【技术实现步骤摘要】
基于TOF图像联通区域的图像识别方法及装置
本申请涉及图像识别领域，具体涉及一种基于TOF图像联通区域的图像识别方法及装置。
技术介绍
现有技术中，从一副静态图片中分割提取出目标图像，大多采用对图形查找轮廓，然后最大轮廓也就是最大连通域，这种联通区域的寻找误差较大，不断迭代，时间复杂度高，对于数据量较大的图像数据，需要较高的算力，这需要高昂的硬件设施。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本申请提供一种基于TOF图像联通区域的图像识别方法及装置，能够根据图像数据的特性和联通区域的特性，定制相应的算法计算提取图像体积，在相同条件下，准确度比最大轮廓算法高，为异形件物体体积测量提供了较好的数据特征，为建立好特征工程提供了保障。为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：第一方面，本申请提供一种基于TOF图像联通区域的图像识别方法，包括：根据货物测试数据检测图片解析生成的点云数据像素点，对缺失数据进行过滤、补偿、变换预处理；按照人工预先设置的分割方体进行区域分割...
【技术保护点】
1.一种基于TOF图像联通区域的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据货物测试数据检测图片解析生成的点云数据像素点，对缺失数据进行过滤、补偿、变换预处理；/n按照人工预先设置的分割方体进行区域分割，并对经过分割后的数据集进行聚类，形成多类数据集合；/n根据各分割区域的质心点和数据点的距离信息，确定所述多类数据集合之间的距离，并根据所述多类数据集合对所述数据集进行分类。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于TOF图像联通区域的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
根据货物测试数据检测图片解析生成的点云数据像素点，对缺失数据进行过滤、补偿、变换预处理；
按照人工预先设置的分割方体进行区域分割，并对经过分割后的数据集进行聚类，形成多类数据集合；
根据各分割区域的质心点和数据点的距离信息，确定所述多类数据集合之间的距离，并根据所述多类数据集合对所述数据集进行分类。
2.根据权利要求1所述的基于TOF图像联通区域的图像识别方法，其特征在于，所述根据货物测试数据检测图片解析生成的点云数据像素点，对缺失数据进行过滤、补偿、变换预处理，包括：
比较不同噪声的数据处理后图像检测效果，选择高斯噪声对数据进行变化；
通过对Z轴做变化，按照相机和地平面所成夹角对x、y、z数据进行变化，建立货物空间坐标系形成相应的处理数据；
对数据按照以下方式进行数据变换：
当Z轴数据按照z＞3.5或者z＜1.5时，将该点的X和Y都归零处理，即point(x,y,z)＝(0,0,0)。
3.根据权利要求1所述的基于TOF图像联通区域的图像识别方法，其特征在于，所述按照人工预先设置的分割方体进行区域分割，并对经过分割后的数据集进行聚类，形成多类数据集合，包括：
人工设置分割方体的方格进行分割对整个数据集按照K-means聚类，设置聚类最大次数为1000，得到相应的聚类中心；
计算相应数据的距离信息，得到最小距离min_distance(T)，同时记录相应的位置信息；
形成多类数据集合，并记录相应聚类质心点O＝{o1,o2…on}。
4.根据权利要求1所述的基于TOF图像联通区域的图像识别方法，其特征在于，所述根据各分割区域的质心点和数据点的距离信息，确定所述多类数据集合之间的距离，并根据所述多类数据集合对所述数据集进行分类，包括：
分别计算分割区域的质心点和数据点距离信息，得到max_distance，并记录相应的位置信息；
重复max_distance的计算遍历整个数据集合，计算类与类之间距离；
如果distance＜T，结束计算，否则重复计算类与类之间距离；
所有数据划分到聚类结果形成分类后的类别{cluster1,cluster2,…clustern}。
5.一种基于TOF图像联通区域的图像识别装置，其特征在于，包括：
数据预处理模块，用于根据货物测试数据检测图片解析生成的点云数据像素点，对缺失数据进行过滤、补偿、变换预处理；
分...
【专利技术属性】
技术研发人员：李乐，
申请(专利权)人：上海吉七物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。