[發明專利]視野圖的識別方法、裝置及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 201911287450.2
• 申請日: 2019-12-14
• 公開（公告）號: CN111179226A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 喬宇
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 瞿璨

1.一種視野圖的識別方法，其特征在于，所述視野圖包括至少一種偏差概率符號，所述識別方法包括：

將所述視野圖分割為多個小圖，以使得每一所述小圖包括一所述偏差概率符號；

基于訓練后的小圖神經網絡，識別所述小圖的所述偏差概率符號；

根據所述偏差概率符號的種類使用不同的數字對所述小圖進行標記，以通過所述數字來表示所述視野圖。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述根據所述偏差概率符號的種類使用不同的數字對所述小圖進行標記之后包括：

將所有所述小圖對應的數字組成二維數組，所述數字在所述二維數組中的位置與對應的小圖在所述視野圖的位置相同。

3.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述視野圖包括模式偏差概率圖或總概率偏差圖；

所述將所述視野圖分割為目標數量的小圖之前，包括：

獲取所述原始視野圖；

基于訓練后的視野圖神經網絡，識別所述原始視野圖中的模式偏差概率圖或總概率偏差圖；

根據識別的所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖，對所述視野圖進行調整，得到調整視野圖；

所述將所述視野圖分割為多個小圖，包括：

將所述調整視野圖平均分割為多個所述小圖。

4.根據權利要求3所述的識別方法，其特征在于，所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖包括相互垂直的第一線段和第二線段，所述第一線段和第二線段相交于中心點；

所述基于訓練后的視野圖神經網絡，識別所述原始視野圖中的模式偏差概率圖或總概率偏差圖包括：

將所述原始視野圖輸入所述訓練后的視野圖神經網絡；

通過所述訓練后的視野圖神經網絡識別所述第一線段和第二線段的所述中心點及四個端點，所述四個端點圍設的區域識別為所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖；

所述根據識別的所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖，對所述視野圖進行調整，得到調整視野圖包括：

以矩形框對所述原始視野圖進行剪裁，使得所述四個端點分別作為所述矩形框四個邊的中心點。

5.根據權利要求3所述的識別方法，其特征在于，所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖包括相互垂直的第一線段和第二線段，所述第一線段和第二線段相交于中心點；

所述基于訓練后的視野圖神經網絡，識別所述視野圖中的模式偏差概率圖或總概率偏差圖之前，包括：

獲取訓練視野圖，所述訓練視野圖中包括具有標記端點和標記中心點的所述第一線段和第二線段；

使用所述訓練視野圖對視野圖神經網絡進行訓練，得到所述訓練后的視野圖神經網絡。

6.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述將所述視野圖分割為多個小圖之前，包括：

對所述視野圖進行二值化處理，得到二值化視野圖；

所述將所述視野圖分割為多個小圖，包括：

將所述二值化視野圖平均分割為多個所述小圖。

7.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述視野圖包括模式偏差概率圖或總概率偏差圖，所述模式偏差概率圖或總概率偏差圖包括相互垂直的第一線段和第二線段，所述第一線段和第二線段將所述視野圖劃分為4個區域；

所述對所述視野圖進行二值化處理，得到二值化視野圖包括：

使用第一算法分別計算所述4個區域的初始二值化閾值；

基于所述4個區域的所述初始二值化閾值，使用第二算法分別計算所述4個區域的最終二值化閾值；

分別使用所述最終二值化閾值對其對應的所述區域進行二值化處理，得到所述二值化視野圖。