[發明專利]一種車輛顏色識別方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 201710631848.8
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN107480676B
• 公開（公告）日: 2019-12-24
• 發明（設計）人: 付建海
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46
• 代理公司: 11291 北京同達信恒知識產權代理有限公司
• 代理人: 黃志華

1.一種車輛顏色識別方法，其特征在于，包括：

獲取監控到的圖像中包含的待識別車輛的車輛感興趣ROI區域，所述車輛ROI區域為所述圖像包含的所述待識別車輛的全部區域；以及

從所述車輛ROI區域中提取至少一個車輛子區域；并

針對每一車輛子區域，利用該車輛子區域對應的特征提取模型，提取該車輛子區域的特征信息，并獲得該車輛子區域的特征向量，以及利用所述車輛ROI區域對應的特征提取模型，提取所述車輛ROI區域的特征信息，并獲得所述車輛ROI區域的特征向量；

將所述車輛ROI區域的特征向量與各個車輛子區域的特征向量進行特征融合，得到所述待識別車輛的特征向量；并

根據所述待識別車輛的特征向量，利用預設分類器分別確定所述預設分類器中存儲的各顏色的置信度值；

將置信度取值最大的顏色確定為所述待識別車輛的車輛顏色。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，從所述車輛ROI區域提取若干個車輛子區域，具體包括：

如果確定出所述車輛ROI區域包含車蓋區域和/或保險杠區域，則從所述車輛ROI區域中提取車蓋區域和/或保險杠區域，其中所述車蓋區域包括前車蓋區域或后車蓋區域，所述保險杠區域包括前保險杠區域或后保險杠區域。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取監控到的圖像中包含的待識別車輛的車輛感興趣ROI區域，具體包括：

將所述監控到的圖像的格式轉換為紅綠藍RGB格式；并

從所述RGB格式的圖像中獲取所述待識別車輛的車輛ROI區域。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，針對每一車輛子區域，利用該車輛子區域對應的特征提取模型，提取該車輛子區域的特征信息，并獲得該車輛子區域的特征向量，具體包括：

根據該車輛子區域的像素值組成的像素矩陣和第一預設數量的卷積核，確定執行相應次數的卷積處理后得到的該車輛子區域的池化矩陣；并

對該車輛子區域的池化矩陣進行全連接處理得到相同維數的、該車輛子區域的行向量；

確定該車輛子區域的行向量為該車輛子區域的特征向量；以及

利用所述車輛ROI區域對應的特征提取模型，提取所述車輛ROI區域的特征信息并獲得所述車輛ROI區域的特征向量，具體包括：

根據所述車輛ROI區域的像素值組成的像素矩陣和第二預設數量的卷積核，確定執行相應次數的卷積處理后得到的所述車輛ROI區域的池化矩陣；并

對所述車輛ROI區域的池化矩陣進行全連接處理得到相同維數的、所述車輛ROI區域的行向量；

確定所述車輛ROI區域的行向量為所述車輛ROI區域的特征向量。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據該車輛子區域的像素值組成的像素矩陣和第一預設數量的卷積核，確定執行相應次數的卷積處理后得到的該車輛子區域的池化矩陣，或者根據所述車輛ROI區域的像素值組成的像素矩陣和第二預設數量的卷積核，確定執行相應次數的卷積處理后得到的所述車輛ROI區域的池化矩陣，具體包括：

針對第N次卷積處理，執行以下過程：

對第N-1次卷積處理得到的卷積矩陣執行下采樣處理，得到第N次卷積對應的下采樣矩陣；并

利用第N個卷積核對第N次卷積對應的下采樣矩陣執行第N次卷積處理得到第N次卷積處理的卷積矩陣；

其中，N為介于2與第一預設數量之間的整數，或者介于2與第二預設數量之間的整數，當N為2時，第1次卷積處理得到的卷積矩陣為利用第一個卷積核對所述車輛子區域的像素矩陣或所述車輛ROI區域的像素矩陣執行卷積處理得到的；當N等于第一預設數量時，第N次卷積處理得到的卷積矩陣為該車輛子區域的池化矩陣或當N等于第二預設數量時，第N次卷積處理得到的卷積矩陣為所述車輛ROI區域的池化矩陣。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預設分類器存儲的各顏色為單色或組合色。