[發(fā)明專利]一種靶標(biāo)角度識別方法、裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010895923.3 | 申請日： | 2020-08-31 |
| 公開（公告）號： | CN112070814A | 公開（公告）日： | 2020-12-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張軍;章磊 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州迅蟻網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/33 | 分類號： | G06T7/33;G06T7/73 |
| 代理公司： | 杭州華知專利事務(wù)所(普通合伙) 33235 | 代理人： | 李姣姣 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭區(qū)倉前街*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 靶標(biāo) 角度 識別 方法 裝置 | ||
1.一種靶標(biāo)角度識別方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取多張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息；其中，所述多張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)預(yù)設(shè)角度獲得；
采集靶標(biāo)的待檢測圖像，并計算所述待檢測圖像的第二特征點信息；
將所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息與所述待檢測圖像的第二特征點信息進(jìn)行匹配，獲得匹配的特征點對信息；
根據(jù)所述特征點對信息計算單應(yīng)矩陣，并對所述單應(yīng)矩陣分解獲得旋轉(zhuǎn)矩陣；
根據(jù)所述旋轉(zhuǎn)矩陣，計算所述待檢測圖像的靶標(biāo)區(qū)域圖像相對于所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的旋轉(zhuǎn)角度值；
對所述靶標(biāo)區(qū)域圖像相對于所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的所有旋轉(zhuǎn)角度值進(jìn)行排序并計算中值，得到飛行裝置的當(dāng)前航向到標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像正向的靶標(biāo)角度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取多張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息之前，包括：
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像，在360度范圍內(nèi)沿所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像中心按照同一方向旋轉(zhuǎn)，每旋轉(zhuǎn)預(yù)設(shè)角度獲得一張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像，并記錄每張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像與所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的相對角度值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取多張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息，包括：
獲取多張標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的圖像數(shù)據(jù)；
對所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)ORB特征提取算法進(jìn)行特征計算，得到第一特征點信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集靶標(biāo)的待檢測圖像，并計算所述待檢測圖像的第二特征點信息，包括：
采集靶標(biāo)的待檢測圖像，并獲取待檢測圖像的靶標(biāo)區(qū)域圖像的圖像數(shù)據(jù)；
對所述靶標(biāo)區(qū)域圖像的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)ORB特征提取算法進(jìn)行特征計算，得到第二特征點信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述采集靶標(biāo)的待檢測圖像，并獲取待檢測圖像的靶標(biāo)區(qū)域圖像的圖像數(shù)據(jù)，包括：
采集靶標(biāo)的待檢測圖像，根據(jù)靶標(biāo)區(qū)域檢測算法提取初始靶標(biāo)區(qū)域圖像；
將所述初始靶標(biāo)區(qū)域圖像進(jìn)行形變和縮放處理，獲得靶標(biāo)區(qū)域圖像的圖像數(shù)據(jù)；其中，所述靶標(biāo)區(qū)域圖像尺寸與所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的尺寸相同。
6.根據(jù)權(quán)利要1所述的方法，其特征在于，所述將所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息與所述待檢測圖像的第二特征點信息進(jìn)行匹配，獲得匹配的特征點對信息，包括：
將所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的第一特征點信息與所述待檢測圖像的第二特征點信息，根據(jù)BruteForce-Hamming算法進(jìn)行匹配，獲得匹配的特征點對信息。
7.根據(jù)權(quán)利要1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征點對信息計算單應(yīng)矩陣，并對所述單應(yīng)矩陣分解獲得旋轉(zhuǎn)矩陣，包括：
根據(jù)所述特征點對信息，濾除距離大于或等于距離閾值的特征點對，獲得修正特征點對信息，所述修正特征點對信息包括特征點對數(shù)量；
在所述特征點對數(shù)量大于或等于數(shù)量閾值時，根據(jù)所述修正特征點對信息計算所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像到所述待檢測圖像的單應(yīng)矩陣，并對所述單應(yīng)矩陣分解獲得旋轉(zhuǎn)矩陣。
8.根據(jù)權(quán)利要2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述旋轉(zhuǎn)矩陣，計算所述待檢測圖像的靶標(biāo)區(qū)域圖像相對于所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的旋轉(zhuǎn)角度值，包括：
對所述旋轉(zhuǎn)矩陣，根據(jù)所述羅德里格斯函數(shù)計算，獲得與所述待檢測圖像的靶標(biāo)區(qū)域圖像對應(yīng)的飛行裝置的航向角；
根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)模板圖像與所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的相對角度值，對所述航向角進(jìn)行補償，獲得所述靶標(biāo)區(qū)域圖像相對于所述標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)圖像的旋轉(zhuǎn)角度值。
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