[發明專利]目標顏色識別方法、裝置以及計算機系統

有效

• 申請號: 201680087592.2
• 申請日: 2016-09-30
• 公開（公告）號: CN109416747B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 劉曉青;伍健榮;白向暉
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/56;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 樊一槿;陶海萍

一種目標顏色識別方法、裝置以及計算機系統，該方法包括：基于深度神經網絡對圖像中的目標進行顏色分類，得到所述目標的多個顏色分數(101)；如果所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數大于第一閾值，則確定所述目標的顏色為所述最大的顏色分數對應的顏色(102)；如果所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數不大于第一閾值，則基于顏色范圍表對所述目標進行顏色統計，根據顏色統計結果確定所述目標的顏色(103)。能夠提高目標顏色識別的精度和準確性。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別涉及一種目標顏色識別方法、裝置以及計算機系統。

背景技術

目前，在監控圖像中，針對目標的顏色分類或識別是很困難的，尤其是當目標被遮擋，或者目標具有不同顏色的許多組成部分，或者目標被光線干擾等情況下，正確地識別出該目標的顏色就顯得更加困難。

另一方面，顏色識別結果與圖像中的對象類型密切相關，并且，圖像中的主顏色往往不能給出符合人類視覺系統特性的合理的真相。以檢測目標為監控圖像中的卡車為例，該卡車的車身顏色為白色，車頭顏色為綠色，在這種情況下，人類的視覺系統對該卡車的識別結果為綠色而并非該卡車的主顏色--白色。

應該注意，上面對技術背景的介紹只是為了方便對本發明的技術方案進行清楚、完整的說明，并方便本領域技術人員的理解而闡述的。不能僅僅因為這些方案在本發明的背景技術部分進行了闡述而認為上述技術方案為本領域技術人員所公知。

發明內容

發明人發現，由于用于目標顏色識別的樣本的數量有限，而在目標顏色識別的過程中又存在諸多障礙，如背景技術所述，因此，當前的目標顏色識別方法的識別精度和準確性不高。

本發明實施例提供一種目標顏色識別方法、裝置以及計算機系統，其利用了深度神經網絡(DNN，Deep Neural Network)輸出的目標顏色分類分數，以提高目標顏色識別的精度和準確性。

根據本實施例的第一方面，提供了一種目標顏色識別方法，其中，所述方法包括：

基于深度神經網絡對圖像中的目標進行顏色分類，得到所述目標的多個顏色分數；

如果所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數大于第一閾值，則確定所述目標的顏色為所述最大的顏色分數對應的顏色；

如果所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數不大于第一閾值，則基于顏色范圍表對所述目標進行顏色統計，根據顏色統計結果確定所述目標的顏色。

根據本實施例的第二方面，提供了一種目標顏色識別裝置，其中，所述裝置包括：

分類單元，其基于深度神經網絡對圖像中的目標進行顏色分類，得到所述目標的多個顏色分數；

識別單元，其在所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數大于第一閾值時，確定所述目標的顏色為所述最大的顏色分數對應的顏色；在所述目標的多個顏色分數中最大的顏色分數不大于第一閾值時，基于顏色范圍表對所述目標進行顏色統計，根據顏色統計結果確定所述目標的顏色。

根據本實施例的第三方面，提供了一種計算機系統，其中，所述計算機系統包括前述第二方面所述的裝置。

本發明實施例的有益效果在于：通過本發明實施例，能夠提高目標顏色識別的精度和準確性。

參照后文的說明和附圖，詳細公開了本發明的特定實施方式，指明了本發明的原理可以被采用的方式。應該理解，本發明的實施方式在范圍上并不因而受到限制。在所附權利要求的條款的范圍內，本發明的實施方式包括許多改變、修改和等同。

針對一種實施方式描述和/或示出的特征可以以相同或類似的方式在一個或更多個其它實施方式中使用，與其它實施方式中的特征相組合，或替代其它實施方式中的特征。