[发明专利]车辆颜色分类模型训练方法、装置和车辆颜色识别方法有效
| 申请号： | 201910590409.6 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110348505B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 王祥雪;毛亮;朱婷婷;贺迪龙;林焕凯;黄仝宇;汪刚;宋一兵;侯玉清;刘双广 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/54;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510670 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种车辆颜色分类模型训练方法，包括：将获取的若干个车辆图像数据输入到预先训练好的深度神经网络中，以提取出车辆颜色特征集；利用聚类算法对车辆颜色特征集进行聚类运算，得到若干个不同场景类别下的子集；将与子集对应的场景类别下的车辆图像输入到对应的车辆颜色分类子模型中，以对车辆颜色分类子模型进行训练；将所有车辆颜色分类子模型的输出层链接到车辆颜色分类模型的输入层，以训练车辆颜色分类模型；其中，车辆颜色分类子模型和车辆颜色分类模型均由深度神经网络设计得到。本发明还公开一种车辆颜色分类模型训练装置和一种车辆颜色识别方法。采用本发明实施例，能应对不同场景下车身颜色的变化，提高车辆颜色识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆 颜色 分类 模型 训练 方法 装置 识别 | ||
【主权项】：
1.一种车辆颜色分类模型训练方法，其特征在于，包括：将若干张车辆图像输入到预先训练好的深度神经网络中，以提取出车辆颜色特征集；利用聚类算法对所述车辆颜色特征集进行聚类运算，得到若干个不同场景类别下的子集；将与所述子集对应的场景类别下的车辆图像输入到对应的车辆颜色分类子模型中，以对所述车辆颜色分类子模型进行训练；将所有所述车辆颜色分类子模型的输出层链接到车辆颜色分类模型的输入层，以训练所述车辆颜色分类模型；其中，所述车辆颜色分类子模型和所述车辆颜色分类模型均由深度神经网络设计得到。
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