[发明专利]车辆颜色的自动识别方法、电子装置、计算机设备和介质

权利要求书

1.一种车辆颜色的自动识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测车辆图像；

基于车身语义分割模型识别所述待检测车辆图像中的车身区域，以得到车身区域图像；

对所述车身区域图像进行处理，并将处理后的所述车身区域图像输入车身颜色分类模型，以得到分类结果；

将所述分类结果与待检测车辆对应的档案中记录的颜色进行比对，以判断所述分类结果表征的颜色与所述档案中记录的颜色是否一致。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车身语义分割模型的获取方法包括：

获取不同拍摄条件下得到车辆样本图像，每一所述车辆样本图像中均包括一个待检测车辆；

分别对各所述车辆样本图像中待检测车辆的车身区域进行标注；

使用标注后的各所述车辆样本图像进行训练，以获得所述车身语义分割模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对各所述车辆样本图像中待检测车辆的车身区域进行标注，包括：

判断所述待检测车辆的车身区域是否属于圆滑区域；

若是，则获取所述圆滑区域的若干边界点，并根据所述若干边界点进行曲线拟合，以对所述待检测车辆的车身区域进行标注。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用标注后的各所述车辆样本图像进行训练，以获得所述车身语义分割模型，包括：

将标注后的各所述车辆样本图像输入语义分割网络进行训练；其中，所述语义分割网络的初始学习率为0.001；

当所述语义分割网络收敛时，停止训练，得到所述车身语义分割模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车身区域图像进行处理，包括：

获取所述车身区域图像中车身区域的外接矩形；

依据所述外接矩形对所述车身区域图像进行截取，以增加所述车身区域占所述车身区域图像的比例，得到比例调整后的车身区域图像；

将所述比例调整后的车身区域图像中目标区域的像素值修改为黑色对应的像素值，得到所述处理后的所述车身区域图像；其中，所述目标区域包括：车窗、车灯、轮胎、及车标中任意一个或多个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颜色分类模型的获取方法包括：

获取不同拍摄条件下得到的车身区域图像；

分别对各所述车身区域图像中的颜色进行标注；

使用标注后的各所述车身区域图像进行训练，以获得所述车身颜色分类模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述使用标注后的各所述车身区域图像进行训练，以获得所述车身颜色分类模型，包括：

确定残差网络中的普通卷积，将膨胀卷积替换所述普通卷积；

将所述残差网络中的目标通道数进行裁剪，以及，将所述残差网络中最后连接的一全连接层的输入尺寸值修改为与所述车身颜色的种类数量相同的数值，以得到调整后的残差网络；

根据调整后的残差网络，对标注后的各所述车身区域图像进行训练；

当所述调整后的残差网络收敛时，停止训练，得到所述车身颜色分类模型。

8.一种电子装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测车辆图像；

处理模块，用于基于车身语义分割模型识别所述待检测车辆图像中的车身区域，以得到车身区域图像；对所述车身区域图像进行处理，并将处理后的所述车身区域图像输入车身颜色分类模型，以得到分类结果；将所述分类结果与待检测车辆对应的档案中记录的颜色进行比对，以判断所述分类结果表征的颜色与所述档案中记录的颜色是否一致。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，所述计算机指令被运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。