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申请/专利权人：东莞市杰瑞智能科技有限公司

摘要：本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及基于视觉单元结构的电子路牌及其路况目标自识别方法，该方法包括：采集电子路牌获取的路况图像并获取车辆识别区域；基于车辆识别区域以及像素点距离确定路况图像中每个像素点的特征关键影响指数；基于路况图像中每个像素点窗口内的纹理特征以及邻域内的特征关键影响指数确定每个像素点的聚类中心关键指数；将聚类中心关键指数最小的像素点作为初始聚类中心优化聚类算法，完成路况图像的分割，实现路况目标的自识别。本申请旨在考虑路况图像使得聚类结果更加准确，从而基于聚类结果帮助识别路况信息。

主权项：1.基于视觉单元结构的电子路牌及其路况目标自识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集电子路牌获取的路况图像；将路况图像进行分割得到各超像素块；获取各超像素块的车辆识别区域；获取车辆识别区域的特征值序列以及车辆关键特征直方图；基于车辆识别区域之间的特征值序列以及车辆关键特征直方图的差异，确定每个车辆识别区域的特征影响指数；基于特征影响指数以及像素点距离确定路况图像中每个像素点的特征关键影响指数；基于路况图像中每个像素点窗口内的纹理特征确定每个像素点的纹理关键影响指数；基于像素点邻域内的特征关键影响指数以及纹理关键影响指数距离确定每个像素点的聚类中心关键指数；将聚类中心关键指数最小的像素点作为初始聚类中心优化聚类算法，完成路况图像的分割，实现路况目标的自识别；所述特征影响指数的确定方法包括：基于特征值序列以及车辆关键特征直方图的差异确定任意两个车辆识别区域的车辆关键特征直方图之间的相似程度指数；计算任意两个车辆识别区域的特征值序列之间的相关系数；将任意两个车辆识别区域的相似程度指数与相关系数的乘积，作为任意两个车辆识别区域的区域相似系数；将每个车辆识别区域与剩余所车辆识别区域之间的区域相似系数的和值，作为每个车辆识别区域的特征影响指数；所述特征关键影响指数的确定方法包括：对于任一车辆识别区域，基于区域相似系数大小获取任一车辆识别区域的相似区域；对于路况图像中的任一像素点，计算任一像素点所在车辆识别区域及其相似区域中所有对应像素点之间的欧氏距离的和值；将任一像素点所在车辆识别区域的特征影响指数与所述和值的比值，作为任一像素点的特征关键影响指数；所述聚类中心关键指数的确定方法包括：对于路况图像中每个像素点的邻域内各像素点，计算每个像素点与邻域内各像素点的特征关键影响指数的欧氏距离、纹理关键影响指数的欧氏距离；将每个像素点与邻域内所有像素点的两个欧氏距离的和值的累加和，作为每个像素点的聚类中心关键指数。

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