[发明专利]一种车辆外观颜色变色改装的智能识别方法

权利要求书

1.一种车辆外观颜色变色改装的智能识别方法，包括以下步骤：

S1、获取待检测现场车辆图像和服务器中相同车辆档案的图像用于对比；

S2、采用基于深度学习的图像语义分割模型对车辆图像进行分割，得到分割后的mask图；

S3、对mask图分别提取车身，车盖和车辆侧面三部分，同时组合三部分的信息；

S4、将图像转换到hsv色彩空间中，按照颜色的变化范围，统计各种颜色信息，得到占比最高的三种颜色；

S5、将现场待检测车辆和档案中车辆的三部分的颜色进行比较判断是否匹配。

2.如权利要求1所述的一种车辆外观颜色变色改装的智能识别方法，其特征在于步骤S2中基于深度学习的图像语义分割模型获取步骤如下：

S21、获取不同角度、光照、种类、颜色和图像质量的车辆图像，确保车辆在图像的中央区域，且保持完整；

S22、先标记车辆的外轮廓，对车辆外轮廓的所有像素点的值都设置为0，间接提取出车辆区域图像；

S23、在所述S22步骤中获取的区域图像中，标记出类目标的轮廓，并将轮廓内的所有像素点都设置为对应的label值，标记后得到colorMat图像；

S24、对标记后的colorMat做灰度化处理，并与原图像生成标签对，放入到segnet模型中进行训练并在在训练过程中微调相应的超参数和类别的权重，得到图像语义分割模型。

3.如权利要求1所述的一种车辆外观颜色变色改装的智能识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体步骤如下：

S31、对车身，车盖和车辆侧面三部分3个label的子mask图，预设一个和原图大小相同的全黑图作为背景图，其后遍历三个部分的mask图，将符合要求的像素赋给背景图像；

S32、针对车身，车盖和车辆侧面三部分，对获取后的子mask图对目标区域做形态学处理，得到整个车辆车身的范围。

4.如权利要求1所述的一种车辆外观颜色变色改装的智能识别方法，其特征在于，所述步骤S4中提取目标信息并与标注比对的步骤如下：

S41、从背景图中得到三个部分的组合图要转换到hsv色彩空间中统计颜色信息；

S42、根据不同颜色在不同光照强度下的变化范围统计颜色分布。