[发明专利]一种基于色彩投影分类的车牌颜色识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于色彩投影分类的车牌颜色识别方法及装置。

背景技术

车牌识别是智能交通系统的核心组成部分，在车辆收费管理、违章车辆监控、交通流量监控等场合中发挥着重要作用。虽然针对车牌识别技术的研究越来越成熟，但现代社会车辆越来越多，车牌类型也在不断的更新换代，特别是新能源车牌的使用；再加上天气、光照、拍摄角度、污损、扭曲变形等因素的影响，准确实时的车牌识别面临的挑战仍然很大。

车牌识别过程包括车牌定位、校正、分割、字符识别等步骤。随着车牌类型的增多，车牌识别的难度增大，目前把对车牌颜色和类型作为车牌识别辅助判断条件的技术并不多见。现有的颜色识别技术大都基于颜色直方图、支持向量机、神经网络的识别方法。

中国专利申请号为201510607901.1的专利提出了一种车身颜色识别方法及装置，该方法通过提取待识别区域的多维颜色直方图特征，将多维颜色直方图特征输入预先训练的神经网络，根据所述神经网络的输出结果确定颜色类别。该方法识别对象是车身颜色而非车牌颜色，并且所需要的训练样本较多，计算量大，实现复杂。

中国专利申请号为201310488682.0的专利提出了一种车辆颜色识别方法，该专利中提出了根据车牌颜色确定车身颜色参考区域的方法，该方法只把车牌颜色分成黄色和其它颜色两类，分类种类少，不能满足需求。

中国专利申请号为201310117698.0的专利提出了一种车辆牌照字符和颜色联合识别方法，在车牌颜色的识别中，首先在定位后的车牌区域中找到字符，对非字符车牌区域统计每个像素点，把每个像素点的RGB值转换为HSV颜色值，并用分类器对这些像素点进行分类，然后根据分类结果统计各种颜色分别有多少个像素点，最后像素点颜色最多的，就是车牌颜色。该方法实现复杂且容易受到光照变化的影响，鲁棒性不好。

发明内容

为弥补现有技术的不足，本发明提供一种基于色彩投影分类的车牌颜色识别方法及装置，可对车牌颜色进行有效地分类，并根据车牌颜色判断出车牌类型，目的是根据不同类型车牌的不同特点进行有针对性的车牌字符分割和号码识别。该颜色识别方法准确率高，鲁棒性好，适用于较复杂的场景，可有效辅助提高车牌号码或车身颜色识别的准确率。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种基于色彩投影分类的车牌颜色识别方法，特殊之处在于：包括以下步骤：

（1）车牌样本采集

根据所要识别的车牌颜色的种类，采集车牌图像；

（2）训练样本预处理

对采集到的含有车牌的图像，提取车牌区域，可以把整个车牌区域作为一个样本，也可把车牌区域分成若干个子区域，每个子区域作为一个独立的样本；提取每个样本的所有像素点的R、G、B值，把属于同一通道的像素值按列相连组成一个N*3的特征矩阵F，其中N为一个样本的所有像素点的个数，3表示R、G、B三个通道，每个通道的像素值作为一列；把属于同一类别的所有样本的特征矩阵F放到一起构造一个M*3的特征矩阵，得到训练集特征矩阵F_train，其中M为所有样本的像素点的总数；

（3）构造车牌颜色分类器

计算样本集特征矩阵F_train的类内离散度、总类内离散度、类间离散度，并据此获取Fisher准则函数；根据Fisher准则函数获取投影矢量的解；选择投影中心的均值或加权平均值作为判决函数的阈值；构造多类分类器；

（4）车牌颜色识别