[發明專利]AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統及方法

有效

• 申請號: 202110901350.5
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113610894B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 朱亮;王云峰;劉夢笛
• 申請（專利權）人: 上海華測導航技術股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G01C15/00
• 代理公司: 上海譽知恒專利代理事務所(普通合伙) 31452
• 代理人: 李楊

本發明公開了AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統及方法，包括數據采集模塊、預處理模塊、檢測模塊和跟蹤模塊，所述數據采集模塊與預處理模塊連接，所述預處理模塊和檢測模塊連接，所述檢測模塊和跟蹤模塊連接，所述檢測模塊包括ATR主板、全站儀物鏡、棱鏡，所述ATR主板包括信號調制、AI圖像處理單元和圖像驅動單元。本發明中，AI識別技術可以在學習更多復雜環境下的棱鏡狀態包括形狀、大小、亮度等等特征，AI抗干擾能力強，實時性高，AI算法中的跟蹤功能可以通過設定特征存儲量閾值來控制棱鏡幀丟失后出現復現達到重識別的功能，將AI檢測模塊實時給控制端反饋棱鏡的位置信息從而使驅動器定位到棱鏡完成測量功能。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體為AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統及方法。

背景技術

工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

目前為止，AI在全站儀棱鏡識別中應用未開啟，并且現有棱鏡識別技術基于傳統視覺方案實現，傳統視覺識別算法在場景泛化性方面存在一定的不足，棱鏡運動過程中會出現丟失現象，多干擾源等等情況，實際應用場景中棱鏡丟失后難以重新識別，所以我們提出AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統及方法，用以解決上述所提到的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統及方法，以解決上述背景技術中提出現有棱鏡識別技術基于傳統視覺方案實現，傳統視覺識別算法在場景泛化性方面存在一定的不足，棱鏡運動過程中會出現丟失現象，多干擾源等等情況，實際應用場景中棱鏡丟失后難以重新識別的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：AI算法在全站儀棱鏡自動識別與跟蹤系統，包括數據采集模塊、預處理模塊、檢測模塊和跟蹤模塊，所述數據采集模塊與預處理模塊連接，所述預處理模塊和檢測模塊連接，所述檢測模塊和跟蹤模塊連接，所述檢測模塊包括ATR主板、全站儀物鏡、棱鏡，所述ATR主板包括信號調制、AI圖像處理單元和圖像驅動單元，所述信號調制連接有激光驅動電路，所述激光驅動電路連接有激光管，所述激光管與全站儀物鏡連接，所述全站儀物鏡連接有消光片，所述消光片連接有鍍膜平片，所述鍍膜平片連接有圖像傳感芯片，所述圖像傳感芯片與AI圖像處理單元和圖像驅動單元連接，所述全站儀物鏡設置在棱鏡的一側；

檢測模塊：利用采集的數據集用矩形框畫出需檢測的棱鏡，在檢測模塊中主要完成的工作是利用多層卷積網絡提取數據集中的特征然后與矩形框中棱鏡的特征進行獲取二者之間的差距循環利用網絡中的每個節點的特征值的變動來減少二者間的差距最終獲得二者間差距即損失值達到最小值，該組特征即為整個模型所需要的特征值，模型損失迭代達到最小值擬合后，將實時數據輸入即可獲取數據中的棱鏡感興趣區域；

跟蹤模塊：如果檢測到有棱鏡信息將檢測的棱鏡所在選擇框的像素坐標導入到跟蹤算法模塊進行已有棱鏡特征匹配，判斷是否是已經檢測過的棱鏡，如果出現過則賦予該棱鏡相應的ID編號，如果沒有出現則賦予新的ID編號；

AI數據處理模塊：數據采集的相機有濾光片等一些光學器件進行環境光干擾的消除，視野中呈現的是棱鏡的光圈，采集的圖像數據中主要有棱鏡，反光片的干擾物體，采集的場所包括室內、室外場景，室外經常基于全站儀測量的有效距離，在采集是以固定距離范圍內，在各種測繪場景下采集棱鏡的形態。

優選的，所述激光管與全站儀物鏡通過激光光纖耦合。

優選的，所述圖像傳感芯片與圖像驅動單元為雙向連接。

優選的，所述數據集為單棱鏡無干擾、多棱鏡無干擾、單棱鏡有干擾、多棱鏡有干擾與無棱鏡有干擾中的一種。