一种改进的车身颜色识别方法研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。一种改进的车身颜色识别方法研究　　摘要：针对车身颜色识别效果受到光照影响比较大的特点，设计了一种车身颜色识别方案，并对车身颜色样本分类和特征提取方法做了改进，提高强光和光线较暗情况下车身颜色识别率。　　关键词：车牌；车身颜色；识别算法　　中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009--0162-02　　1概述　　随着我国机动车数量的增加，交通管理问题变得更加复杂，现有

2、的智能交通系统对车牌有较好的识别效果，车身颜色也是车辆的重要特性之一，车身颜色识别受到光照影响比较大，因此车身颜色在强光和较暗光线下识别率不高，如何在强光和光线较暗的情况下提高车身颜色识别率是本文研究的重点。　　2车身颜色识别方案　　车身颜色识别包括以下几个步骤：车牌定位、识别区域定位、归一化、特征提取、样本训练、样本识别。具体方案如图1：　　3车牌定位、识别区域定位、归一化为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文

3、化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　车身颜色识别需要先准确地定位到车身颜色的区域。本文采用的方式是先检测到车牌位置，利用车牌位置定位到车身颜色识别区域，然后对车身颜色区域进行归一化处理。　　车牌定位：本文采用hog特征+SVM方式定位车牌，对车牌样本提取hog特征并用svm进行训练，生成车牌样本模型。对待识别图片逐窗口采用hog特征进行识别定位车牌位置如图2所示：　　车身颜色识别区域定位：车牌区域顶

4、端向上移动2倍到倍车牌高度的距离，作为车身颜色待识别区域的底端，车身颜色待识别区域大小为检测到的车牌大小。如图3所示：　　车身颜色识别区域归一化处理：选取车身颜色定位区域的正中间部分作为归一化图片待选区域，将图片归一化为40*30的样本图片。　　4改进的样本分类和特征提取方法　　改进的样本分类方法　　车身颜色通常被分为黑、银、白、灰、红、黄、蓝、绿、棕。大多数研究车身颜色识别的方法也是按照这9类颜色进行分类的。经过深入研究发现车身颜色在早上、中午、傍晚9种颜色都会产生一定的色差，中午有太阳照射的情况下，颜色都容易偏向浅色。而傍晚颜色都趋近于暗色。为了

5、充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　针对此种情况，为了更好区分不同时段车辆的颜色，本文改进了车身颜色训练样本的分类方式，将车身颜色样本分为24类。分别为浅黑色、黑色、银色、暗银、白色、暗白、浅灰、灰色、深灰、浅红、红色、深红、浅

6、黄、黄色、深黄、浅蓝、蓝色、深蓝、浅绿、绿色、深绿、浅棕、棕色、深棕。但最终输出结果会将同一类颜色进行合并，输出显示结果最终还是为9类。　　改进的特征提取方法　　标准的HSV颜色空间能通过H、S、V在不同区域的值分别判断出颜色如图4所示。现有HSV空间识别车身颜色方法主要是在HSV空间对颜色识别区域进行直方图统计，识别区域中选取统计最多的值，然后将H、S、V的值与颜色量化模板进行比较判断车身颜色。该方法在光照正常情况下能取得较好的效果，但是在强光照和光线暗的情况下，容易造成误识别。　　本文改进的特征提取方法主要是在颜色空间HSV中，分别对H、S、V进

7、行直方图统计和划分。将H值0-360均等分为10等份，每一等份直方图值的和作为一个特征向量，取得10维特征向量h1，h2…h10，将S值0-100均等分为10等份，每一等份直方图值的和作为一个特征向量，取得10维特征向量S1，S2…S10。将V值0-100均等分为10等份，每一等份直方�D值的和作为一个特征向量，取得10维特征向量V1，V2…V10。按照此方法将向量进行组合取得30维的特征向量h1，h2…h10，S1，S2…S10，V1，V2…V10。　　5样本训练和样本识别为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于

8、课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活