[發(fā)明專利]一種視覺模板自動提取方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2017-11-24
• 公開（公告）號: CN107977675A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周建鋒;汪晨
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué);寧波星帆信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34;G06K9/00
• 代理公司: 北京智信四方知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11519
• 代理人: 宋海龍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像、視頻數(shù)據(jù)處理、機器視覺領(lǐng)域，特別涉及一種視覺模板自動提取方法。

背景技術(shù)

目標(biāo)檢測是計算機視覺和機器視覺中的重要問題，其目的是檢測定位場景圖像中的目標(biāo)物體。目標(biāo)檢測在工業(yè)自動化、機器人、無人駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，是計算機視覺和機器視覺，尤其是視覺檢測中的一個重要研究領(lǐng)域。

目標(biāo)檢測能夠在復(fù)雜場景中有效提取目標(biāo)信息，是實現(xiàn)機械智能化的前提條件。目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)性的研究課題，主要包含兩類不同的檢測任務(wù)：目標(biāo)實例檢測和目標(biāo)類別檢測。根據(jù)物體實例表觀特征，傳統(tǒng)目標(biāo)實例檢測又分為基于特征點匹配與基于模板匹配的兩種檢測方法。

基于特征點匹配的目標(biāo)檢測應(yīng)用于表面包含豐富紋理的物體檢測，原理是當(dāng)目標(biāo)表面紋理豐富時，能夠使用特征描述子，如SIFT、SURF，提取目標(biāo)表面的特征點，并利用這些特征在待檢測圖像中搜索目標(biāo)物體。就算法本身而言，該方法的準(zhǔn)確率與特征描述子的優(yōu)劣直接相關(guān)。作為優(yōu)秀特征描述子的代表，SIFT算子在多尺度空間提取特征點，以特征點領(lǐng)域內(nèi)梯度分布作為特征信息，從而支持尺度、光照、旋轉(zhuǎn)不變性。

基于模板匹配的目標(biāo)檢測則應(yīng)用于外觀無紋理或少紋理的目標(biāo)物體檢測中，通過Chamfer距離、Hausdorff距離、圖像梯度等度量模板圖像與目標(biāo)圖像的差異，從而輸出目標(biāo)的包圍圈或中心點以實現(xiàn)檢測的方法。此外，近年機器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法以其強大的特征提取能力和學(xué)習(xí)能力在各領(lǐng)域、各賽事中大放異彩。隨著計算機硬件性能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法的提升，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與應(yīng)用成為了可能，準(zhǔn)確率甚至趕超人眼。然而該技術(shù)的實現(xiàn)必須在前期使用大量的圖像樣本耗費大量時間來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

基于特征點匹配、模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)實例檢測的共同點是都需要提供模板圖像，不同的是實現(xiàn)方法不同。目前市面上的視覺系統(tǒng)基本使用人工手動的方式采集模板圖像，主要存在兩個方面的缺陷。一、操作費時費力。目前市面上的視覺系統(tǒng)采集模板是由用戶通過GUI界面交互操作截取獲得。用戶第一次使用前需經(jīng)過簡單培訓(xùn)或說明。同時應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量樣本圖像，若由人工手動采集，勢必花費大量的人力物力與時間。此外，復(fù)雜的操作不利于工業(yè)自動化與智能化。二、模板圖像質(zhì)量不高。若直接保存相機拍攝的場景圖像，則圖像中不僅包含了目標(biāo)物體，還包含了一定的場景無效信息，過多的無效信息會一定程度影響目標(biāo)的檢測率。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問題

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明提供了一種視覺模板自動提取方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。

(二)技術(shù)方案

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種視覺模板自動提取方法，包括步驟：步驟1，獲取不包含目標(biāo)物體的場景圖像I₁；步驟2，將目標(biāo)物體放置到所述場景中，獲取包含目標(biāo)物體的場景圖像I₂；步驟3，根據(jù)所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂獲取所述目標(biāo)物體的模板圖像；所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂是靜態(tài)場景的數(shù)字圖像。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種視覺模板自動提取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：圖像獲取裝置，用于獲取不包含目標(biāo)物體的場景圖像I₁以及包含有目標(biāo)物體的場景圖像I₂；模板圖像獲取裝置，用于根據(jù)所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂獲取所述目標(biāo)物體的模板圖像，所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂是靜態(tài)場景的數(shù)字圖像。

根據(jù)本發(fā)明的再一方面，提供一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，通過處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)：步驟1，獲取不包含目標(biāo)物體的場景圖像I₁；步驟2，將目標(biāo)物體放置到所述場景中，獲取包含目標(biāo)物體的場景圖像I₂；步驟3，根據(jù)所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂獲取所述目標(biāo)物體的模板圖像；所述場景圖像I₁和所述場景圖像I₂是靜態(tài)場景的數(shù)字圖像。