[发明专利]一种基于多任务深度卷积神经网络的车辆颜色识别系统

摘要

一种基于多任务深度卷积神经网络的车辆颜色识别系统，包括安装在道路行车线上方的高清摄像机、交通云服务器和车辆颜色的视觉检测子系统；车辆颜色的视觉检测子系统包括车辆定位检测模块、车牌定位检测模块、车牌背景颜色识别模块、色差计算模块、车辆颜色校正模块和车辆颜色识别模块，车辆定位检测模块、车牌定位检测模块和车辆颜色识别模块共享同一个Faster R‑CNN的深度卷积神经网络，采用深度卷积神经网络快速分割出道路上的车辆，并用车辆图像进一步采用深度卷积神经网络快速分割出道路上的车牌，然后再给出这些车辆和车牌在道路图像中所占的空间位置信息。本发明提供一种检测精度较高、鲁棒性较高的多任务深度卷积神经网络在车辆颜色视觉检测系统。

主权项

一种基于多任务深度卷积神经网络的车辆颜色识别系统，其特征在于：包括安装在道路行车线上方的高清摄像机、交通云服务器和车辆颜色的视觉检测子系统；所述的高清摄像机用于获取道路上的视频数据，配置在行车线的上方，通过网络将道路上的视频图像数据传输给所述的交通云服务器；所述的交通云服务器用于接收从所述的高清摄像机所获得的道路上的视频数据，并将其递交给所述的车辆颜色的视觉检测系统进行车辆颜色识别；所述的车辆颜色的视觉检测子系统包括车辆定位检测模块、车牌定位检测模块、车牌背景颜色识别模块、色差计算模块、车辆颜色校正模块和车辆颜色识别模块，所述的车辆定位检测模块、所述的车牌定位检测模块和所述的车辆颜色识别模块共享同一个Faster R‑CNN的深度卷积神经网络，采用深度卷积神经网络快速分割出道路上的车辆，并用车辆图像进一步采用深度卷积神经网络快速分割出道路上的车牌，然后再给出这些车辆和车牌在道路图像中所占的空间位置信息。