[发明专利]车牌颜色识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种车牌颜色识别方法及系统，其中方法包括基于初始数据集构建神经网络识别模型；基于车牌颜色和车辆属性的预设匹配规则构建规则矩阵；将待识别车辆的车牌区域图片输入识别模型，得到对应的车牌颜色预分类向量，并获取待识别车辆的各个车辆属性的分类向量，以及据此生成概率矩阵，根据规则矩阵处理概率矩阵中不符合预设匹配规则的概率值，得到分类结果矩阵，并据此确定车牌颜色分类结果。本发明采用神经网络识别模型对车牌颜色预分类，采用能够将和车牌颜色有关、但不能在图像中明确编码的所有先验信息形成先验规则，基于先验规则对预分类结果进行校验处理，提高车牌颜色分类准确率，可以有效应对各种复杂场景。

主权项

一种车牌颜色识别方法，其特征在于，包括如下步骤：基于初始数据集构建神经网络识别模型，所述识别模型的输入为车牌区域图片，输出为车牌颜色预分类向量；基于车牌颜色和车辆属性的预设匹配规则，生成车牌颜色的规则矩阵，所述规则矩阵中各个值分别表示对应颜色类别和对应车辆属性类别同时存在的可能性值；将待识别车辆的车牌区域图片输入所述识别模型，得到对应的车牌颜色预分类向量，并获取待识别车辆的各个车辆属性的分类向量；根据待识别车辆的车牌颜色预分类向量和车辆属性的分类向量生成概率矩阵，所述概率矩阵中各个值表示待识别车辆同时符合对应颜色类别和对应车辆属性类别的概率值；根据所述规则矩阵处理所述概率矩阵中不符合预设匹配规则的概率值，得到分类结果矩阵；根据所述分类结果矩阵确定车牌颜色分类结果。