[發(fā)明專利]一種基于骨骼化圖片發(fā)現(xiàn)道路關(guān)鍵位置的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010912073.3
• 申請(qǐng)日: 2020-09-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112164110B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊理想;王云甘;張僑;王銀瑞;居思剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京星耀智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/73
• 分類號(hào): G06T7/73
• 代理公司: 南京中律知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32341
• 代理人: 沈振濤

本發(fā)明提供了一種基于骨骼化圖片發(fā)現(xiàn)道路關(guān)鍵位置的方法，取某一道路的2D街道地圖，對(duì)輸入圖像進(jìn)行中值濾波處理，圖像二值化，進(jìn)行骨骼線計(jì)算處理，通過(guò)第三方庫(kù)的放大操作，追蹤獲得目標(biāo)所在位置、朝向角度、攻擊范圍，獲得所有背部區(qū)域S1點(diǎn)；通過(guò)計(jì)算進(jìn)行判定某一角度的最遠(yuǎn)點(diǎn)，從上述的最遠(yuǎn)點(diǎn)中選取距離目標(biāo)最遠(yuǎn)的點(diǎn)，即該點(diǎn)為針對(duì)目標(biāo)的唯一關(guān)鍵點(diǎn)。上述方法，主要用于未來(lái)模擬街道上雙方對(duì)戰(zhàn)時(shí)，一方靈活出擊目標(biāo)的場(chǎng)景，可以讓決策系統(tǒng)在依靠無(wú)人機(jī)獲取街道地圖和目標(biāo)的位置朝向，自動(dòng)找到在目標(biāo)視野盲區(qū)攻擊到目標(biāo)的位置。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于平面街道地圖篩選目標(biāo)關(guān)鍵位置技術(shù)領(lǐng)域，涉及在平面街道地圖上進(jìn)行骨骼化計(jì)算并得到針對(duì)目標(biāo)的有利位置的關(guān)鍵點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法，具體涉及一種基于骨骼化圖片發(fā)現(xiàn)道路關(guān)鍵位置的方法。

背景技術(shù)

在城市模擬場(chǎng)景中，我方通常需要探查目標(biāo)的所在位置和朝向，以方便我方單位能夠在最低的代價(jià)下靈活攻擊目標(biāo)。關(guān)鍵點(diǎn)定義為目標(biāo)視野之外攻擊目標(biāo)的最佳位置。現(xiàn)在的城市模擬作戰(zhàn)系統(tǒng)中還不能達(dá)到智能化的運(yùn)行，通常還是依靠人力來(lái)判斷關(guān)鍵點(diǎn)。目前針對(duì)在2D地圖上，在已知目標(biāo)在地圖中的坐標(biāo)點(diǎn)和視野角度的情況下，找到目標(biāo)的視野盲區(qū)外的最佳攻擊位置，即關(guān)鍵點(diǎn)，但是現(xiàn)有的尋找地圖中最佳攻擊位置的功能大部分是通過(guò)人工來(lái)找到，人工找尋需要消耗大量時(shí)間，同時(shí)還依靠人工經(jīng)驗(yàn)，易出現(xiàn)錯(cuò)誤也會(huì)延長(zhǎng)極長(zhǎng)時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述現(xiàn)在城市作戰(zhàn)系統(tǒng)中不能達(dá)到智能化的運(yùn)行，通常還是依靠人力來(lái)判斷關(guān)鍵點(diǎn)，本發(fā)明基于骨骼化算法，具體的骨骼化算法是對(duì)二值化圖像中進(jìn)行處理的操作，骨骼化就是提取目標(biāo)在圖像上的中心像素輪廓，以目標(biāo)中心為準(zhǔn)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，一般細(xì)化后的目標(biāo)都是單層像素寬度，提出一種在城市地圖上利用骨骼化得到城市地圖的通行區(qū)域的骨骼線，并以此篩選目標(biāo)視野盲區(qū)的最佳點(diǎn)，作為關(guān)鍵點(diǎn)。

本發(fā)明提供了一種基于骨骼化圖片發(fā)現(xiàn)道路關(guān)鍵位置的方法，選取某一道路的2D街道地圖，進(jìn)行發(fā)現(xiàn)該道路關(guān)鍵位置的具體方法步驟為：

步驟101，假設(shè)輸入圖像為無(wú)人機(jī)掃描街道區(qū)域構(gòu)建的地圖M，對(duì)輸入圖像進(jìn)行中值濾波處理，其中中值濾波操作為F，結(jié)果圖M1＝F(M)；

步驟102，選取圖像M1中眾值為閾值，將圖像二值化，獲得二值化圖像MASK1；

步驟103，對(duì)二值化圖像MASK1進(jìn)行骨骼線計(jì)算處理，定義骨骼線計(jì)算操作為T，骨骼線S＝T(MASK1)，得到骨骼線之后，將骨骼線加在二值圖像上，獲得MASK2＝MASK1+S；

步驟104，通過(guò)第三方庫(kù)的放大操作，將圖像的最短邊放大像素，增大圖像MASK2的分辨率，得到放大后的圖像R1；

步驟105，追蹤獲得目標(biāo)所在位置(x1，y1)、朝向角度D1、攻擊范圍A1，其中D1大于0°小于360°；當(dāng)為0°時(shí)，目標(biāo)單位面朝正北方，數(shù)值隨著順時(shí)針增加，根據(jù)目標(biāo)的朝向加180°，可得背部區(qū)域S1；

步驟106，遍歷目標(biāo)的背部區(qū)域S1的點(diǎn)，首先計(jì)算每個(gè)點(diǎn)(Xi，Yi)與目標(biāo)坐標(biāo)點(diǎn)的角度Ai和距離Di，將每個(gè)角度的直線的點(diǎn)保存在可通行點(diǎn)集合P中，當(dāng)遇到點(diǎn)為障礙物時(shí)，將該點(diǎn)保存在障礙物集合Z中；

步驟107，篩選關(guān)鍵點(diǎn)候選集合P`，首先遍歷集合P，獲得某一角度的點(diǎn)與目標(biāo)的距離，如果該角度的點(diǎn)在障礙點(diǎn)中，則判定該角度的最遠(yuǎn)點(diǎn)為障礙物中的點(diǎn)，計(jì)算P的點(diǎn)在該角度上的最遠(yuǎn)點(diǎn)，即障礙物點(diǎn)的前面的點(diǎn)，從上述的最遠(yuǎn)點(diǎn)中選取距離目標(biāo)最遠(yuǎn)的點(diǎn)，即該點(diǎn)為針對(duì)目標(biāo)的唯一關(guān)鍵點(diǎn)；

步驟108，過(guò)程結(jié)束。

作為改進(jìn)，步驟101中，中值濾波處理采用卷積操作，具體為：將卷積核的中心點(diǎn)位置的數(shù)值用周圍八個(gè)點(diǎn)的中值代替，這樣經(jīng)過(guò)中值處理用于去除無(wú)人機(jī)構(gòu)建的地圖中的雜點(diǎn)。