[发明专利]一种车辆颜色识别方法、装置及系统

权利要求书

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。