[發明專利]一種艙門的輪廓擬合方法及裝置

在審

• 申請號: 202010728343.5
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111860376A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 姜春陽;李旭;桂盛霖;葉潤;簡柯青
• 申請（專利權）人: 北京博維航空設施管理有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京青松知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11384
• 代理人: 鄭青松

1.一種艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含有雙邊界特征的艙門圖像樣本；

根據所述艙門圖像樣本，獲取所述艙門圖像樣本中艙門輪廓的位置點構成的形狀向量；

根據所述形狀向量進行艙門模型訓練，確定艙門模型；

利用所述艙門模型，對當前輸入的包含艙門的圖像中的艙門輪廓進行擬合。

2.根據權利要求1所述的艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，根據所述艙門圖像樣本，獲取艙門輪廓的位置點構成的形狀向量，包括：

在每張艙門圖像樣本中的艙門輪廓上標記位置點，記錄位置點的坐標，構成形狀向量X_i,i＝1,2...n。

3.根據權利要求2所述的艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，在每張艙門圖像樣本中的艙門輪廓上標記位置點，記錄位置點的坐標，構成形狀向量X_i,i＝1,2...n，包括：

對每張艙門圖像樣本中的艙門輪廓上，按照預設順序標記k個位置點；將k個位置點的坐標按照順序組成一個形狀向量其中為第i個艙門圖像樣本上第j個位置點的坐標，n表示艙門圖像樣本的個數。

4.根據權利要求2所述的艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，根據所述形狀向量進行艙門模型訓練，確定艙門模型，包括：

對所述形狀向量X_i,i＝1,2...n進行歸一化處理，獲得所述艙門模型的平均形狀向量

根據所述形狀向量X_i,i＝1,2...n，獲得所述艙門模型的投影矩陣P；

獲取每個位置點的平均紋理特征向量

根據所述平均形狀向量投影矩陣P以及所述紋理特征向量確定艙門模型。

5.根據權利要求4所述的艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，對所述形狀向量X_i,i＝1,2...n進行歸一化處理，獲得所述艙門模型的平均形狀向量包括：

對于所述形狀向量X_i,i＝1,2,......n，通過迭代，使每個形狀向量更新為其中l為迭代次數，當l＝0時

計算每次迭代過程中的平均形狀向量當l＝0時

為每一個形狀向量找到旋轉變換放縮因子以及平移變換使得經過變換后最小，其中并且小于第一預設閾值或迭代次數l達到第一預設次數；

||·||_F定義為：對于向量α＝(a₁,a₂...a_m)^T，

6.根據權利要求5所述的艙門的輪廓擬合方法，其特征在于，計算每次迭代過程中的平均形狀向量為每一個形狀向量找到旋轉變換放縮因子以及平移變換使得經過變換后最小，包括：

計算l＝0時的平均形狀向量其中，

將每個形狀向量歸一到原點：

設每個形狀向量的中心坐標為歸一到原點后的形狀向量為：

歸一到原點的平均形狀向量為：

其中

計算矩陣滿足其中為酉矩陣，為半正定的對角矩陣，且

取旋轉變換為：

取伸縮因子為：

取平移變換為：

更新每個形狀向量并記為

計算矩陣L^(l),D^(l),M^(l)滿足得到旋轉變換T^(l)，放縮因子s^(l)以及平移變換C^(l)，更新平均形狀向量

l＝l+1，重復上述過程直到l達到設定的次數或小于所述第一預設閾值。