[发明专利]基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统、方法及电子设备

权利要求书

1.基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，包括摄像单元，用于在车身到达指定位置后采集车身图像信息，其特征在于，还包括：

控制器，用于当车身到达指定位置时，产生车身到位信号并将所述车身到位信号传送至中控单元；

中控单元，用于在接收到所述车身到位信号后，控制所述摄像单元采集车身图像信息，并提取车身图像信息分别进行车身颜色识别与机盖类型识别，根据识别结果输出与车身匹配的颜色代码，并将识别结果进行存储和/或输出至用户终端。

2.根据权利要求1所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述系统还包括：

第一存储单元，用于存储标准颜色数据以供中控单元进行车身颜色匹配；

第二存储单元，用于存储车身图像数据及车身颜色与机盖类型的识别结果数据，以供用户终端查看。

3.根据权利要求2所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述中控单元包括：

颜色识别单元，用于对车身图像的颜色信息进行处理分析，得到车身颜色识别数据；

机盖识别单元，用于对车身图像的机盖信息进行处理分析，得到机盖类型识别数据；

匹配输出单元，用于根据所述车身颜色识别数据和所述机盖类型识别数据，匹配所述第一存储单元中的标准颜色数据，并输出相应的颜色代码。

4.根据权利要求3所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述颜色识别单元包括：

预处理模块，用于将车身图像由RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；

降噪模块，用于对车身图像进行降噪处理，得到HSV特征值表；

训练模块，用于利用训练样本对HSV特征值进行训练；

识别模块，用于对车身颜色进行识别，得到车身颜色识别数据。

5.根据权利要求4所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述降噪模块通过连续两次高斯滤波对车身图像进行降噪处理。

6.根据权利要求4所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述识别模块基于BP神经网络对车身颜色进行识别。

7.根据权利要求3所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述机盖识别单元包括：

灰度处理模块，用于对车身图像进行灰度化处理，得到灰度图；

缩小模块，用于对所述灰度图进行切分，得到包含机盖棱的区域图；

滤波模块，用于对所述区域图进行高斯滤波，得到滤波图；

检测模块，用于对所述滤波图进行边缘检测，识别机盖类型，得到机盖类型识别数据。

8.根据权利要求7所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述检测模块基于Canny算子对滤波图进行边缘检测。

9.根据权利要求2所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别系统，其特征在于，所述系统还包括：

PLUS颜色单元，与所述第一存储单元连接，用于存储设定的车身标准颜色信息，并通过Node-RED将所述车身标准颜色信息采集到所述第一存储单元中。

10.基于AI的车身颜色与机盖类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

当车身到达指定位置时，产生车身到位信号并传送至中控单元；

中控单元接收所述车身到位信号，控制采集车身图像信息；

中控单元提取车身图像信息分别进行车身颜色识别与机盖类型识别，根据识别结果输出与车身匹配的颜色代码，并将识别结果进行存储和/或输出至用户终端。

11.根据权利要求10所述的基于AI的车身颜色与机盖类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

对标准颜色数据进行存储以供中控单元进行车身颜色匹配；

对车身图像数据及车身颜色与机盖类型的识别结果数据进行存储，以供用户终端查看。