專利名稱：基于車牌定位的雙區(qū)域車輛顏色識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種對道路圖像進行車輛信息檢測的方法，尤其涉及車輛顏色識別方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著計算機及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，各種機動車數(shù)量的迅猛增長，各類信息包括與交通相關(guān)的信息呈現(xiàn)爆炸式增長的態(tài)勢。為了能夠更加安全、高效的管理這些信息，智能交通系統(tǒng)(Intelligence Transportation System)應(yīng)運而生。智能交通系統(tǒng)可以在收費卡口，停車場，刑事追蹤等方面展現(xiàn)出強大的作用，其中車輛語義檢測顯得尤為重要。視頻圖像中車輛語義信息包括車牌號碼、車輛顏色、車輛型號等，其中車輛顏色識別在車輛道路監(jiān)控中有著舉足輕重的作用，是車輛語義識別中不可或缺的一部分。當(dāng)車牌號碼無法識別或者無法區(qū)分時，車輛顏色等其他車輛語義信息就成為區(qū)分車輛的依據(jù)。例如在違規(guī)套牌車輛識別中，必須通過非號牌信息來區(qū)分同號牌車輛，車輛顏色信息就是首選。車輛顏色判斷主要分為兩個過程，首先需要在取證圖片中選取車輛顏色判斷的候選區(qū)域，然后對該區(qū)域進行顏色判斷，輸出車輛顏色。車輛顏色判斷候選區(qū)域的選取是車輛顏色識別的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的車輛顏色識別方法，是選取整個車輛作為車輛顏色判斷的輸入，由于整個車輛上面真正反映車輛顏色的區(qū)域很少，而車輛上面的窗戶或者排氣口顏色可能與車輛顏色差距很大，對車輛顏色的識別產(chǎn)生很大干擾。而且由于車輛圖片拍攝角度光照等條件影響，車身某些區(qū)域容易反光，呈現(xiàn)白色。因此選取整個車身作為車輛顏色判斷的輸入顯然不合適。所以需要尋求車身上一個既能反映真實車輛顏色，又不易受光照影響，并能適用于各種類型車輛的區(qū)域來作為車輛顏色判斷的輸入。采用局部能代表車身顏色的區(qū)域作為車輛顏色判斷候選區(qū)域更為恰當(dāng)。選好車輛顏色判斷候選區(qū)域后，再對該區(qū)域進行顏色識別得出車輛顏色。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種不受其他因素影響，能反映真實車輛顏色，并適用于各種車型的車輛顏色識別方法。針對傳統(tǒng)的車輛顏色識別方法的不足，需要尋求車身上一個既能反映真實車輛顏色，又不易受光照影響，并能適用于各種類型車輛的區(qū)域來作為車輛顏色判斷的輸入，本發(fā)明選擇局部能代表車身顏色的區(qū)域作為車輛顏色判斷候選區(qū)域，選好車輛顏色判斷候選區(qū)域后，再對該區(qū)域進行顏色識別，得出車輛顏色。稱本發(fā)明為基于車牌定位的雙區(qū)域車輛顏色識別方法。我國的《道路交通安全法》中有對于機動車號牌的懸掛規(guī)則。其規(guī)定如下
安裝號牌的位置是指前號牌安裝在機動車的前端中間或者偏右，后號牌的安裝在車后端的中間或偏左，無任何變形和遮蓋，橫向水平，縱向基本垂直于地面并不得倒置。對于大多數(shù)道路上行駛的車輛其號牌懸掛位置為機動車前端中間，機動車后端中間各一個。通過實驗發(fā)現(xiàn)，車輛尾部車牌上方某區(qū)域能反映車輛顏色，而且此區(qū)域受光照影響較小。各種不同車輛尾部車牌懸掛區(qū)域并不相同，但是對大量車輛圖片進行調(diào)研統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，對于大多數(shù)車輛而言，其尾部車牌上方一個車牌高度區(qū)域或者兩個車牌高度區(qū)域總會有一個區(qū)域能反映車輛顏色，而另外的那個區(qū)域要么顏色為白色，要么為車身顏色。因此， 本發(fā)明選取這兩個區(qū)域作為車輛顏色判讀的輸入，而這兩個區(qū)域的選取必須依賴車牌定位?？紤]到車牌識別是車輛語義信息檢測的不可或缺的組成部分，而車牌定位是車牌識別的前提?？梢苑奖愕乩密嚺贫ㄎ唤Y(jié)果來選取車輛顏色判斷候選區(qū)域。而且人為將車輛顏色分為黑色、白色、黃色、紅色、藍色、綠色六種，得到車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域后，再對該區(qū)域進行顏色判斷從而得到車身顏色?！兜缆方煌ò踩ā分袑囕v顏色的判別標準并無明確規(guī)定，汽車生產(chǎn)廠商也根據(jù)自己的認定準則對其所銷售車輛顏色進行標識，并對車身拍照作為區(qū)分車輛顏色的判斷依據(jù)。雖然各車輛生產(chǎn)廠商的對車輛顏色的判斷有著不同的標準，但都只是細微差別。根據(jù)顏色大體屬向，將車輛顏色劃分為白色、黑色、紅色、藍色、綠色、黃色六種主要車輛顏色，并將車輛車身2/3以上主體色作為車輛顏色。根據(jù)上述分析，本發(fā)明方法的具體步驟歸納為
(1)攝取車輛尾部圖片，作為輸入；
(2)對車輛尾部車牌定位；
(3)車牌定位后，在緊鄰車牌上方依次提取一個車牌高度區(qū)域，和兩個車牌高度區(qū)域作為車輛顏色識別候選雙區(qū)域；稱前者為第一區(qū)域，后者為第二區(qū)域；這兩個區(qū)域高度均為車牌高度，寬度均為車牌寬度的2倍，其中心均與車牌中心在同一垂直線上；
(4)識別車輛候選雙區(qū)域的顏色，將車輛顏色劃分為白色、黑色、紅色、藍色、綠色、黃
色；
(5)針對車輛候選雙區(qū)域的顏色，根據(jù)顏色判斷規(guī)則，最終確定車輛顏色；該車輛為白色、黑色、紅色、藍色、綠色、黃色之一種。所述顏色判斷規(guī)則如下若兩個候選區(qū)域識別的顏色均為白色，則判斷車輛顏色為白色；若兩個候選區(qū)域中有一區(qū)域識別的顏色為非白色，則判斷該車輛顏色為此非白色顏色；若兩個候選區(qū)域識別顏色均不為白色，則判斷第一區(qū)域的識別顏色為車輛顏色。與傳統(tǒng)車輛顏色判斷選取整車作為顏色判斷輸入不同，本發(fā)明的特點在于尋求一個能反映車輛顏色的區(qū)域。將車輛顏色識別的重心移到尋求適應(yīng)于多數(shù)車輛，受光線影響較小的車輛顏色判斷后選區(qū)域。通過對已經(jīng)選取的車輛顏色判斷候選區(qū)域進行車輛顏色判斷，來獲取車輛顏色。


圖1車輛顏色識別流程圖。圖2車輛顏色識別實例圖。圖3車輛顏色判斷候選區(qū)域示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明方法流程如圖1所示，實例演示如圖2所示?；谲嚺贫ㄎ坏碾p區(qū)域車輛顏色識別方法分為選取車輛尾部圖片、車牌定位、獲取車輛顏色識別候選雙區(qū)域、顏色識別等步驟。首先通過對攝像頭獲取車輛的尾部圖像，然后進行車牌定位，車牌定位是本發(fā)明的前提，因為多數(shù)車輛語義信息檢測的過程都包含車牌定位，因此可以直接利用車牌定位的結(jié)果，來尋求車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域，不需要額外操作。確定車輛尾部車牌上方兩個車牌高度的參考區(qū)域作為車輛顏色判斷候選雙區(qū)域。 并通過觀察調(diào)研，確定出車輛顏色判斷規(guī)則，包括車輛顏色候選區(qū)域選定規(guī)則以及雙區(qū)域車輛顏色識別結(jié)果輸出規(guī)則。其中
車輛顏色判斷候選區(qū)域選定規(guī)則為，通過車牌定位獲取的尾部車牌坐標及車牌寬高， 然后獲取兩個顏色判斷輸入?yún)^(qū)域，第一區(qū)域(車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域1)在尾部車牌上方距離車牌一個車牌高度的區(qū)域，該區(qū)域?qū)挾葹?倍車牌寬度，高度為一個車牌高度，其中心與車牌中心在同一垂直線上。第二個區(qū)域(車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域2)在尾部車牌上方距離車牌兩個車牌高度的區(qū)域(即第一區(qū)域上方一個車牌高度的區(qū)域)，該區(qū)域?qū)挾葹?倍車牌寬度，高度為一個車牌高度，其中心與車牌中心在同一垂直線上，如圖3所示，紅色區(qū)域代表車牌定位區(qū)域，綠色區(qū)域代表車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域1，藍色區(qū)域代表車輛顏色判斷輸入?yún)^(qū)域2。雙區(qū)域車輛顏色識別結(jié)果輸出規(guī)則為，分別對這兩個顏色判斷輸入?yún)^(qū)域進行顏色判斷，輸出結(jié)果為之前定義的六種車輛顏色之一。若兩候選區(qū)域全部判斷為白色，則車輛顏色為白色；若有一區(qū)域顏色不為白色，則該車輛顏色為此非白色顏色；若兩區(qū)域均不為白色，取顏色判斷輸入?yún)^(qū)域1的顏色作為車輛顏色。
權(quán)利要求
1. 一種基于車牌定位的雙區(qū)域車輛顏色識別方法，其特征在于具體步驟為(1)攝取車輛尾部圖片，作為輸入；(2)對車輛尾部車牌定位；(3)車牌定位后，在緊鄰車牌上方依次提取一個車牌高度區(qū)域，和兩個車牌高度區(qū)域作為車輛顏色識別候選雙區(qū)域；稱前者為第一區(qū)域，后者為第二區(qū)域；這兩個區(qū)域高度均為車牌高度，寬度均為車牌寬度的2倍，其中心均與車牌中心在同一垂直線上；(4)識別車輛候選雙區(qū)域的顏色，將車輛顏色劃分為白色、黑色、紅色、藍色、綠色、黃色；(5)針對車輛候選雙區(qū)域的顏色，根據(jù)顏色判斷規(guī)則，最終確定車輛顏色，車輛為白色、 黑色、紅色、藍色、綠色、黃色之一種；所述顏色判斷規(guī)則如下若兩個候選區(qū)域識別的顏色均為白色，則判斷車輛顏色為白色；若兩個候選區(qū)域中有一區(qū)域識別的顏色為非白色，則判斷該車輛顏色為此非白色顏色； 若兩個候選區(qū)域識別顏色均不為白色，則判斷第一區(qū)域的識別顏色為車輛顏色。
全文摘要
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于車牌定位的雙區(qū)域車輛顏色識別方法。具體步驟包括攝取車輛尾部圖片，作為輸入；對車輛尾部車牌定位；車牌定位后，在緊鄰車牌上方提取車輛顏色識別候選雙區(qū)域；稱前者為第一區(qū)域，后者為第二區(qū)域；這兩個區(qū)域高度均為車牌高度，寬度均為車牌寬度的2倍，其中心均與車牌中心在同一垂直線上；識別車輛候選雙區(qū)域的顏色；根據(jù)顏色判斷規(guī)則，最終確定車輛顏色，車輛為白色、黑色、紅色、藍色、綠色、黃色之一種；車輛顏色是智能交通系統(tǒng)中車輛信息不可或缺的組成部分，本發(fā)明巧妙利用車牌定位結(jié)果，可以為智能交通系統(tǒng)提供支持，并能廣泛應(yīng)用在停車場，收費卡口，刑事偵查等方面。
文檔編號G08G1/017GK102509460SQ201110354898
公開日2012年6月20日 申請日期2011年11月10日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月10日
發(fā)明者傅建強, 馮瑞 申請人:復(fù)旦大學(xué)