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龍圖騰網獲悉武漢長江通信智聯技術有限公司;武漢長江通信產業集團股份有限公司申請的專利一種白光條件下的車輛顏色識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113673467B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111001743.7，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種白光條件下的車輛顏色識別方法是由謝建;何坤;凌冠昌設計研發完成，并于2021-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種白光條件下的車輛顏色識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種白光條件下的車輛顏色識別方法。本發明主要包括兩個部分：1提出了一種白光條件下車輛顏色矯正方法，該方法結合了RetineX和darkChannel方法的優點，可以有效緩解因低照度、逆光等現象造成的影響，減小在這些不利環境因素導致的識別率降低的問題。2設計了一種基于空間注意力機制的網絡模型，該模型可以讓網絡模型自動聚焦到車輛顏色的有效區域，提高車身顏色有效區域的權重，降低車輛顏色無效區域的權重，然后采用深度神經網絡準確識別出車輛顏色。

本發明授權一種白光條件下的車輛顏色識別方法在權利要求書中公布了：1.一種白光條件下的車輛顏色識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，收集大量白光條件下采集的車輛圖像數據，并對每輛車進行車輛顏色標記； 步驟2，設計車輛顏色識別網絡模型； 所述車輛顏色識別模型包含backbone模塊，attention模塊，BAP模塊，FC模塊和softmax模塊； 步驟2所述車輛顏色識別模型中的backbone模塊采用的是mobilenetV2的前4個殘差結構；attention模塊是從backbone模塊提取的原始特征得到空間權重mask，用于給不同位置加權；BAP模塊是將attention模塊得到的權重mask對backbone模塊提取的原始特征進行加權，得到加權后的新特征；FC模塊的作用是將新特征維度與輸出類別數匹配；softmax模塊的作用是用于輸出每個類別的概率； 步驟3，將收集的車輛數據提供給車輛顏色識別網絡模型進行反復迭代訓練； 步驟4，采用車輛檢測器檢測圖像中的車輛位置信息； 步驟5，通過檢測到的車輛位置將車輛圖像從原始圖像中裁剪出來； 步驟6，將裁剪出來的車輛圖像進行顏色矯正； 步驟6的具體實現過程如下； 1，裁剪檢測得到的車輛圖像塊，記為P； 2，計算P的最大、最小值，Vmax，Vmin； 3，將步驟2中得到的P進行線性拉伸，得到P1＝255*P-VminVmax-Vmin； 4，將步驟3得到的P1進行變換到對數域，得到P2＝logP1+1log256； 5，根據步驟4得到的P2，計算P2的暗原色通道，得到P3； 6，根據步驟4得到的P2，計算P2各顏色通道的亮度圖，得到P4； 7，根據步驟5，步驟6得到的P3，P4計算顏色矯正圖像，得到P5＝P2-P3P4-P3； 8，將步驟7得到的顏色矯正圖恢復到正常圖像，得到P6＝P5*255； 步驟7，將經過顏色矯正后的車輛圖像送入到車輛顏色識別網絡，預測車輛顏色類別。

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