一种车辆颜色识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆颜色识别方法、装置及系统，方法包括：预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；采集待识别车辆所对应的车辆图像；将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。通过本发明专利技术的技术方案，可更为高效的实现对车辆颜色进行识别。

A Method, Device and System for Vehicle Color Recognition

The invention discloses a vehicle color recognition method, device and system. The method includes: setting up a neural network model for window detection and a neural network model for color classification in advance; collecting the vehicle image corresponding to the vehicle to be identified; inputting the vehicle image into the neural network model for window detection so that the neural network model for window detection can detect the vehicle image. To determine the position information of the window image and output the position information of the window image; to extract the local area image of the body from the vehicle image according to the position information of the window image; to input the local area image of the body into the color classification neural network model, so that the color classification neural network model can recognize the local area image of the body. To determine the vehicle color of the vehicle to be identified and output the vehicle color. Through the technical scheme of the invention, the vehicle color recognition can be realized more efficiently.

【技术实现步骤摘要】
一种车辆颜色识别方法、装置及系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种车辆颜色识别方法、装置及系统。
技术介绍
目前，业界通常采用预先训练的颜色分类神经网络模型对车辆颜色进行识别，在采集到车辆图像之后，可将车辆图像输入颜色分类神经网络模型，颜色分类神经网络模型可对输入的车辆图像进行颜色识别以输出车辆颜色。识别车辆颜色具体指的是识别车身颜色，采集的车辆图像中携带车窗区域图像、车顶区域图像及车轮区域图像等大量的干扰区域图像，当车辆图像被输入至颜色分类神经网络模型时，这些干扰区域图像会形成大量的噪声数据；一方面，颜色分类神经网络模型本身需要进行大量的迭代计算，即需要花费大量的计算时长才能从去除这些噪声数据，实现提取出车辆颜色特征数据并根据提取的车辆颜色特征数据确定车辆颜色；另一方面，大量增加的噪声数据可能导致颜色分类神经网络模型不能准确识别车辆颜色；因此，通过上述技术方案实现识别车辆颜色时，效率较低。
技术实现思路
本专利技术提供一种车辆颜色识别方法、装置及系统，可更为高效的实现对车辆颜色进行识别。第一方面，本专利技术提供了一种车辆颜色识别方法，包括：预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；采集待识别车辆所对应的车辆图像；将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。优选地，所述车窗图像位置信息，包括：至少一个车窗区域图像的位置参数，其中，所述位置参数包括所述车窗区域图像的至少两个顶点分别对应在所述车辆图像中的像素坐标；则，所述根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像，包括：从所述至少一个位置参数中选择一个当前位置参数，根据选择的所述当前位置参数所携带的至少两个像素坐标从所述车辆图像中提取一个车身局部区域图像。第二方面，本专利技术提供了一种车辆颜色识别装置，包括：设置模块，用于预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；图像采集模块，用于采集待识别车辆所对应的车辆图像；第一交互调用模块，用于将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；局部图像提取模块，用于根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；第二交互调用模块，用于将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。优选地，所述车窗图像位置信息，包括：至少一个车窗区域图像的位置参数，其中，所述位置参数包括所述车窗区域图像的至少两个顶点分别对应在所述车辆图像中的像素坐标；所述局部图像提取模块，用于从至少一个所述位置参数中选择一个当前位置参数，根据选择的所述当前位置参数所携带的至少两个像素坐标从所述车辆图像中提取一个车身局部区域图像。第三方面，本专利技术提供了一种车辆颜色识别系统，包括：车窗检测神经网络模型、颜色分类神经网络模型，以及如第二方面中任一所述的车辆颜色识别装置；其中，所述车窗检测神经网络模型，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车辆图像；对接收的所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并将所述车窗图像位置信息输出至所述车辆颜色识别装置；所述颜色分类神经网络模型，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车身局部区域图像；对接收的所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定车辆颜色，并输出所述车辆颜色。优选地，所述车窗检测神经网络模型，包括：第一数据层、第一卷积层、第一采样层、全连接层以及回归层；其中，所述数据层，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车辆图像，并将所述车辆图像输入至与其相连的所述第一卷积层；所述第一卷积层，用于对输入的所述车辆图像进行检测以提取车窗图像特征数据，并将所述车窗图像特征数据输出至所述第一采样层；所述第一采样层，用于接收与其相连的所述第一卷积层输出的所述车窗图像特征数据，对所述车窗图像特征数据进行降维处理以得到采样车窗图像特征数据，并将所述采样车窗图像特征数据输出至与其相连的所述全连接层；所述全连接层，用于根据所述第一采样层输出的所述采样车窗图像特征数据形成车窗图像轮廓信息；所述回归层，用于根据所述车窗图像轮廓信息确定车窗图像位置信息。优选地，所述回归层，用于根据所述车窗图像轮廓信息，确定所述车辆图像携带的至少一个车窗区域图像的位置参数，其中，所述位置参数包括所述车窗区域图像的至少两个顶点分别对应在所述车辆图像中的像素坐标。优选地，所述颜色分类神经网络模型，包括：第二数据层、特征提取层以及颜色分类层；其中，所述第二数据层，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车身局部区域图像，并将所述车身局部区域图像输入至与其相连的所述特征提取层；所述特征提取层，用于对输入的所述车身局部区域图像进行检测以提取颜色特征信息，并将所述颜色特征信息输出至所述颜色分类层；所述颜色分类层，用于根据输入的所述颜色特征信息确定车辆颜色，并输出所述车辆颜色。优选地，所述特征提取层，包括：至少两个第二卷积层以及至少两个第二采样层；其中，所述至少两个第二卷积层以及所述至少两个第二采样层呈线性排列连接，且各个所述第二卷积层与各个所述第二采样层间隔设置，位于首位的所述第二卷积层与所述第二数据层相连，位于末位的所述第二采样层与所述颜色分类层相连；所述第二卷积层，用于当所述第二卷积层排列在首位时，接收所述第二数据层输入的所述车身局部区域图像，对所述车身局部区域图像进行检测以提取局部颜色特征数据，并将所述局部颜色特征数据输出至与其相连的所述第二采样层；当所述第二卷积层位于非首位时，接收与其相连的前置第二采样层输出的采样颜色特征信息，从接收的所述采样颜色特征信息中提取目标颜色特征信息，并将所述目标颜色特征信息作为局部颜色特征数据输出至与其相连的后置第二采样层；所述第二采样层，用于当所述第二采样层排列的非末位时，接收与其相连的前置第二卷积层输出的所述局部颜色特征数据，对接收的所述局部颜色特征数据进行降维处理以形成采样颜色特征信息，并将所述采样颜色特征信息输出至与其相连的后置第二卷积层；当所述第二采样层排列的末位时，接收与其相连的所述第二卷积层输出的所述局部颜色特征数据，对接收的所述局部颜色特征数据进行降维处理以形成采样颜色特征信息，并将所述采样颜色特征信息作为颜色特征信息输出至与其相连的所述颜色分类层。优选地，所述颜色分类神经网络模型，还包括：合并层；其中，所述第二采样层，用于将其形成的所述采样颜色特征信息输出至与其相连的所述合并层；所述合并层，用于根据接收的各个所述采样颜色特征信息形成颜色特征信息，并将形成的所述颜色特征信息输出至所述颜色分类层。本专利技术提供了一种车辆颜色识别方法、装置及系统，该方法通过预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型，在采集到待识别车辆所对应的车辆图像后，可首本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆颜色识别方法，其特征在于，包括：预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；采集待识别车辆所对应的车辆图像；将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。

【技术特征摘要】
1.一种车辆颜色识别方法，其特征在于，包括：预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；采集待识别车辆所对应的车辆图像；将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车窗图像位置信息，包括：至少一个车窗区域图像的位置参数，其中，所述位置参数包括所述车窗区域图像的至少两个顶点分别对应在所述车辆图像中的像素坐标；则，所述根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像，包括：从所述至少一个位置参数中选择一个当前位置参数，根据选择的所述当前位置参数所携带的至少两个像素坐标从所述车辆图像中提取一个车身局部区域图像。3.一种车辆颜色识别装置，其特征在于，包括：设置模块，用于预先设置车窗检测神经网络模型及颜色分类神经网络模型；图像采集模块，用于采集待识别车辆所对应的车辆图像；第一交互调用模块，用于将所述车辆图像输入所述车窗检测神经网络模型，使得所述车窗检测神经网络模型对所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并输出所述车窗图像位置信息；局部图像提取模块，用于根据所述车窗图像位置信息，从所述车辆图像中提取车身局部区域图像；第二交互调用模块，用于将所述车身局部区域图像输入所述颜色分类神经网络模型，使得所述颜色分类神经网络模型对所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定所述待识别车辆的车辆颜色，并输出所述车辆颜色。4.根据权利要求所述的装置，其特征在于，所述车窗图像位置信息，包括：至少一个车窗区域图像的位置参数，其中，所述位置参数包括所述车窗区域图像的至少两个顶点分别对应在所述车辆图像中的像素坐标；所述局部图像提取模块，用于从至少一个所述位置参数中选择一个当前位置参数，根据选择的所述当前位置参数所携带的至少两个像素坐标从所述车辆图像中提取一个车身局部区域图像。5.一种车辆颜色识别系统，其特征在于，包括：车窗检测神经网络模型、颜色分类神经网络模型，以及如权利要求3或4中任一所述的车辆颜色识别装置；其中，所述车窗检测神经网络模型，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车辆图像；对接收的所述车辆图像进行检测以确定车窗图像位置信息，并将所述车窗图像位置信息输出至所述车辆颜色识别装置；所述颜色分类神经网络模型，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车身局部区域图像；对接收的所述车身局部区域图像进行颜色识别以确定车辆颜色，并输出所述车辆颜色。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述车窗检测神经网络模型，包括：第一数据层、第一卷积层、第一采样层、全连接层以及回归层；其中，所述数据层，用于接收所述车辆颜色识别装置输入的车辆图像，并将所述车辆图像输入至与其相连的所述第一卷积层；所述第一卷积层，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈安猛，彭莉，谯帅，吴香莲，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13