[发明专利]一种车辆图片智能美化的方法及装置

权利要求书

1.一种车辆图片智能美化的方法，其特征在于，所述方法包括：

检测待美化的车辆图片中车身所在的目标区域；

识别所述车辆图片中目标区域部分的颜色；

判断所述车辆图片中目标区域部分的明暗度；

根据识别出的颜色、判断出的明暗度和预设的美化参数，美化所述车辆图片中的目标区域部分。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测待美化车辆图片中车身所在的目标区域的步骤之前，包括：

在训练样本上标记出车身所在区域的标签框；

将带有所述标签框的训练样本加载到SSD网络中；

在SSD网络中，生成多个带有默认框的特征图；

将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的模型损失；

在所述SSD网络中反向传播所述模型损失，优化所述SSD网络的各层参数，获得车身检测模型；

将待美化的车辆图片输入所述车身检测模型中，以检测待美化的车辆图片中车身所在的目标区域。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的模型损失的步骤，包括：

将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的位置损失；

将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的置信损失；

将所述位置损失和所述置信损失进行相加，获得所述默认框的模型损失。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述车辆图片中目标区域部分的明暗度的步骤，包括：

将所述车辆图片中的目标区域部分转换为灰度图像；

按灰度值进行等级划分；

计算各个等级的占比；

根据所述占比，判断所述车辆图片中目标区域部分的明暗度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据识别出的颜色、判断出的明暗度和预设的美化参数，美化所述车辆图片中的目标区域部分的步骤之前，还包括：

确定颜色分类和明暗度分类；

将颜色和明暗度进行排列组合，确定颜色和明暗度的组合类别；

针对每个所述组合类别，预设所述美化参数。

6.一种车辆图片智能美化的方法的装置，其特征在于，包括：

目标区域检测模块，用于检测待美化的车辆图片中车身所在的目标区域；

颜色识别模块，用于识别所述车辆图片中目标区域部分的颜色；

明暗度判断模块，用于判断所述车辆图片中目标区域部分的明暗度；

美化模块，用于根据识别出的颜色、判断出的明暗度和预设的美化参数，美化所述车辆图片中的目标区域部分。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

标签框标记单元，用于在训练样本上标记出车身所在区域的标签框；

标签框加载单元，用于将带有所述标签框的训练样本加载到SSD网络中；

特征图生成单元，用于在SSD网络中，生成多个带有默认框的特征图；

模型损失获得单元，用于将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的模型损失；

参数优化单元，用于在所述SSD网络中反向传播所述模型损失，优化所述SSD网络的各层参数，获得车身检测模型；

输入单元，用于将待美化的车辆图片输入所述车身检测模型中，以检测待美化的车辆图片中车身所在的目标区域。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，模型损失获得单元包括：

位置损失获得子单元，用于将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的位置损失；

置信损失获得子单元，用于将所述默认框与所述标签框进行匹配，获得所述默认框的置信损失；

模型损失获得子单元，用于将所述位置损失和所述置信损失进行相加，获得所述默认框的模型损失。