[發(fā)明專利]一種基于物品識別的艦艇備件識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011404974.8
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112818735B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張允;梁鴻;劉曉白;黃志偉;馬瑩
• 申請（專利權(quán)）人: 中國艦船研究設(shè)計中心
• 主分類號: G06V20/60
• 分類號: G06V20/60;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/62
• 代理公司: 上海航天局專利中心 31107
• 代理人: 許麗

1.一種基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于包括如下步驟：

一、建立圖像信息庫所用的外觀圖像文件；

二、備件的基本信息與備件的外觀特征信息相互關(guān)聯(lián)，唯一確定；

根據(jù)備件的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于備件分類的特征數(shù)據(jù)；選取人工智能算法，對備件的外觀特征進行建模和訓(xùn)練，建立備件外觀特征信息庫，備件的基本信息包括備件名稱、規(guī)格型號、零件號、外觀尺寸、物資編碼、壽命期、重量、庫存數(shù)量和存儲位置；

三、設(shè)置相似度80%~90%初始閥值，利用人工智能算法，進行初步模糊識別，借助備件基本信息由人工輔助實現(xiàn)對備件的精確識別；

四、人工輔助識別結(jié)果反饋至備件信息特征庫并對其算法進行優(yōu)化訓(xùn)練，相似度超過99%，確認為備件的完全智能識別；

五、利用訓(xùn)練后的信息庫及人工智能算法進行物品識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于步驟一中：圖像信息庫所用的外觀圖像文件包括備件正視圖、側(cè)視圖、俯視圖、斜視圖等，攝取的圖像無特殊光線和無關(guān)背景的干擾，圖像比例設(shè)置為4:3~16:9之間的常用圖像比例，備件的最大外形投影面積占圖片面積大小在1/5-1/3之間。

3.根據(jù)權(quán)利要求?2所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于：外觀圖像文件是由初始獲取的原始圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于步驟三中：通過攝像機攝取當前備件的圖像或選取照片輸入，提取當前備件圖像的外部特征生成特征信息，將當前備件的特征信息與信息庫中的信息進行檢索比對，設(shè)置特定閥值，將超過閥值的識別結(jié)果按照相似度高低由上及下進行排列，形成模糊判斷結(jié)果，人工對比備件的實物外觀尺寸、實物與庫存圖像的外觀特征并做出最終判斷結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于：所述圖像預(yù)處理包括光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化中的一種或多種。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于：特征數(shù)據(jù)包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度，基于特征向量法，確定備件的大小、位置、特征點間距離等幾何特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項所述基于物品識別的艦艇備件識別方法，其特征在于：選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對備件的外觀特征進行建模和訓(xùn)練，建立備件外觀特征信息庫。