一種快速判定車輛車身顏色的方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種快速判定車輛車身顏色的方法和裝置，其特征在于：利用車輛在一般水泥瀝青路面行駛的特定環(huán)境下，圖像中檢測點的前景亮度、整個檢測區(qū)域的背景平均亮度、檢測點的背景亮度、以及監(jiān)測點色度分量與灰色的偏差之間存在特定的比例關(guān)系，利用這種關(guān)系，可以綜合這幾個參數(shù)計算出一個灰色系數(shù)，對此系數(shù)進行經(jīng)驗閾值設(shè)定，低于黑色閾值時，判定為黑色，高于白色閾值時，判定為白色，高于黑色閾值且低于白色閾值時，判定為灰色。
【專利說明】一種快速判定車輛車身顏色的方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能交通中視頻監(jiān)控的圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種在道路交通車輛 行駛環(huán)境中，快速檢測判定車輛車身顏色的方法和裝置，特別是對黑色、白色和灰色的車身 顏色進行準(zhǔn)確識別。

【背景技術(shù)】
[0002] 在道路交通視頻應(yīng)用中，對車輛車身顏色的判定是一項重要的需求，如果車輛的 車身顏色是彩色的，則通過一些色彩空間轉(zhuǎn)換和分類，能很容易進行車身顏色的判定。例如 專利申請20131041423. 1公開了一種車輛車身顏色檢測識別方法，包括以下步驟：訓(xùn)練步 驟：訓(xùn)練出主顏色模型；將區(qū)域內(nèi)的所有像素點輸入主顏色模型，判斷出各像素點對應(yīng)主 顏色模型中顏色列表中的顏色；統(tǒng)計出所述顏色列表中各顏色的占比，并按照占比由大至 小進行排序；利用排序前4位占比的方差M，判斷為花車還是單色車。但現(xiàn)有技術(shù)中，當(dāng)車 身顏色是黑色、白色或者灰色時，由于在色度空間中這三種顏色的取值基本是一致的，只能 通過亮度來進行判定，而在不同的光照條件下，特別是強光、陰影等影響下，同一種顏色會 表現(xiàn)出非常不同的亮度特征，例如在陰影下的白色車輛甚至比在強光下的黑色車輛的亮度 值還要低，這就給實際的顏色判定造成很大困難。
[0003] 本發(fā)明提出了道路交通車輛行駛環(huán)境中，快速檢測、判定黑色、白色和灰色車輛車 身顏色的方法和裝置，算法操作簡易靈活，應(yīng)用范圍廣泛，可以不受背景光線強弱的影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決現(xiàn)有車輛車身顏色黑白灰判定存在的問題，本發(fā)明提出了一種算法，利 用前景亮度、背景亮度、平均亮度，以及色度與灰色的差值進行綜合計算，得到一個灰度系 數(shù)，利用灰度系統(tǒng)和根據(jù)經(jīng)驗獲得的閾值，來進行黑色、白色和灰色的判定。
[0005] 為解決上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于滅點和單目相機成像 原理的在線標(biāo)定方法。
[0006] 本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種快速判定車輛車身顏色的方法，其特征在于包括 以下步驟：
[0007] 步驟101，獲取車輛監(jiān)控視頻中的每一幅圖像；
[0008] 步驟102,在獲取圖像過程中，利用背景建模算法，獲得圖像每個像素點的亮度背 景，并計算整個背景的平均亮度avgY ;
[0009] 步驟103,在獲取圖像過程中，利用任何車輛檢測算法，獲得車輛在圖像中的位 置；
[0010] 步驟104,對車輛所在位置每個像素點的顏色進行判定；
[0011] 步驟105,對獲得的所有顏色值進行統(tǒng)計，綜合分析得到車輛的實際顏色。
[0012] 優(yōu)選地，所述步驟104中的判定方法進一步包括；
[0013] 步驟201，計算出YUV空間中的U分量與127差值的絕對值absU127，V分量與127 差值的絕對值absV127,如果這兩個值中有一個大于10或兩個都大于10,則判定此點是彩 色點；
[0014] 步驟202,如果所述absU127和absV127的值均小于等于10,則判定此點非彩色 占.
[0015] 步驟203,獲取檢測點的背景亮度bkY和前景亮度Y，采用下面公式hdVal = (Y*l28)/(avgY*(absUl27+absVl27+bkY))，計算灰度系數(shù) hdVal ;
[0016] 步驟204,如果hdVal〈0. 4,則判定為黑色，如果hdVal>l. 1，則判定為白色，其他判 定為灰色。
[0017] 本發(fā)明還包括一種快速判定車輛車身顏色的裝置，其中具有：
[0018] 獲取裝置，獲取車輛監(jiān)控視頻中的每一幅圖像；
[0019] 背景亮度計算裝置，在獲取圖像過程中，利用背景建模算法，獲得圖像每個像素點 的亮度背景，并計算整個背景的平均亮度avgY ;
[0020] 車輛位置確定裝置，在獲取圖像過程中，利用任何車輛檢測算法，獲得車輛在圖像 中的位置；
[0021] 顏色判定裝置，對車輛所在位置每個像素點的顏色進行判定；
[0022] 顏色統(tǒng)計裝置，對獲得的所有顏色值進行統(tǒng)計，綜合分析得到車輛的實際顏色。
[0023] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的技術(shù)方案的具有以下優(yōu)點：場景適應(yīng)性廣，尤其適用于 交通領(lǐng)域，對于有明顯平行線的室內(nèi)場景或者室外場景都可以使用。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024] 圖1為本發(fā)明判定黑色、白色和灰色車身顏色的方法步驟流程圖。

【具體實施方式】
[0025] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方 式對本發(fā)明作進一步詳細(xì)的說明：
[0026] 下文與圖示本發(fā)明原理的附圖一起提供對本發(fā)明一個或者多個實施例的詳細(xì)描 述。結(jié)合這樣的實施例描述本發(fā)明，但是本發(fā)明不限于任何實施例。本發(fā)明的范圍僅由權(quán) 利要求書限定，并且本發(fā)明涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細(xì)節(jié) 以便提供對本發(fā)明的透徹理解。出于示例的目的而提供這些細(xì)節(jié)，并且無這些具體細(xì)節(jié)中 的一些或者所有細(xì)節(jié)也可以根據(jù)權(quán)利要求書實現(xiàn)本發(fā)明。
[0027] 在本發(fā)明中，發(fā)明人經(jīng)過長期的工程實踐和試驗發(fā)現(xiàn)：在道路交通這種特定應(yīng)用 環(huán)境下，黑色、白色和灰色車輛的車身顏色在圖像中的表現(xiàn)，與前景亮度、背景亮度、平均亮 度等存在特定關(guān)系。根據(jù)這一特性，本發(fā)明人提出了一種快速判定黑色、白色和灰色車身顏 色的方法和裝置以克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
[0028] 本發(fā)明適應(yīng)的場景非常廣泛，特別適用于智能交通視頻監(jiān)控領(lǐng)域，并且算法簡便， 克服了通過亮度對顏色進行判定時，在不同的光照條件下，特別是受強光、陰影等影響下就 給實際的顏色判定造成很大困難的技術(shù)問題。
[0029] 具體地，如圖1所示，本發(fā)明提供的快速判定方法為：
[0030] 1)獲取視頻中的每一幅圖像；
[0031] 2)在獲取圖像過程中，利用背景建模算法，獲得圖像每個點的亮度背景，并計算整 個背景的平均亮度avgY ;
[0032] 3)在獲取圖像過程中，利用任何現(xiàn)有技術(shù)中的車輛檢測算法，獲得車輛在圖像中 的位置；
[0033] 4)對車輛所在位置每個像素點進行顏色判定，判定方法為；
[0034] 5)計算出YUV空間中的U分量與127的差值的絕對值absU127, V分量與127的 差值的絕對值absV127,如果這兩個值中有一個大于10或兩個都大于10,則此點是彩色點， 由于對于彩色點的顏色判定不在本專利的描述范圍之內(nèi)，可采用通用的方法進行判定；
[0035] 6)如果上述absU127和absV127的值均小于等于10,則認(rèn)為此點非彩色點，我們 需要判定此點是黑色的、白色的還是灰色的；
[0036] 7)獲取檢測點的背景亮度bkY，前景亮度Y，利用下面公式，計算灰度系數(shù)hdVal ;
[0037] hdVal = (Y*128) /(avgY*(absU127+absV127+bkY))
[0038] 8)如果hdVal〈0. 4,貝U判定為黑色，如果hdVal>l. 1，貝U判定為白色，其他判定為灰 色；
[0039] 9)對獲得的所有顏色值進行統(tǒng)計，綜合分析得到車輛的實際顏色。
[0040] 本發(fā)明的這種檢測方法和裝置，特別適用于交通領(lǐng)域，準(zhǔn)確性高，在各種光照情況 下均可正確工作，并且有效消除了因強光、陰影、遮擋等原因造成的同一顏色在不同情況下 亮度和色度表現(xiàn)不一致的情況，能有效進行車輛顏色的精確判定，同時，檢測算法使用原始 的YUV圖像數(shù)據(jù)，不需要進行格式轉(zhuǎn)換，運算過程也非常簡單，算法復(fù)雜度低，運算效率很 商。
[0041] 以上公開的內(nèi)容僅為本發(fā)明較佳的【具體實施方式】，但本發(fā)明的保護范圍并不局限 于此，任何熟悉本【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或 替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護 范圍為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1. 一種快速判定車輛車身顏色的方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟101，獲取車輛監(jiān)控視頻中的每一幅圖像； 步驟102,在獲取圖像過程中，利用背景建模算法，獲得圖像每個像素點的亮度背景，并 計算整個背景的平均亮度avgY ; 步驟103,在獲取圖像過程中，利用任何車輛檢測算法，獲得車輛在圖像中的位置； 步驟104,對車輛所在位置每個像素點的顏色進行判定； 步驟105,對獲得的所有顏色值進行統(tǒng)計，綜合分析得到車輛的實際顏色。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：其中步驟104中的判定方法進一步包括； 步驟201，計算出YUV空間中的U分量與127差值的絕對值absU127, V分量與127差 值的絕對值absV127,如果這兩個值中有一個大于10或兩個都大于10,則判定此點是彩色 占. 步驟202,如果所述absU127和absV127的值均小于等于10,則判定此點非彩色點； 步驟203,獲取檢測點的背景亮度bkY和前景亮度Y，采用下面公式hdVal = (Y*128)/ (avgY* (absUl27+absVl27+bkY))，計算灰度系數(shù) hdVal ; 步驟204,如果hdVal〈0. 4,則判定為黑色，如果hdVal>l. 1，則判定為白色，其他判定為 灰色。
3. -種快速判定車輛車身顏色的裝置，其特征在于所述裝置具有： 獲取裝置，獲取車輛監(jiān)控視頻中的每一幅圖像； 背景亮度計算裝置，在獲取圖像過程中，利用背景建模算法，獲得圖像每個像素點的亮 度背景，并計算整個背景的平均亮度avgY ; 車輛位置確定裝置，在獲取圖像過程中，利用任何車輛檢測算法，獲得車輛在圖像中的 位置； 顏色判定裝置，對車輛所在位置每個像素點的顏色進行判定； 顏色統(tǒng)計裝置，對獲得的所有顏色值進行統(tǒng)計，綜合分析得到車輛的實際顏色。
【文檔編號】G06K9/00GK104123842SQ201410356225
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年7月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月24日
【發(fā)明者】吳小嶺 申請人:北京中電興發(fā)科技有限公司