(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210589354.9 (22)申请日 2022.05.26 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 杜治江　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 何倚雯 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/90(2017.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 颜色识别方法、 相关 设备以及装置 (57)摘要 本发明公开了一种颜色识别方法、 相关设备 以及装置， 其中， 颜色识别方法包括： 从包含目标 对象的待识别图中， 确定目标对象的至少一个局 部区域图像； 分别对至少一个局部区域图像进行 识别， 得到各局部区域图像对应的颜色信息和干 扰特征信息， 其中， 干扰特征信息是基于局部区 域图像中是否存在干扰特征确定的； 基于各局部 区域图像的颜色信息和干扰特征信息， 确定目标 对象的颜色。 通过上述方式， 本发明能够提高颜 色识别的准确性和鲁棒 性。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115205540 A 2022.10.18 CN 115205540 A 1.一种颜色识别方法， 其特 征在于， 包括： 从包含目标对象的待识别图中， 确定所述目标对象的至少一个局部区域图像； 分别对至少一个所述局部区域图像进行识别， 得到各所述局部区域图像对应的颜色信 息和干扰特征信息， 其中， 所述干扰特征信息是基于所述局部区域图像中是否存在干扰特 征确定的； 基于各所述局部区域图像的颜色信息和干扰特 征信息， 确定所述目标对象的颜色。 2.根据权利要求1所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述基于各所述局部区域图像的 颜色信息和干扰特 征信息， 确定所述目标对象的颜色， 包括： 基于各所述局部区域图像的颜色信 息、 干扰特征信 息以及各所述局部区域图像对应的 权重， 从各所述局部区域图像的颜色信息中确定每种颜色信息对应的权 重值； 基于每种所述颜色信息对应的权 重值确定所述目标对象的颜色。 3.根据权利要求2所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述基于每种所述颜色信 息对应 的权重值确定所述目标对象的颜色， 包括： 响应于权重值最大的颜色信息与权重值第二大的颜色信息之间的权重差值不小于预 设差值， 将所述权 重值最大的颜色信息对应的颜色确定为所述目标对象的颜色； 响应于权重值最大的颜色信息与权重值第二大的颜色信息之间的权重差值小于预设 差值， 将各 所述局部区域图像的颜色信息分别对应的颜色确定为所述目标对象的颜色。 4.根据权利要求3所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述将各所述局部区域图像的颜 色信息分别对应的颜色确定为所述目标对象的颜色， 包括： 将各所述局部区域图像的颜色信息分别对应的颜色按照各所述局部区域图像的位置 分布信息依次进行排列； 将排列后的颜色的组合确定为所述目标对象的颜色。 5.根据权利要求2所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述基于各所述局部区域图像的 颜色信息、 干扰特征信息以及各所述局部区域图像对应的权重， 从各所述局部区域图像的 颜色信息中确定每种颜色信息对应的权 重值之前， 还 包括： 获取到各 所述局部区域图像的预设权 重； 减小各所述局部区域图像中的干扰区域对应的预设权重， 并将减小后的预设权重作为 所述干扰区域对应的权重值； 所述干扰区域为干扰特征信息表征存在至少一种干扰特征的 所述局部区域图像； 将各所述局部区域图像中的非干扰区域的所述预设权重， 确定为所述非干扰区域对应 的权重值； 所述 非干扰区域为干扰特征信息表征不存在至少一种干扰特征的所述局部区域 图像。 6.根据权利要求5所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述干扰区域的预设权重的减小 值与所述干扰区域中存在的至少一种干扰特 征的数量呈正相关。 7.根据权利要求1所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述分别对至少一个所述局部区 域图像进行识别， 得到各 所述局部区域图像对应的颜色信息和干扰特 征信息， 包括： 通过卷积神经网络， 利用多独立标签激活函数分别对各所述局部区域图像进行识别， 确定各所述局部区域图像的颜色信息和干扰特 征信息。 8.根据权利要求1所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述从包含目标对象的待识别图权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205540 A 2中， 确定所述目标对象的至少一个局部区域图像， 包括： 对所述待识别图进行关键点识别， 确定所述待识别图中所述目标对象的多个关键点； 基于所述多个关键点对所述待识别图进行划分， 得到所述目标对象的至少一个局部区 域图像。 9.根据权利要求8所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述基于所述多个关键点对所述 待识别图进行划分， 得到所述目标对象的至少一个局部区域图像， 包括： 沿着所述多个关键点中各相邻且对应的关键点之间的连接线对所述待识别图进行划 分， 得到所述目标对象的至少一个局部区域图像。 10.根据权利要求1 ‑9任一项所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述目标对象包括车 辆； 所述从包含目标对象的待识别图中， 确定所述目标对象的至少一个局部区域图像， 包 括： 从包含车辆的待识别图中， 确定所述车辆的前脸区域， 引擎盖区域， 侧身区域及车顶区 域中的至少一个局部区域图像； 所述基于各所述局部区域图像的颜色信息和干扰特征信息， 确定所述目标对象的颜 色， 包括： 基于各所述局部区域图像的颜色信息和干扰特 征信息， 确定所述车辆的颜色。 11.根据权利要求10所述的颜色识别方法， 其特征在于， 所述干扰特征包括遮挡特征、 曝光特征、 反光特 征以及倒影特 征中的至少一种。 12.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括： 相互耦接的存储器和处理器， 所述 处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令， 以实现如权利要求1至11任一项所述的颜 色识别方法。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有程序数 据， 所述程序数据能够被执 行以实现如权利要求1至1 1任一项所述的颜色识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205540 A 3