[發明專利]一種模板匹配的方法及裝置

有效

• 申請號: 201811564354.3
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN109726746B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 王楓;毛禮建;孫海濤;任馨怡
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

1.一種模板匹配的方法，其特征在于，所述方法包括：

分別將模板圖像及待匹配圖像輸入到預先訓練完成的卷積神經網絡的卷積層，獲得所述模板圖像的第一特征圖，及所述待匹配圖像的第二特征圖；

在所述第二特征圖的每個位置使所述第一特征圖與該位置對應的第二子特征圖進行匹配，根據匹配的特征向量的數量，確定每個位置對應的匹配分值；

在所述第二特征圖的每個位置，確定所述第一特征圖在該位置時覆蓋的第二特征圖的范圍，確定該范圍內每個位置對應的匹配分值和，確定匹配分值和最大時對應范圍確定的在所述待匹配圖像中的子圖像與所述模板圖像匹配；

其中，預先確定所述卷積神經網絡的卷積層包括：

將VGG-19網絡中的設定的卷積層作為確定的所述卷積神經網絡的卷積層；

預先確定所述卷積神經網絡的卷積層中的每個目標卷積核包括：

針對所述設定的卷積層中的每個卷積層中的每個卷積核，確定該卷積核各個幅度值絕對值的和；對每個卷積核對應的和按照從大到小的順序排序，將排序在前的設定數量的卷積核作為該卷積層的目標卷積核。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設定的卷積層包括所述VGG-19網絡中的第二個卷積層，位于所有卷積層中間的卷積層，以及倒數第二個卷積層。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據匹配的特征向量的數量，確定每個位置對應的匹配分值包括：

針對該范圍內的每個像素點，根據該像素點在第一特征圖中對應的特征向量，以及在第二子特征圖中對應的特征向量，識別相同的特征向量的數量；

根據該范圍內每個像素點對應的特征向量的數量，確定該位置對應的匹配分值。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據該范圍內每個像素點對應的特征向量的數量，確定該位置對應的匹配分值包括：

將該范圍內的每個像素點對應的特征向量的數量的倒數的和，確定為該位置對應的匹配分值。

5.一種模板匹配的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲得模塊，用于分別將模板圖像及待匹配圖像輸入到預先訓練完成的卷積神經網絡的卷積層，獲得所述模板圖像的第一特征圖，及所述待匹配圖像的第二特征圖；

第一確定模塊，用于在所述第二特征圖的每個位置使所述第一特征圖與該位置對應的第二子特征圖進行匹配，根據匹配的特征向量的數量，確定每個位置對應的匹配分值；

匹配模塊，用于在所述第二特征圖的每個位置，確定所述第一特征圖在該位置時覆蓋的第二特征圖的范圍，確定該范圍內每個位置對應的匹配分值和，確定匹配分值和最大時對應范圍確定的在所述待匹配圖像中的子圖像與所述模板圖像匹配；

其中，所述裝置還包括：

選擇模塊，用于將VGG-19網絡中的設定的卷積層作為確定的所述卷積神經網絡的卷積層；

第二確定模塊，用于針對所述設定的卷積層中的每個卷積層中的每個卷積核，確定該卷積核各個幅度值絕對值的和；對每個卷積核對應的和按照從大到小的順序排序，將排序在前的設定數量的卷積核作為該卷積層的目標卷積核。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊，具體用于針對該范圍內的每個像素點，根據該像素點在第一特征圖中對應的特征向量，以及在第二子特征圖中對應的特征向量，識別相同的特征向量的數量；根據該范圍內每個像素點對應的特征向量的數量，確定該位置對應的匹配分值。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊，具體用于將該范圍內的每個像素點對應的特征向量的數量的倒數的和，確定為該位置對應的匹配分值。