[发明专利]结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法有效
申请号: | 202010777285.5 | 申请日: | 2020-08-05 |
公开(公告)号: | CN111881924B | 公开(公告)日: | 2023-07-28 |
发明(设计)人: | 程良伦;陈海源;黄国恒 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G06V10/44 | 分类号: | G06V10/44;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 黄忠 |
地址: | 510060 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结合 光照 不变性 曝光 增强 车照 识别 方法 | ||
1.一种结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,其特征在于,包括:
对待识别黑暗车辆图像进行处理,得到灰度光照不变性特征图,并对所述待识别黑暗车辆图像进行光照增强处理,得到补光图像;
将所述灰度光照不变性特征图和所述补光图像输入到预置车型识别模型,使得所述预置车型识别模型对所述灰度光照不变性特征图和所述补光图像进行特征提取后,对提取的特征进行特征融合得到特征增强图像,并基于所述特征增强图像进行车型识别,得到车型识别结果;
将所述补光图像输入到预置颜色识别模型进行颜色识别,得到颜色识别结果;
结合所述颜色识别结果和所述车型识别结果,输出最终识别结果;
所述预置车型识别模型包括特征融合模块和特征识别模块,所述特征融合模块由编码器、融合层和解码器依次连接构成,所述编码器和所述解码器分别由4个卷积层构成;
所述特征融合模块中设置有注意力模块,所述注意力模块用于对输入的特征图进行注意力特征图加权计算,使得所述特征融合模块准确提取车辆特征图,所述特征识别模块对所述车辆特征图进行车型识别,得到车型识别结果;
所述预置车型识别模型的配置过程包括:
获取训练集,并对获取的所述训练集进行数据扩充,得到扩充后的数据集,所述训练集中的训练样本为待训练黑暗车辆图像;
对所述扩充后的数据集的训练样本进行处理,得到所述训练样本的灰度光照不变性特征图,并对所述训练样本进行光照增强处理,得到所述训练样本的补光图像;
将所述训练样本的灰度光照不变性特征图和补光图像输入至第一卷积神经网络进行训练,直至所述第一卷积神经网络收敛,得到所述预置车型识别模型。
2.根据权利要求1所述的结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,其特征在于,所述对待识别黑暗车辆图像进行处理,得到灰度光照不变性特征图,包括:
基于位置敏感直方图方法对待识别黑暗车辆图像进行处理,得到灰度光照不变性特征图。
3.根据权利要求1所述的结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,其特征在于,所述对所述待识别黑暗车辆图像进行光照增强处理,得到补光图像,包括:
基于预置光照增强模型对所述待识别黑暗车辆图像进行光照增强处理,得到补光图像,所述预置光照增强模型为训练好的U-net网络。
4.根据权利要求1所述的结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,其特征在于,所述预置颜色识别模型中设置有注意力模块,所述注意力模块用于对所述补光图像中的车辆的车身区域截取采样,得到车身部位特征图,使得所述预置颜色识别模型对所述车身部位特征图进行颜色识别,得到颜色识别结果。
5.根据权利要求1所述的结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,其特征在于,所述预置颜色识别模型的配置过程包括:
将所述训练样本的补光图像输入至第二卷积神经网络进行训练,直至所述第二卷积神经网络收敛,得到所述预置颜色识别模型。
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