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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利一种基于多层特征的光滑神经网络下车辆24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：CN113657183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110841553.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于多层特征的光滑神经网络下车辆24色识别方法是由胡明娣;白龙;李英设计研发完成，并于2021-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层特征的光滑神经网络下车辆24色识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层特征的光滑神经网络用于车辆24色长尾识别方法，该网络包括特征提取、多尺度特征融合、建议框生成和光滑调制四个部分，涉及机器学习的图像处理和目标检测技术领域，能够提升在智能交通管理和刑侦辅助判案中的车辆颜色识别问题。具体方案为：首先采集城市道路监控视频共100小时，截取图像10091张，每张图像包含多色车辆，涵盖24种颜色类型，包括红色、暗红色、粉红色、橙色、暗橙色、橙红色、黄色、柠檬黄、土黄色、绿色、暗绿色、草绿色、青色、蓝色、暗蓝色、紫色、黑色、白色、银灰色、灰色、深灰色、香槟色、棕色、深棕色，数据库呈长尾分布；其次对图像进行去雾、光照调整等预处理操作；然后通过逐层可视化和煅烧实验解释了网络设置的科学性；最后训练出模型用于车辆颜色24类长尾识别。本发明能够提高车辆颜色识别的准确率，且可以实时检测识别，更好的满足了车辆颜色精细分类的需要。

本发明授权一种基于多层特征的光滑神经网络下车辆24色识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层特征的光滑神经网络下车辆24色识别方法，其特征在于包括如下步骤：S1：自建车辆颜色24分类数据集，并进行专家标注；S2：预处理，包含雨雾的去除、光照的调整，恢复无雾图像如式1所示，在RGB三通道上对光照进行线性调整如式2所示： 式中Jx是要恢复的无雾图像，Ix是待去雾的图像，A是全球大气光成分，tx为透射率，t0为阈值，本方法均以t0＝0.1为标准；Vali＝α×Coli+β，i＝r,g,b2式中Coli代表原始图像的RGB值，Vali表示调整后的RGB值，α和β是超参数，夜间需增强图像亮度时，将α设置为1.5，β设置为0，使不同颜色之间的特征差距将更加明显，正午需减少图像曝光时，将α设置为0.8，β设置为-10，以减少整个图像的曝光；S3：用轻量化的特征提取网络从图片中提取颜色、车型的重要特征，并结合多尺度特征融合网络，得到具有关键属性的特征图；S4：在特征图上生成多个候选感兴趣区域，然后利用分类器将这些ROI区分为背景和前景，同时利用回归器对这些ROI的位置进行初步的筛选；S5：光滑调制，分类损失函数用于区分不同种类的目标，回归损失函数用来对目标框进行精确调整；通过增加超参数β来调整SmoothL1损失函数来对目标框和不同种类目标进行优化调整如式3所示： 式中yi为真实值，fxi为预测值，β的取值为0.11。

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