车牌颜色识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种车牌颜色识别方法及系统，其中方法包括基于初始数据集构建神经网络识别模型；基于车牌颜色和车辆属性的预设匹配规则构建规则矩阵；将待识别车辆的车牌区域图片输入识别模型，得到对应的车牌颜色预分类向量，并获取待识别车辆的各个车辆属性的分类向量，以及据此生成概率矩阵，根据规则矩阵处理概率矩阵中不符合预设匹配规则的概率值，得到分类结果矩阵，并据此确定车牌颜色分类结果。本发明采用神经网络识别模型对车牌颜色预分类，采用能够将和车牌颜色有关、但不能在图像中明确编码的所有先验信息形成先验规则，基于先验规则对预分类结果进行校验处理，提高车牌颜色分类准确率，可以有效应对各种复杂场景。