[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

本發明公開了一種車輛顏色識別方法、裝置和電子設備，所述方法，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區域提取至少一個車輛子區域；并分別提取各個車輛子區域的特征信息，以及提取所述車輛ROI區域的特征信息；根據所述車輛ROI區域的特征信息和各個車輛子區域的特征信息，利用預設分類器獲得所述待識別車輛的車輛顏色。采用本發明提供的方法，即使在天氣、光照等環境不好或車牌遮擋時，也能準確識別車輛顏色。

技術領域

本發明涉及模式識別與機器學習技術領域，尤其涉及一種車輛顏色識別方法、裝置和電子設備。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展，輔助駕駛和無人駕駛逐漸進入了人們的生活當中。在安防領域和智慧城市中，對視頻序列的內容分析有著至關重要的作用，其中對車輛屬性的識別尤其重要。然而在實際場景中，由于車牌遮擋或車輛沒有車牌或車輛存在一車多牌情況等導致車輛的車牌信息無法識別時，車輛顏色識別對于車輛的分析可以起到事半功倍的效果，且車輛顏色對于案件偵查和套牌識別等起著至關重要的作用。

現有的車輛顏色識別方法需要在特定條件下識別出的車輛顏色效果較好，受條件限制。

例如，基于色差的車輛顏色識別算法，該方法主要將RGB(Red，Green，Blue；紅，綠，藍)空間轉換到HIS(Hue，Intensity，Saturation；色調，強度，飽和度)空間然后在HIS空間計算色差值，確定顏色表中查找到的色差值最小對應的顏色為車輛顏色識別結果；該方法只有在光線較好的情況下，如白天場景且沒有較大干擾的情況下，可以獲得較好的車輛顏色識別結果。但實際應用場景中，由于實際條件的影響，識別結果將會差。

再比如，基于色度信息和SVM(Support Vector Machine，支持向量機)的識別算法，識別原理為：首先將RGB空間轉換到LAB和HSV(Hue，Saturation，Value；色調，飽和度，亮度)空間，然后分別利用色度信息的顏色進行合并，分別在不同的特征顏色區間進行SVM分類和最近鄰分類識別，最終得到車身顏色識別結果，該方法可以提高車輛顏色識別結果的準確率，但只適用于小轎車類別，對應一些大型卡車和貨車識別效果特別差。

再者，基于車牌位置區域定位車蓋區域和車燈附件區域分塊策略，該方法首先根據車牌定位技術確定車牌的坐標位置信息，如寬和高等信息；然后在車牌上方檢測代表車身顏色的車蓋區域，并通過量化的矢量顏色空間計算直方圖特征，再結合SVM特征識別方法獲得車輛顏色識別結果。此方法缺點為：必須依賴車牌信息，對于車牌信息遮擋或沒有車牌的情況，該方法無法有效識別車輛顏色。

綜上可知，現有的車輛顏色識別方法受光照、天氣和車牌遮擋等因素影響，導致車輛顏色識別結果不佳，因此，如何在不受環境的限制，準確識別車輛顏色是亟待解決的技術問題之一。

發明內容

本發明實施例提供一種車輛顏色識別方法、裝置和電子設備，用以解決現有技術中由于受光照、天氣和車牌遮擋等因素影響而導致的車輛顏色識別結果準確率低的問題。

第一方面，本發明實施例提供一種車輛顏色識別方法，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區域提取至少一個車輛子區域；并

提取各個車輛子區域的特征信息并獲得各個車輛子區域的特征向量，以及提取所述車輛ROI區域的特征信息并獲得所述車輛ROI區域的特征向量；

根據所述車輛ROI區域的特征向量和各個車輛子區域的特征向量，利用預設分類器獲得所述待識別車輛的車輛顏色。

第二方面，一種車輛顏色識別裝置，包括：