一种基于分割经验搜索矩形和AdaBoost算法的车标定位方法

国内外目前关于车标定位的研究大体上使用的方法有"四阶段法"^([1])、基于模板匹配的车标定位方法^([2])、基于车脸有关区域纹理一致性的车标定位方法^([3])、基于形态学滤波的车标定位方法^([4-6])以及基于差分和对称性检测的车标定位方法^([7-10])等。这些方法或者因为针对性太强而导致适用面较窄,或者为了提高准确率而导致定位效率大幅度降低。笔者针对此提出一种实现起来相对简单并能迅速准确地利用道路监控所采集到的图像定位车标的方法。此法加入了车辆的倾斜校正,并利用车标相关先验知识改进了传统经验搜索矩形法,提出分割经验搜索矩形的概念,然后将其与Ada Boost分类器结合进行分类并加以适当的投影处理,最终达到准确定位车标的目的。与传统方法相比,不仅准确率高,而且适用范围广,具有一定的实用价值。