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龙图腾网获悉武汉长江通信智联技术有限公司;武汉长江通信产业集团股份有限公司申请的专利一种白光条件下的车辆颜色识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113673467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111001743.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种白光条件下的车辆颜色识别方法是由谢建;何坤;凌冠昌设计研发完成，并于2021-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种白光条件下的车辆颜色识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种白光条件下的车辆颜色识别方法。本发明主要包括两个部分：1提出了一种白光条件下车辆颜色矫正方法，该方法结合了RetineX和darkChannel方法的优点，可以有效缓解因低照度、逆光等现象造成的影响，减小在这些不利环境因素导致的识别率降低的问题。2设计了一种基于空间注意力机制的网络模型，该模型可以让网络模型自动聚焦到车辆颜色的有效区域，提高车身颜色有效区域的权重，降低车辆颜色无效区域的权重，然后采用深度神经网络准确识别出车辆颜色。

本发明授权一种白光条件下的车辆颜色识别方法在权利要求书中公布了：1.一种白光条件下的车辆颜色识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，收集大量白光条件下采集的车辆图像数据，并对每辆车进行车辆颜色标记； 步骤2，设计车辆颜色识别网络模型； 所述车辆颜色识别模型包含backbone模块，attention模块，BAP模块，FC模块和softmax模块； 步骤2所述车辆颜色识别模型中的backbone模块采用的是mobilenetV2的前4个残差结构；attention模块是从backbone模块提取的原始特征得到空间权重mask，用于给不同位置加权；BAP模块是将attention模块得到的权重mask对backbone模块提取的原始特征进行加权，得到加权后的新特征；FC模块的作用是将新特征维度与输出类别数匹配；softmax模块的作用是用于输出每个类别的概率； 步骤3，将收集的车辆数据提供给车辆颜色识别网络模型进行反复迭代训练； 步骤4，采用车辆检测器检测图像中的车辆位置信息； 步骤5，通过检测到的车辆位置将车辆图像从原始图像中裁剪出来； 步骤6，将裁剪出来的车辆图像进行颜色矫正； 步骤6的具体实现过程如下； 1，裁剪检测得到的车辆图像块，记为P； 2，计算P的最大、最小值，Vmax，Vmin； 3，将步骤2中得到的P进行线性拉伸，得到P1＝255*P-VminVmax-Vmin； 4，将步骤3得到的P1进行变换到对数域，得到P2＝logP1+1log256； 5，根据步骤4得到的P2，计算P2的暗原色通道，得到P3； 6，根据步骤4得到的P2，计算P2各颜色通道的亮度图，得到P4； 7，根据步骤5，步骤6得到的P3，P4计算颜色矫正图像，得到P5＝P2-P3P4-P3； 8，将步骤7得到的颜色矫正图恢复到正常图像，得到P6＝P5*255； 步骤7，将经过颜色矫正后的车辆图像送入到车辆颜色识别网络，预测车辆颜色类别。

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