计算机视觉 | 复杂环境背景下，车辆识别如何实现

计算机视觉 | 复杂环境背景下，车辆识别如何实现

图像中特定目标的识别一直是计算机视觉领域的热点焦点，车辆图像识别不论在民用还是军用都具有重要意义。

在民用方面，车辆识别推进了智能交通、电子收费、车辆监管、安防等领域的应用；
在军用方面，车辆识别对战场环境中车辆（坦克、步兵战车等）的部署动态，识别与跟踪，精确打击等方面都发挥着关键作用。

城镇化进程的推进、汽车保有量的增加、城市交通及车辆出入口管理要求的提高，互联网、物联网、云计算、大数据技术的发展，推动着人工智能技术在车辆识别场景中的加速落地。

但是，现实生活中，车辆通常处于复杂环境背景中，对车辆进行精准识别面临诸多问题：

• 1、自然环境中存在背景多变、地物遮挡、阴影等干扰；
• 2、图像品质易受光照变化、阴天、雾霾等天气因素干扰；
• 3、车辆型号多、外形复杂，拍摄角度和高度不同导致车辆出现一定的形变和尺度变化。

要解决复杂环境中车辆识别的问题，首先需要了解车辆识别流程。车辆图像识别通常分为两个阶段：

• 1、样本训练阶段：对大量标签样本进行图像预处理、提取目标特征后，建立车辆目标特征集，再采取相应的学习算法进行分类训练。
• 2、图像目标识别阶段：按照图像预处理、提取目标特征、目标分类识别的步骤、最终确认测试图像中车辆属性。

图像预处理

图像预处理是为了增强图像的可续性。外部环境因素和成像系统自身噪声的干扰，是CCD摄像机和图像采集卡获取静态图像的主要降质原因。针对系统自身噪声，常用的方法有滤波、灰度变换、二值化、图像复原、图像增强、形态学处理等。

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阴影图像处理
对图像阴影处理是为了阴影与目标有效分离，主要包括阴影检测和阴影去除两部分。

阴影检测方法有：基于模型、基于阴影属性。
模型方法：利用有关场景、目标、光照的先验知识构建阴影模型；

属性方法：通过分析阴影亮度、梯度、色彩、纹理等信息，对阴影区进行标识。具普适性，逐渐成为主流方法。

阴影去除的目的是将阴影区的颜色、亮度和纹理恢复到非阴影区域一致的状态，保持视觉的一致性。

常用到的方法有：基于泊松方程的阴影去除、基于梯度域的阴影去除、基于成对区域的阴影去除、使用金字塔的阴影去除、使用子区域匹配亮度转移的阴影去除等。

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雾霾图像处理

对雾霾降质图像的储量方法有很多，主要有基于图像增强和基于物理模型两类。

图像增强优势在于图像处理算法较为成熟，其原理是改进常用的图像增强算法来调整图像亮度或对比突出局部细节信息，能从某些角度有限的改善图像品质并获取有价值的信息；缺点是由于没有考虑图像降质的本质原因，图像或多或少会出现失真或信息丢失的情况。

物理模型是基于大气退化模型或先验知识来复原退化图像，能更贴近的还原真实场景，对复杂场景的图像处理效果较好。

当前，一些优秀的算法都是在基于偏微分方程、深度关系、先验知识等算法上进行改进，取得了较为理想的效果。

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地物遮挡处理
拍到的画面中经常会出现车辆被地物或车辆间相互遮挡的情况，对车辆识别形成很大的干扰。解决地物遮挡的方法主要有特征模型、统计模型、推理和三维模型。特征模型和统计模型的方法应用最为广泛。

特征模型：算法运算较为复杂，易受环境中不相关物体的干扰；
统计模型：仅依赖统计上的差异，可靠性不高；
推理模型：对车辆轨迹、位置等先验信息依赖性强，相对简单的场景下处理遮挡效果优良，复杂场景下效果仍有待提升。

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阴天图像处理
阴天会造成图像中车辆对比度降低，边缘轮廓信息模糊，给车辆识别带来严重干扰。

通常采用图像增强的方法削弱或去除图像中某些干扰信息，根据算法处理的范围可分为全局处理和局部处理。

全局处理典型方法有均值滤波、中值滤波、直方图均衡和灰度拉伸等。

局部处理代表方法有：直方图均衡法、移动直方图均衡法。为了更好地改进局部信息，局部处理方法取得了较好的锐化边缘和平滑效果，但这类方法并不能有效地抑制噪声，且处理后图像亮度与原图出入较大。

车辆特征提取

车辆识别中常用的特征有：视觉特征、全局不变量特征和局部不变量特征。

视觉特征包括：灰度、亮度、对比度、几何特征（形状、长宽比）等；
全局不变量特征包括：矩不变量和傅里叶描绘子等；
局部不变量特征包括括：角点、SIFT特征和轮廓描述等。

ps：由于复杂环境背景下存在噪声较大、局部遮挡等情况，利用局部不变量特征进行识别是非常有效的方法。

特征提取典型的方法有：主分量分析、独立分量分析、Fisher线性鉴别分析、因子分析和奇异值分解以及流形学习方法等。

按提取手段不同分为人工特征提取和自动学习特征提取。

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人工特征提取
过去几十年，人工特征提取在图像模式识别领域一直占据主导地位，其主流思想是先采用区域选择方法定位提取感兴趣的区域，然后手工设计提取目标特征。

车辆特征提取建立在车辆检测的基础上，先搜索定位包含车辆的区域，再提取有用的车辆特征信息。

传统的车辆检测方法采用基于滑动窗口的穷尽策略对整幅图像遍历，通过设置不同的尺度、长宽比，搜索包含目标所有可能出现的位置。近年来，以AdaBoost框架和DPM框架的各种改进算法堪称佳作，取得了较好的效果。

手工车辆特征提取方法存在两个问题：

1、基于滑动窗口的区域选择方法缺乏针对性，时间复杂度高，且窗口冗余；
2、手工设计的特征对复杂环境背景中车辆特征的鲁棒性有待提高。

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自动学习提取特征
从大量的训练样本图像中自动学习提取特征，神经网络一度被给予厚望。但其发展出现了瓶颈：训练容易出现拟合、算法复杂、训练速度慢。近年来，伴随着GPU和深度学习的快速发展，弥补了传统神经网络的不足。

深度学习的本质是通过多层非线性变换，从大规模数据集中自动学习特征。深层的结构使其具有极强的表达能力和学习能力，尤其擅长提取复杂的全局特征和上下文信息。

得益于卷积神经网络和候选区域算法，以R-CNN为代表的目标检测方法开启了深度学习应用于目标检测的先河。

以RP+CNN分类的目标检测框架主要基于3个步骤：

步骤1：通过滑动窗口或object proposals 方法产生大量的候选窗口；
步骤2：使用训练好的分类器对候选窗口进行分类并对其打分；
步骤3：采用非极大值抑制消除重叠检测。

鉴于卷积神经网络对通用物体分类识别非常有效，并在ImageNet图像分类和人脸识别、行人检测等方面取得了重大突破，如果将其应用于车辆识别，尤其在复杂环境背景下，将更具灵活性和普适性。

分类型器设计

分类器是解决目标识别的有效工具。

常用的分类器有最小距离分类器、贝叶斯网络分类器、人工神经网络分类器、支持向量机等。目前应用最为广泛的分类器是神经网络分类器和支持向量机。

最小距离分类器是一种简单而有效的分类识别方法，其原理是将被测图像特征与图像特征库进行欧式距离计算，选取最短距离作为两幅图像相似的依据。

贝叶斯网络分类器是针对单传感器目标识别的一种重要方法，典型的贝叶斯网络分类器有朴素贝叶斯分类器、扩展朴素贝叶斯分类器等。

人工神经网络分类器具有巨量并行，风险小、有较强容错性且支持自适应学习等优点；同时，也存在对小样本训练过拟合、结构复杂、建模困难、学习性能差等缺点，因此综合运用人工神经网络和其他分类方法在车辆识别中有着大量应用。

SVM是一种基于统计学习理论和以结构风险最小为分类原则的分类器，具有分类性能好，训练时间短、在小样本条件下识别率高等优点，适用于复杂环境背景下获取训练样本图像不足的情况，但SVM的性能依赖于核函数的选择，在加入新数据时必须重新训练。

结语：
实现车辆与复杂环境的分离，仍面临着很多挑战性的问题。随着数据的不断积累，技术的发展，场景应用将越发广泛普遍。