车辆颜色的检测方法、装置及设备和介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种车辆颜色的检测方法、装置及设备和介质，可以提高车辆颜色检测的准确度和稳定性，并降低成本，所述方法包括：对视频数据进行车辆检测，得到目标车辆所在区域的第一图像；根据目标模型、以及所述第一图像，确定所述目标车辆的颜色分类结果；根据所述颜色分类结果，判断所述目标车辆的车辆颜色是否为第一目标颜色组中的颜色；在所述目标车辆的车辆颜色为所述第一目标颜色组中的颜色的情况下，获取所述目标模型对所述第一图像提取出的第一图像特征，并根据所述第一图像特征、以及数据库中的所述第一目标颜色组中的各个颜色各自所关联的第二图像特征，确定所述目标车辆的颜色。目标车辆的颜色。目标车辆的颜色。

【技术实现步骤摘要】
车辆颜色的检测方法、装置及设备和介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种车辆颜色的检测方法、装置及设备和介质。

技术介绍

[0002]由于车辆颜色的多样性，传统车辆颜色检测技术的检测准确度和稳定性较低，且由于传统车辆颜色检测技术主要基于推理模型实现，其模型训练阶段依赖于海量的数据标注，存在较高的人力成本和时间成本。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的是提供一种车辆颜色的检测方法、装置及设备和介质，可以提高车辆颜色检测的准确度和稳定性，并降低成本。
[0004]为解决上述技术问题，第一方面，本申请实施例提供了一种车辆颜色的检测方法，所述方法包括：对视频数据进行车辆检测，得到目标车辆所在区域的第一图像；根据目标模型、以及所述第一图像，确定所述目标车辆的颜色分类结果；根据所述颜色分类结果，判断所述目标车辆的车辆颜色是否为第一目标颜色组中的颜色；在所述目标车辆的车辆颜色为所述第一目标颜色组中的颜色的情况下，根据所述颜色分类结果，确定所述目标车辆的颜色；在所述目标车辆的车辆颜色为不常见车辆颜色的情况下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆颜色的检测方法，其特征在于，所述方法包括：对视频数据进行车辆检测，得到目标车辆所在区域的第一图像；根据目标模型、以及所述第一图像，确定所述目标车辆的颜色分类结果；根据所述颜色分类结果，判断所述目标车辆的车辆颜色是否为第一目标颜色组中的颜色；在所述目标车辆的车辆颜色为所述第一目标颜色组中的颜色的情况下，获取所述目标模型对所述第一图像提取出的第一图像特征，并根据所述第一图像特征、以及数据库中的所述第一目标颜色组中的各个颜色各自所关联的第二图像特征，确定所述目标车辆的颜色。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像特征、以及数据库中的所述第一目标颜色组中的各个颜色各自所关联的第二图像特征，确定所述目标车辆的颜色，包括：分别确定所述第一图像特征与所述数据库中的每个所述第二图像特征之间的相似度；将相似度最高的所述第二图像特征所关联的所述第一目标颜色组中的颜色，确定为所述目标车辆的颜色。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将相似度最高的所述第二图像特征所关联的所述第一目标颜色组中的颜色，确定为所述目标车辆的颜色之前，所述方法还包括：从各个所述第二图像特征各自对应的相似度中确定最高相似度；判断所述最高相似度是否低于设置阈值；在所述最高相似度低于所述设置阈值的情况下，将所述第一图像和所述第一图像特征确定为待标记特征并保存至所述数据库，在获取到所述待标记特征的车辆颜色标记的情况下，根据所述待标记特征和所述车辆颜色标记，更新所述数据库中的第一目标颜色组和第二图像特征；将相似度最高的所述第二图像特征所关联的所述第一目标颜色组中的颜色，确定为所述目标车辆的颜色，包括：在所述最高相似度不低于所述设置阈值的情况下，将相似度最高的所述第二图像特征所关联的所述第一目标颜色组中的颜色，确定为所述目标车辆的颜色。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型用于输出以下任一颜色分类结果：定义的第二目标颜色组中的各个颜色类别；其他颜色类别，所述其他颜色类别用于表征除所述第二目标颜色组之外的其他所有颜色；根据所述颜色分类结果，判断所述目标车辆的车辆颜色是否为第一目标颜色组中的颜色，包括：在所述颜色分类结果为所述第二目标颜色组中的任一颜色类别的情况下，判定所述目标车辆的车辆颜色不为所述第一目标颜色组中的颜色；在所述颜色分类结果为所述其他颜色类别的情况下，判定所述目标车辆的车辆颜色为所述第一目标颜色组中的颜色...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈友明，陈思竹，王浩博，
申请(专利权)人：四川弘和数智集团有限公司，
类型：发明
国别省市：