1.一种基于颜色分析的车辆进气栅定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.定义车身颜色集合为C＝{c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10}＝{黑,灰,白,粉,棕,红,黄,绿,蓝,紫}；通过摄像头采集RGB交通视频并对图像进行中值滤波处理，根据目标检测算法提取车辆图像I，提取车牌的最小外接矩形R＝(x,y,w,h)，其中，设车辆图像I的高度为H，宽度为W，(x,y)为R左上角的坐标,w与h分别为R的宽和高；

步骤2.将I由RGB颜色空间转为HSV空间并将各个通道的值归一化到[0,1]，得到图像I*，并根据下式得到颜色特征的识别区域D；

其中，(xd,yd)为D左上角的坐标,wd与hd分别为D的宽和高，ρ1,ρ2分别为采样的比例系数；

步骤3.将识别区域D划分为大小相等的Nrow*Ncol个矩形超像素块，Nrow与Ncol分别为超像素块的行总数与列总数；

步骤4.根据公式(2)-(6)剔除像素总标准差大于λ的超像素块，得到有效颜色样本的超像素块集合D*：式中，λ为标准差阈值，Dij为第i行第j列的超像素块， 为Dij的像素标准差， 与 分别为Dij在k通道上的标准差与灰度平均值，k＝1,2,3， 为第k个通道的权重系数， 表示Dij的第k通道图像， 表示 中在坐标点(x,y)处的像素灰度值；

步骤5.根据公式(6)对有效样本集合D*进行分类，得到分类集合L＝{Li|i＝1,2,…,

10}，其中Li为第i类的样本子集：

步骤6.根据公式(7)-(9)统计D*中每一行识别出的每种颜色的数量 并根据如下规则判断每一行是否有效：若Fi为0，则表示第i行为有效行，否则，为无效行；将所有的无效行从D*中剔除：其中，μ1为比例系数，NLimax为第i行中最多的颜色数量，Cij表示第i行第j列的超像素块，Cγ为步骤1中定义的车身颜色集合；

步骤7.将所有单个有效行构成新的分类结果Fi，其中单个有效行的判断准则为：该有效行上下均为无效行；根据公式(10)-(12)得到进气栅区域D'，完成进气栅区域的定位；

SPmax＝max(i|Fi＝1)    (10)

SPmin＝min(i|Fi＝1)    (11)

其中，(x',y')为D'左上角的坐标，w'与h'分别为D'的宽和高，SPmax为进气栅区域D'中的最后一行超像素行的行号，SPmin为进气栅区域D'中的第1行超像素行的行号；

步骤8.根据公式(13)-(14)判断D'是否为真实的进气栅区域：Ntotal＝SPmax-SPmin+1    (13)

其中，Ntotal为D'中超像素的行数，NEFF为其中的有效超像素行数，ξ1与ξ2为系数，D”＝1表示D'为进气栅区域，D”表示D'不为进气栅区域。