[发明专利]一种车辆颜色检测方法、系统、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110349758.6 申请日: 2021-03-31
公开(公告)号: CN112990070B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 张鑫垒;邹文艺;章勇 申请(专利权)人: 苏州科达科技股份有限公司
主分类号: G06V20/40 分类号: G06V20/40;G06V10/56;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
代理公司: 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 代理人: 项凯
地址: 215011 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 车辆 颜色 检测 方法 系统 设备 存储 介质
【说明书】:

发明提供一种车辆颜色检测方法、系统、设备及存储介质,其中,方法,包括:获取并解析预设时间段内的视频,得到满足预设要求的目标视频帧图像;将所述目标视频帧图像输入预先训练的车辆图像提取网络,得到所述目标视频帧图像中的每个车辆的独立图像;将所述每个车辆的独立图像均输入预先训练的车辆颜色识别网络,输出每个车辆的颜色信息;其中,所述颜色信息包括主色值、次色值及颜色深浅度值。本方案,可输出的颜色信息包括车辆的主色值、次色值及颜色深浅值,识别结果更多样,能够提供更为全面的车辆颜色信息。

技术领域

本发明涉及车辆颜色检测技术领域,尤其涉及一种车辆颜色检测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

现如今,在视频结构化的诸多应用中,特别是在安防领域,从图像库或视频序列中检索出不同监控设备下相同车辆的图像,有着非常重要的作用。智能交通系统的主要作用之一,就是当需要得到某个关注车辆出现的地点时,需要获取行驶车辆的特征,并依据其特征进行相似度目标匹配,最终得到该关注车辆的行驶轨迹。

车牌也是重要的车辆特征之一,通过车牌识别,可以直接查询车牌号得到该车辆的全面信息。但是车牌在车辆图像中只占非常少的一部分,需要在图像分辨率足够高的情况下,车牌才能被正确识别。而对于车辆分辨率不够高的情况,就很难通过车牌来确定车辆。而车辆颜色即车辆外壁的颜色,即使在图像清晰度不够高的情况下,也能较容易确定出车辆的颜色,因此,通过车辆颜色识别车辆具有更广的适用性,基于此,车辆颜色识别在智能交通系统中有着非常广泛的应用。

然而,现在各厂商生产的车辆都不再拘泥于单一颜色,提升了车辆美观的同时,也大大增加了车辆颜色的多样性。以往的车辆颜色识别方法只能识别车辆的一种颜色,目前已经不能满足识别的要求。

因此,怎么从并非仅包含一种颜色的车辆外表色中来判断出车辆颜色,也是车辆颜色识别的一个难点。

发明内容

因此,本发明要解决的技术问题在于克服现有技术方案中仅能识别出车辆的一种颜色的现象,从而提供一种可基于神经网络的车辆颜色检测方法、系统、设备及一种计算机可读存储介质的技术方案。

第一方面,根据本发明实施例提供一种车辆颜色检测方法,包括:

获取并解析预设时间段内的视频,得到满足预设要求的目标视频帧图像;

将所述目标视频帧图像输入预先训练的车辆图像提取网络,得到所述目标视频帧图像中的每个车辆的独立图像;

将所述每个车辆的独立图像均输入预先训练的车辆颜色识别网络,输出每个车辆的颜色信息;

其中,所述颜色信息包括主色值、次色值及颜色深浅度值。

优选地,所述预先训练的车辆颜色识别网络为由多个Vc block堆叠形成的神经网络。

优选地,所述由多个Vc block堆叠形成车辆颜色识别网络的方法为:

将前一个Vc block的输出作为后一个Vc block的输入,或将前一个Vc block的输出再次卷积运算及平均池化后作为后一个Vc block的输入,以得到预设堆叠数量的车辆颜色识别网络。

优选地,所述Vc block的训练方法,包括:

获取训练样本集,并将训练样本集分为第一部分训练样本和第二部分训练样本;

对第一部分训练样本和第二部分训练样本均进行卷积运算;

对第二部分训练样本进行卷积运算之后,对运算结果进行加权计算;

对第一部分训练样本进行卷积运算后得到的特征及进行加权计算后的第二部分训练样本进行融合结构的动态融合,得到当前Vc block的输出结果。

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