[发明专利]一种车身颜色识别方法

说明书

一种车身颜色识别方法，属于计算机视觉技术和图像处理技术领域。它使用计算机视觉技术，以新的采样方式并结合HSV颜色空间模型，通过对车牌周围区域在HSV空间中的颜色分类以达到识别车身颜色的方法，解决了车身颜色识别问题，改善了以车牌分辨车的传统工作模式，为打击汽车套牌、一车多牌、假牌照等违法犯罪行为提供了可靠帮助，进一步提高了智能交通的可靠性，节省了大量的人力成本。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术和图像处理技术领域，具体是一种车身颜色识别方法，它是通过车牌周围区域在HSV空间中的颜色分类以达到识别车身颜色的方法。

背景技术

交通是人类社会生产、生活以及经济发展的必要环节，随着我国交通事业的迅速发展、城市化进程的不断深入，城市汽车数量的逐年增加，城市道路交通问题显得越来越突出，传统的交通技术手段已经很难适应经济社会发展的要求，现代化智能交通控制系统已成为未来全球道路交通的发展趋势和现代化城市的先进标志。针对汽车套牌、一车多牌等妨碍交通秩序的违法行，仅依靠车牌识别已不能适应当前的交通现状了，因此，车辆的颜色识别技术变得更为重要，它可以弥补车牌识别的不足，从而进一步提高智能交通系统的可靠性。

视频中运动车辆的颜色识别与检测是近年来智能交通管理系统中比较关注的研究方向之一。目前，国内已有一些车辆颜色识别的方法，其中与本发明较为相近的技术方案包括：文献(周律，叶涛涛，王新华，朱金龙，周昱明。基于车身颜色搜索未识别的车牌图片研究[J]。信息技术,2014，8：92-95)首先将车脸前部靠近排气扇部分作为车身颜色的识别区域并将该区域归一化为一种色值，通过在CIELab颜色空间模型中制作红、蓝、绿等11种颜色模板并与归一化后的色值匹配得到车身颜色，该方法虽然在未识别车牌的情况下能够识别车身颜色，并且具有较好的识别速度，但是该方法要求对车身姿态要求较高，车辆侧斜或其背面都可能无法提取到较好的颜色识别区域，导致识别率不高；文献(宋晓红。车身颜色识别在高速公路卡口中的应用[J]。中国交通信息化，2014(3)：87-90)一种使用机器学习识别车身颜色的方法，该方法首先通过识别车牌将车牌上方的引擎盖部分作为颜色识别区域，将提取出的颜色识别区域转到LAB颜色空间下并统计颜色直方图的特征向量，使用支持向量机对该特征向量进行分类实现车身颜色的识别，该方法虽然在识别率上有所提高，但是仍不能在车辆背面提取到较好的颜色识别区域，此外，使用多个二值子分类器对多种颜色进行分类，不仅会使决策时的速度过慢，而且可能导致分类器泛化误差无界。发明专利(黄明亮。一种车身识颜色识别方法及装置:,CN105354530A[P]。2016)中首先提取车牌上方区域作为车辆的颜色特征区域，通过统计该区域的颜色直方图，将颜色直方图输入到事先训练好的神经网络中进行分类，该方法虽然在分类效率上有所提高，但使用神经网络解决非线性化的问题容易使算法陷入局部极值而导致训练失败，如果网络结构选择不当有可能造成过拟合或未收敛的现象，从而使识别率变低，此外，对于肉眼无法识别的颜色，不应以单个绝对的颜色来表示，而应该以多个颜色的概率方式来表示车身颜色。

综上所述，在对车身进行颜色识别时，当前方法存在如下不足：(1).不能较好地适应车辆背部的颜色识别(2)训练或分类造成了许多的不可避免的误差(3)对于肉眼无法识别的颜色，不应该用单个的绝对颜色作为最终的识别结果。本发明针对这一不足提出了一种基于车牌周围区域的车辆背部颜色识别方法。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种车身颜色识别方法，它是通过车牌周围区域在HSV空间中的颜色分类以达到识别车身颜色的方法。

所述的一种车身颜色识别方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤1：利用交叉路口的监控摄像头采集RGB图像；

步骤2：对步骤1)采集到的RGB图像使用中值滤波处理，并利用车辆检测跟踪算法提取得到车辆区域图像I，其高度为height，宽度为width，单位为像素；