一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法和设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉图书盘点系统的书脊匹配方法，提高图书盘点系统中的书脊匹配精度的算法包括移动机器人与计算机；移动机器人通过摄像机实时采集图像，并将图像实时传输至计算机进行图像处理；Xingxi‑point模型；高维数据的快速最近邻算法FLANN；误检剔除模型XingxiJudge；通过对书脊图像做特征提取，将特征输送到FLANN特征匹配器，与书脊特征库进行匹配。然而上述方法存在错误匹配，当匹配出若干可疑目标的结果后，逐个将可疑目标构成“图片对”送入误检剔除模型XingxiJudge，判断是否检误，如有误检，则剔除，直到留下唯一目标。最后，检索显示，该算法显著提高匹配质量，具有较好的实时性和特征匹配准确率。有效的减少了匹配过程的时间，提高了书脊匹配的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法和设备
本专利技术涉及图书自动盘点
，特别涉及一种视觉图书盘点系统的书脊匹配方法和设备。
技术介绍
在各大中型图书馆的图书盘点工作中，图书盘点是每间隔一段时间必须进行的工作。目前，纸质图书依旧是图书资源的主要组成部分。对于大中型图书馆里上百万的图书，常规性的盘点工作是非常耗费人力物力的。故需要基于计算机视觉的图书盘点系统应用于各大中型图书馆的图书盘点工作中，提高盘点工作的效率。该系统通过图像处理，深度学习等多种技术来进行移动机器人拍摄书脊图像，对书脊图像进行特征提取和特征匹配完成书脊匹配的工作，是图书盘点系统的重要组成部分之一。进行书脊匹配，首先需要对书脊图像做进行书脊特征提取。目前主流的书脊特征提取算法有SIFT，SURF，ORB等。SIFT提取出的特征具有鲁棒性，但是在实时性不如SURF，ORB。ORB特征提取算法的运行时间远优于SIFT与SURF，可用于实时特征检测，但是ORB并不具备尺度变换鲁棒性。在对图像进行书脊特征提取后，需要进行书脊特征匹配。由于图书馆盘点系统需要处理大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法，其特征在于，包括：/n步骤1，移动机器人通过摄像机实时采集书脊图像信息；/n步骤2，对采集到的书脊图像做特征提取，通过预设算法提取特征点和描述符；/n步骤3，采用虚拟的三维物体作为数据集，训练网格提取角点；/n步骤4，自动标注特征点，其中，采用真实的书脊图片数据，用所述步骤3训练出来的所述网络提取角点；/n步骤5，对所述真实的书脊图片数据进行稽核变化得到新的图片并组成已知位置关系的图片对，把所述图片对输入网络，提取特征点和描述符；对通过所述预设算法提取出来的特征送入送入Flann特征匹配器进行粗匹配并得到特征子集合；/n步骤6，特征遍历所述的特征子...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法，其特征在于，包括：
步骤1，移动机器人通过摄像机实时采集书脊图像信息；
步骤2，对采集到的书脊图像做特征提取，通过预设算法提取特征点和描述符；
步骤3，采用虚拟的三维物体作为数据集，训练网格提取角点；
步骤4，自动标注特征点，其中，采用真实的书脊图片数据，用所述步骤3训练出来的所述网络提取角点；
步骤5，对所述真实的书脊图片数据进行稽核变化得到新的图片并组成已知位置关系的图片对，把所述图片对输入网络，提取特征点和描述符；对通过所述预设算法提取出来的特征送入送入Flann特征匹配器进行粗匹配并得到特征子集合；
步骤6，特征遍历所述的特征子集合，计算距离，得到结果集合，逐一将结果集合里面元素送入误检剔除模型XingxiJudge，判断是否误检，若有所述误检，则进行第二次匹配，实现剔除误匹配操作，通过误检剔除的网络模型，优化该模型里面的参数，将书脊匹配出来。


2.如权利要求1所述的一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法，其特征在于，所述预设算法为设计两个网络一个是BaseDetector网络，用于检测基本几何图像的角点；另一个是XingxiPoint模型网络，用于提取特征点和描述符。


3.如权利要求1所述的一种基于视觉的图书盘点系统的书脊匹配方法，其特征在于，所述步骤5进一步包括，特征匹配的结果会得到两个特征集合的对应关系列表，所述Flann在调用匹配函数之前，训练一个匹配器以达到提高匹配速度目的，在查询书脊集的特征逐个和训练器做匹配，查询书脊集的特征点会匹配若干可疑目标。

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【专利技术属性】
技术研发人员：蔡君，张立安，廖丽平，谭志坚，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，广东省星溪智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44