基于车牌定位的车标识别方法：局部二值模式应用

本文档《论文研究：基于局部二值模式的车辆logo识别方法》由中国科技论文在线发布，作者是梁冬、张洪刚、石宽和侯成文，来自北京邮电大学的智能交通系统模式识别与智能实验室。该研究得到了国家自然科学基金（Nos. 61273217, 61175011, 61171193）以及"111项目"（No. B08004）的支持。梁冬（1989年）女士和张洪刚（1974年，副教授）是主要的研究者，后者专注于图像处理，电子邮箱为zhhg@bupt.edu.cn。 在当前智能交通系统中，车辆标识识别具有很高的研究价值，尤其是在应对日益增多的套牌车问题时。传统的车牌识别已经不足以保证对车辆的精确管理和追踪，因为车牌信息可能被伪造或更改。因此，将车牌信息与车辆本身的识别标志，如logo相结合，可以显著提高车辆识别的可靠性。 文章的主要贡献是提出了一种结合车牌定位的新方法来实现车辆logo的定位和识别。这种方法首先依赖于车牌定位技术，通过对车牌区域的精确捕捉，为基础的车辆logo识别提供了一个可靠的基础。局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种常用在纹理分析和图像识别中的特征描述方法，因其计算简单、鲁棒性强而受到青睐。通过LBP提取车辆logo的纹理特征，算法能够在不同光照、角度和背景下识别出独特的logo形状，从而提升车辆身份的辨识度。 论文的核心内容可能包括以下几个部分： 1. 背景和动机：详细阐述了当前智能交通系统面临的挑战，以及车辆logo识别的重要性，特别是在提升车辆唯一标识的准确性方面。 2. 方法论：介绍局部二值模式的基本原理，如何将其应用到车辆logo的纹理特征提取上，以及如何利用车牌定位信息进行辅助。 3. 特征提取：描述了如何通过LBP算法处理车辆logo图像，以形成可区分的特征向量，这可能涉及对比不同的LBP变体和参数设置。 4. 实验设计与评估：可能包括一组实测数据的收集、预处理步骤，以及通过对比实验展示新方法在性能上的优势，比如识别率、误报率等指标。 5. 结论与展望：总结研究结果，强调了结合车牌和logo识别在智能交通中的潜在应用，并对未来可能的研究方向提出建议。 这篇论文深入探讨了在复杂交通环境中利用局部二值模式进行车辆logo识别的技术，为提升智能交通系统的识别能力和安全性提供了创新思路。