【技术实现步骤摘要】
对象识别方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及对象识别领域，具体涉及一种对象识别方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
在现实生产、生活场景中存在大量对象是同类但空间位置分布不同的情况，这些对象之间在外形上没有明显区别，但对象本身属于不同的个体，具有各自的属性特征，比如露天矿的炮孔、古树木管理、码头集装箱等等。在传统的管理中，通常会用木制、铁制或纸制的标识牌放置这些对象上面或旁边进行识别。这种方法的主要缺点是：每一个对象需要制作标识牌，制作成本高、维护麻烦、易偏离被标识对象，更重要的是通过这种方式不便于数字化、信息化的对象维护与信息查询等，另外标识牌上只能记录有限的信息，难以满足属性特征的标识需求。随着信息技术的发展，通过放置基于蓝牙技术、RFID技术的标识卡来标识对象，但这种方式的成本更高，且有些环境不太可能设置标识卡，比如在露天矿炮孔的应用领域中，老炮孔不断被炸掉，新炮孔不断产生，而且通常一个爆堆有上千个甚至更多的炮孔，不论设置标识牌还是标示卡均存在成本高、且维护困难的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种对象识别方法、装置、系统及存储介质...
【技术保护点】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：获取图像采集装置采集的第一图像信息；基于所述第一图像信息捕捉待识别对象对应的第二图像信息；基于所述第二图像信息和所述图像采集装置的实时定位信息获取所述待识别对象的位置信息；基于所述待识别对象的位置信息与预设的对象数据库进行位置匹配，确定所述待识别对象与所述对象数据库中对象的映射关系。
【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：获取图像采集装置采集的第一图像信息；基于所述第一图像信息捕捉待识别对象对应的第二图像信息；基于所述第二图像信息和所述图像采集装置的实时定位信息获取所述待识别对象的位置信息；基于所述待识别对象的位置信息与预设的对象数据库进行位置匹配，确定所述待识别对象与所述对象数据库中对象的映射关系。2.如权利要求1所述的对象识别方法，其特征在于，所述基于所述第一图像信息捕捉待识别对象对应的第二图像信息之前，包括：通过机器学习训练生成用于识别对象的比对模型；所述基于所述第一图像信息捕捉待识别对象对应的第二图像信息，包括：在所述第一图像信息中基于所述比对模型捕捉所述待识别对象对应的第二图像信息。3.如权利要求1所述的对象识别方法，其特征在于，所述基于所述第二图像信息和所述图像采集装置的定位信息获取所述待识别对象的位置信息，包括：获取所述图像采集装置的实时定位信息；基于至少两帧所述第二图像信息和各帧所述第二图像信息对应的所述实时定位信息确定所述待识别对象的中心点位置。4.如权利要求3所述的对象识别方法，其特征在于，所述基于至少两帧所述第二图像信息和各帧所述第二图像信息对应的所述实时定位信息确定所述待识别对象的中心点位置，包括：提取各帧所述第二图像信息的特征点；保存各帧所述第二图像信息的特征点和各帧所述第二图像信息对应的所述实时定位信息，通过帧间匹配确定符合设定条件的特征点并形成匹配点对；根据所述匹配点对计算所述图像采集装置的本质矩阵，对所述本质矩阵进行特征值分解，得到两匹配帧之间的所述图像采集装置的相对运动矩阵；基于所述相对运动矩阵和所述匹配点对的像素坐标得到各所述特征点的空间坐标；基于各所述特征点的空间坐标确定所述待识别对象的中心点位置。5.如权利要求1所述的对象识别方法，其特征在于，所述基于所述待识别对象的位置信息与预设的对象数据库进行...
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