[發(fā)明專(zhuān)利]一種圖像識(shí)別方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、設(shè)備、終端及應(yīng)用

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110259788.8
• 申請(qǐng)日: 2021-03-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113361532B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 聶聞;李啟航;耿加波;谷瀟;原粲茗;蔣越;周濤;黃宜超;謝雨霖;李豫陽(yáng);劉江通
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江西理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06V10/26
• 分類(lèi)號(hào): G06V10/26;G06V10/774;G06V20/52
• 代理公司: 重慶市信立達(dá)專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述圖像識(shí)別方法包括：

采用Python和OpenCV開(kāi)源庫(kù)；

結(jié)合先進(jìn)的三目立體攝像機(jī)3D拍攝技術(shù)及區(qū)域生長(zhǎng)分割方法，自動(dòng)提取連續(xù)尾礦壩壩坡變形信息；

通過(guò)誤差計(jì)算和與超像素SEEDS分割方法進(jìn)行比較；

所述區(qū)域生長(zhǎng)分割方法包括：

(1)自適應(yīng)閾值和灰度處理：進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理：

R＝G＝B＝(ω_RR+ω_GG+ω_BB)/3；

其中ω_R,ω_G,ω_B是R，G，B的權(quán)重；

(2)點(diǎn)云坐標(biāo)與多像素種子點(diǎn)組合：在獲取點(diǎn)云坐標(biāo)之前，修復(fù)點(diǎn)云并在坐標(biāo)點(diǎn)之間轉(zhuǎn)換，最近鄰插值公式為：

m＝a₀×x/z+m₀

n＝b₀×y/z+n₀；

其中m和n代表圖像的像素坐標(biāo)，m₀和n₀代表圖像中心，a₀和b₀代表相機(jī)參數(shù)，x，y和z代表點(diǎn)云坐標(biāo)，遺失點(diǎn)的信息設(shè)置為其最接近的點(diǎn)；

使用三目立體攝像機(jī)拍攝時(shí)，坐標(biāo)Z軸不垂直于傾斜表面，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，并通過(guò)截取點(diǎn)云圖像破壞區(qū)域來(lái)選擇點(diǎn)云坐標(biāo)，在破壞區(qū)域內(nèi)人工種植多個(gè)像素種子點(diǎn)，根據(jù)生長(zhǎng)準(zhǔn)則，逐漸添加相鄰像素以擴(kuò)大生長(zhǎng)范圍，形成生長(zhǎng)區(qū)域；

所述生長(zhǎng)區(qū)域的具體形成過(guò)程如下：

1)提取多個(gè)點(diǎn)云坐標(biāo)以建立破壞區(qū)域的位置關(guān)系；

2)手動(dòng)提取ROI圖像中不同破壞區(qū)域的種子點(diǎn)，假設(shè)種子點(diǎn)像素為(x₀,y₀)；

3)以(x₀,y₀)為中心，尋找(x₀,y₀)的8鄰域像素點(diǎn)(x_i,y_j)，如果(x₀,y₀)符合增長(zhǎng)準(zhǔn)則，則合并(x_i,y_j)和(x₀,y₀)區(qū)域，同時(shí)將(x_i,y_j)壓入堆棧；

4)從堆棧中取出一個(gè)像素，將其視為(x₀,y₀)，然后返回步驟3)，堆棧為空時(shí)，返回步驟2)；

5)重復(fù)步驟2)至步驟4)，直到圖像中的每個(gè)像素都具有歸屬則生長(zhǎng)結(jié)束。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述三目立體攝像機(jī)采用以下方法進(jìn)行位置校準(zhǔn)：相機(jī)的坐標(biāo)系由C_k和C_d表示，其中k，d＝1，2，3，1，2，3分別代表左、中和右攝像機(jī)，并且攝像機(jī)的位置關(guān)系用以下公式表示：

C_k＝R_ckdC_d+t_ckd；

其中，R_ckd表示從d相機(jī)到k的旋轉(zhuǎn)變換攝像機(jī)，t_ckd表示從d攝像機(jī)到k攝像機(jī)的轉(zhuǎn)換；

攝像機(jī)之間的位置變換通過(guò)以下變換獲得：

選擇中間值作為初始值R_ckd和t_ckd，Levenberg-Marquard算法用于迭代查找最小值，優(yōu)化方程如下：

(R_ckd,t_ckd)＝min(J₁+J₂+J₃)

式中：t表示世界坐標(biāo)系原點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值；R代表世界的旋轉(zhuǎn)矩陣坐標(biāo)系到攝像機(jī)坐標(biāo)系；是焦距；m是圖像區(qū)域的數(shù)目，n是每個(gè)區(qū)域中的像素?cái)?shù)；M是像素矩陣；J₁,J₂,J₃分別是左、中、右三個(gè)攝像頭的最小校準(zhǔn)誤差。