物体位于环境中的视觉识别方法技术

本发明专利技术公开了物体位于环境中的视觉识别方法，包括构建物体库，物体库中存储又常见物体的名称、局部特征和轮廓特征；采集物体位于环境中的图像；获取图像点云数据；根据点云数据对图像进行分割；根据物体库中的轮廓特征，对各分割单元进行第一次识别，获得各分割单元中物体所属的类别；根据物体库中的局部特征，对各分割单元进行第二次识别，获得各分割单元中物体的名称。本发明专利技术根据点云数据对图像进行分割，图像中各物体处于各分割单元，在识别时，避免了相互之间的干扰。

Visual recognition method of objects in environment

The invention discloses a visual recognition method of object in the environment, including the construction of object library, name, storage and common object library in local feature and contour feature; image acquisition object is located in the environment to obtain images; point cloud data; according to the point cloud data of image segmentation; according to the outline of the object in the library for the first time, recognition of each segmentation unit, respective object segmentation unit in the categories; according to the local characteristics of objects in the database, the second identification on the segmentation unit, object segmentation in the name of the unit. In this invention, the image is divided according to the point cloud data. Each object in the image is in the division units, and the interference between each other is avoided when the image is identified.

【技术实现步骤摘要】
物体位于环境中的视觉识别方法
本专利技术涉及一种物体位于环境中的视觉识别方法，属于视觉识别领域。
技术介绍
视觉识别技术是计算机视觉识别技术体系中不可缺少的重要组成部分，在对物体进行识别时，采集的是物体以及其周边环境的图像，在识别过程中周边环境对识别的干扰很严重。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了物体位于环境中的视觉识别方法。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：物体位于环境中的视觉识别方法，包括，构建物体库，物体库中存储又常见物体的名称、局部特征和轮廓特征；采集物体位于环境中的图像；获取图像点云数据；根据点云数据对图像进行分割；根据物体库中的轮廓特征，对各分割单元进行第一次识别，获得各分割单元中物体所属的类别；根据物体库中的局部特征，对各分割单元进行第二次识别，获得各分割单元中物体的名称。在物体库中，包括若干组轮廓特征，每组轮廓特征对应一个物体类别，每个物体类别中有多个物体，每个物体对应一个名称和一组局部特征。局部特征包括尺度和旋转不变量。第一次识别：各分割单元中，图像点汇聚在一起构成一个图像轮廓，提取图像轮廓的特征，将其与物体库中的各组轮廓特征进行比对，与图像轮廓相似度最高的一组轮廓特征对应的物体类别，即为该分割单元中物体所属的类别。第二次识别：提取分割单元中的局部特征，与对应类别下的局部特征进行比对，相似度最高的一组局部特征对应的物体名称，即为该分割单元中物的名称。在对图像进行分割之前，对点云数据进行过滤。本专利技术所达到的有益效果：本专利技术根据点云数据对图像进行分割，图像中各物体处于各分割单元，在识别时，避免了相互之间的干扰。具体实施方式以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。物体位于环境中的视觉识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建物体库，物体库中存储又常见物体的名称、局部特征和轮廓特征。在物体库中，包括若干组轮廓特征，每组轮廓特征对应一个物体类别，每个物体类别中有多个物体，每个物体对应一个名称和一组局部特征，局部特征包括尺度和旋转不变量。步骤2，采集物体位于环境中的图像。步骤3，获取图像点云数据，对点云数据进行过滤。步骤4，根据点云数据对图像进行分割。步骤5，根据物体库中的轮廓特征，对各分割单元进行第一次识别，获得各分割单元中物体所属的类别。第一次识别：各分割单元中，图像点汇聚在一起构成一个图像轮廓，提取图像轮廓的特征，将其与物体库中的各组轮廓特征进行比对，与图像轮廓相似度最高的一组轮廓特征对应的物体类别，即为该分割单元中物体所属的类别。步骤6，根据物体库中的局部特征，对各分割单元进行第二次识别，获得各分割单元中物体的名称。第二次识别：提取分割单元中的局部特征，与对应类别下的局部特征进行比对，相似度最高的一组局部特征对应的物体名称，即为该分割单元中物的名称。上述方法根据点云数据对图像进行分割，图像中各物体处于各分割单元，在识别时，避免了相互之间的干扰。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
物体位于环境中的视觉识别方法，其特征在于：包括，构建物体库，物体库中存储又常见物体的名称、局部特征和轮廓特征；采集物体位于环境中的图像；获取图像点云数据；根据点云数据对图像进行分割；根据物体库中的轮廓特征，对各分割单元进行第一次识别，获得各分割单元中物体所属的类别；根据物体库中的局部特征，对各分割单元进行第二次识别，获得各分割单元中物体的名称。

【技术特征摘要】
1.物体位于环境中的视觉识别方法，其特征在于：包括，构建物体库，物体库中存储又常见物体的名称、局部特征和轮廓特征；采集物体位于环境中的图像；获取图像点云数据；根据点云数据对图像进行分割；根据物体库中的轮廓特征，对各分割单元进行第一次识别，获得各分割单元中物体所属的类别；根据物体库中的局部特征，对各分割单元进行第二次识别，获得各分割单元中物体的名称。2.根据权利要求1所述的物体位于环境中的视觉识别方法，其特征在于：在物体库中，包括若干组轮廓特征，每组轮廓特征对应一个物体类别，每个物体类别中有多个物体，每个物体对应一个名称和一组局部特征。3.根据权利要求2所述的物体位于环境中的视觉识别方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏泽宇，夏钢，
申请(专利权)人：苏州铭冠软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32