【摘 要】
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在当今社会汽车保有量剧增以及相关事故频发的大背景下,人们对智能交通管理系统提出了更高的要求。而车辆颜色作为视觉信息中重要的表达形式,在交通调查和车辆管理等系统中都起着不可替代的作用,如何高效、精准地进行车辆颜色识别已经逐渐成为计算机视觉领域中的热门研究方向。同时,车辆检测作为识别车辆颜色的重要前置步骤,是否能够有效地检测出车辆区域,将直接影响到对车辆颜色识别的成功与否。随着机器学习技术的不断成熟,
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在当今社会汽车保有量剧增以及相关事故频发的大背景下,人们对智能交通管理系统提出了更高的要求。而车辆颜色作为视觉信息中重要的表达形式,在交通调查和车辆管理等系统中都起着不可替代的作用,如何高效、精准地进行车辆颜色识别已经逐渐成为计算机视觉领域中的热门研究方向。同时,车辆检测作为识别车辆颜色的重要前置步骤,是否能够有效地检测出车辆区域,将直接影响到对车辆颜色识别的成功与否。随着机器学习技术的不断成熟,卷积神经网络带来了更加准确快速的解决方案,但依然存在部分缺陷与不足。本文研究了如何对车辆进行检测,并在此基础上对检测出的车辆进行颜色识别,其主要内容如下:（1）构建和标注了一个全新车辆数据集Vehicle-Dataset。为了获取一个真实场景下的车辆数据集,本文通过监控视频中的图像构建和标注了一个车辆数据集Vehicle-Dataset,并进行了数据的预处理,可以用来训练和测试车辆检测和颜色识别的模型。包括10182张图像中各种颜色的车辆64019台;（2）实现了一种基于改进Faster R-CNN网络的车辆检测方法:使用Res Net50网络替代VGG16网络对车辆进行特征提取,并在区域选择网络中引入柔性非极大值抑制算法平滑丢弃候选框来获取改进Faster R-CNN的网络。最后进行消融实验和对比实验,并绘制可视化卷积特征及热力图,证明改进网络的有效性;（3）提出了一个基于残差网络的车辆颜色识别算法:使用改进的Res Net18作为特征提取网络,分别对四种颜色空间的输入图片进行训练得到子网络及对应的准确率,训练时使用Center Loss激活函数。将多颜色空间子网络进行加权集成学习,权重为归一化的子网络颜色识别准确率,获得车辆颜色识别结果。最后进行了消融实验以及与其他经典网络的对比实验,证明本文车辆颜色识别算法的可行性;本文在Vehicle-Dataset数据集上,对本文算法进行了消融实验和对比实验。在车辆检测方法中取得了96.5%的准确率,在车辆颜色识别算法中取得了92.18%的准确率,与其他方法相比较具有更高的准确率,实验结果表明算法是有效的。
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