[發明專利]用視覺系統在圖像中查找圖案并對圖案進行分類的系統和方法

在審

• 申請號: 201980047703.0
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN112567384A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: L·王;V·安納德;L·D·雅各布森;D·Y·李
• 申請（專利權）人: 康耐視公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 趙學超

1.一種用于在圖像中查找圖案的系統，包括：

圖案查找工具，所述圖案查找工具是基于與包含感興趣圖案的一個或多個訓練圖像相關的一個或多個模板訓練的；

神經網絡分類器，在所述一個或多個訓練圖像上訓練所述神經網絡分類器；

模板匹配處理，其中，在運行時間期間：

(a)所述訓練的神經網絡分類器基于運行時間圖像向圖案查找工具提供一個或多個模板，并且所述訓練的圖案查找工具基于與所述運行時間圖像組合的所述一個或多個模板圖像執行圖案匹配，或者

(b)所述訓練圖案查找工具將從所述運行時間圖像查找到的圖案提供給所述訓練的神經網絡分類器，并且所述訓練的神經網絡分類器基于所述查找到的圖案和所述運行時間圖像執行圖案匹配。

2.根據權利要求1所述的系統，其中，所述圖案查找工具適于使用多個所述模板來訓練。

3.根據權利要求1所述的系統，其中，所述圖案查找工具在單個模板上訓練。

4.根據權利要求1所述的系統，其中，所述神經網絡包括卷積神經網絡(CNN)。

5.一種用于在圖像中查找圖案的系統，包括：

神經網絡，所述神經網絡訓練為在圖像中定位一個或多個候選形狀，并且布置為在運行時間操作期間識別所述圖像中存在所述一個或多個形狀的概率，并且由此生成(a)具有超過概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的加權掩模，或(b)重建的圖像，其中，在所述重建的圖像中替換所述一個或多個候選形狀的模型的特征，其中，所述神經網絡識別超過所述概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的存在。

6.根據權利要求5所述的系統，還包括圖案查找工具，使用與所述一個或多個候選形狀相關的一個或多個模型來訓練所述圖案查找工具，以在(a)所述加權掩模或(b)所述重建圖像中查找到所述一個或多個候選形狀。

7.根據權利要求6所述的系統，其中，所述神經網絡定義所述加權掩模，其中，每個像素具有與所述一個或多個形狀的識別相關的分數。

8.根據權利要求5所述的系統，其中，所述重建圖像定義為二值圖像。

9.根據權利要求6所述的系統，其中，所述神經網絡向所述圖案查找工具提供關于所述一個或多個候選形狀的類型的存在的數據，并且所述圖案查找工具將所述處理限制為與定位所述類型相關的處理。

10.根據權利要求5所述的系統，其中，所述神經網絡包括卷積神經網絡(CNN)。

11.一種用于在圖像中查找圖案的系統，包括：

神經網絡，所述神經網絡訓練為在圖像中定位一個或多個候選形狀，并且布置為在運行時間操作期間識別所述圖像中存在所述一個或多個形狀的概率，并且由此生成(a)具有超過概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的加權掩模，和(b)重建的圖像，其中，在所述重建的圖像中替換所述一個或多個候選形狀的模型的特征，其中，所述神經網絡識別超過所述概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的存在。

12.根據權利要求11所述的系統，還包括圖案查找工具，使用與所述一個或多個候選形狀相關的一個或多個模型來訓練所述圖案查找工具，以在(a)所述加權掩模和(b)所述重建的圖像中查找到所述一個或多個候選形狀。

13.一種用于在圖像中查找圖案的方法，包括：

用神經網絡定位圖像中的一個或多個候選形狀，并且在運行時間操作期間識別所述圖像中存在所述一個或多個形狀的概率；以及

生成(a)具有超過概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的加權掩模，或(b)重建的圖像，其中，在所述重建的圖像中替換所述一個或多個候選形狀的模型的特征，其中，所述神經網絡識別超過所述概率閾值的所述一個或多個候選形狀的特征的存在。