确认。主要采用的方法是深度学习模型以及传统手工特征提取技术。
2.5.1 基于深度学习的车辆重识别
主要采用卷积神经网络（CNN）来获取车辆的高级特征。这些特征被用来评估不同车辆之间的相似度，从而完成车辆的重识别。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 定义车辆重识别模型
class VehicleReIDModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(VehicleReIDModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 64 * 64, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 加载预训练模型
model = VehicleReIDModel()
model.load_state_dict(torch.load('reid_model.pth'))
model.eval()
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 64)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 读取车辆图像
image1 = Image.open('car1.jpg')
image2 = Image.open('car2.jpg')
# 转换为张量
image1 = transform(image1).unsqueeze(0)
image2 = transform(image2).unsqueeze(0)
# 提取特征
with torch.no_grad():
feature1 = model(image1)
feature2 = model(image2)
# 计算特征的余弦相似度
similarity = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-6)
score = similarity(feature1, feature2)
# 打印相似度分数
print(f'Similarity Score: {score.item()}')2.6 车牌识别
在车辆识别领域中，车牌识别是一个重要的主要组成部分。基于提取出的特征信息能够实现基于提取出的特征信息进行准确的车牌辨识。常用的车牌识别方法包含传统方法以及深度学习方法。
2.6.1 基于传统方法的车牌识别
基于传统技术的车牌识别一般包含车牌定位、字符分割以及特征提取这几个核心环节。具体环节主要依赖于各种边缘检测算法、形态学变换以及模式匹配技术的支持。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('car_with_plate.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 选择可能的车牌轮廓
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
aspect_ratio = float(w) / h
if 2 < aspect_ratio < 6 and 100 < w < 200 and 30 < h < 80:
plate_image = image[y:y+h, x:x+w]
# 显示车牌图像
cv2.imshow('License Plate', plate_image)
cv2.waitKey(0)
# 释放资源
cv2.destroyAllWindows()2.6.2 基于深度学习的车牌识别
主要采用深度学习算法的车牌识别系统普遍采用卷积神经网络（CNN）来完成对各类车辆牌号的精准解析任务。这些系统通过复杂的算法推理出被识别对象的关键特征参数，并在这一过程中达到更高的准确度和可靠性要求。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 定义车牌识别模型
class LicensePlateRecognitionModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(LicensePlateRecognitionModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 32 * 32, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 7) # 假设识别7个字符
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 加载预训练模型
model = LicensePlateRecognitionModel()
model.load_state_dict(torch.load('plate_recognition_model.pth'))
model.eval()
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 64)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 读取车牌图像
image = Image.open('license_plate.jpg')
# 转换为张量
image = transform(image).unsqueeze(0)
# 提取特征
with torch.no_grad():
output = model(image)
# 获取预测的字符
_, predicted = torch.max(output, 1)
predicted = predicted.numpy()
# 打印预测结果
print(f'Predicted License Plate: {predicted}')总结
车辆特征提取是车辆检测与识别任务中的关键步骤主要依赖于传统手工特征的方法通过提取包括颜色形状纹理及边缘等特性能够在相对简单的场景中实现有效的车辆检测尽管如此这些方法在复杂背景下的稳健性仍有待提高
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