【技术实现步骤摘要】
一种裂纹识别方法及装置
本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种裂纹识别方法及装置。
技术介绍
禽蛋在运输过程中经常会因为各种原因被磕碰和撞击，导致一些禽蛋产生裂纹，有的禽蛋甚至直接破损。对于破损比较明显的蛋，目前有很多种方法来处理，比如图像分类，目标检测等技术。而对于不太明显的裂纹而言，单独通过这些模型是很难有很高的准确率的。相关技术中，由于裂纹在全图中占比较小，以及裂纹的不连贯且多变性；因此，对于裂纹检测问题，现有的视觉上常用的技术方案无法达到很好的裂纹识别效果。针对相关技术中存在的诸多技术问题，目前尚未提供有效的解决方案。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种裂纹识别方法及装置。第一方面，本申请实施例提供了一种裂纹识别方法，包括：获取待分析对象对应的待分析图像；将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；根据所述部分...
【技术保护点】
1.一种裂纹识别方法，其特征在于，包括：/n获取待分析对象对应的待分析图像；/n将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；/n根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；/n根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；/n根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种裂纹识别方法，其特征在于，包括：
获取待分析对象对应的待分析图像；
将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；
根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；
根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；
根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。
2.根据权利要求1所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息，包括：
确定所有所述部分图像中的目标部分图像的第一局部特征信息；
在所有所述部分图像中，确定与目标部分图像满足预设相邻要求的相邻部分图像；所述关联部分图像集包括：所述目标部分图像和相邻部分图像；
确定各个所述相邻部分图像对应的第二局部特征信息；
根据所述第二局部特征信息得到与所述相邻部分图像对应的相邻特征信息；
根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息。
3.根据权利要求2所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息，包括：
根据每个所述部分图像的局部特征信息，得到所述待分析图像对应的全局特征信息；
将所述第一局部特征信息、相邻特征信息和全局特征信息按照预设的加权策略进行计算后得到加权结果；
根据所述加权结果得到所述关联特征信息。
4.根据权利要求1所述的裂纹识别方法，其特征在于，还包括：
获取用于对待训练模型进行训练的样本图像；
确定对所述样本图像进行分割的分割策略；
按照所述分割策略对所述样本图像进行分割得到多个分割子图像；
根据各个所述分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与所述样本图像对应的分类矩阵；对应于同一个所述分割子图像的第一位置信息与第二位置信息对应设置；所述第一位置信息用于表征所述分割子图像在所述待分析图像中的位置；所述第二位置信息用于表征根据所述分割子图像对应的裂纹信息得到的预设局部特征信息在所述分类矩阵中的位置；
根据所述样本图像以及与各个所述样本图像对应的分类矩阵得到训练数据和校验数据；
通过所述训练数据对待训练模型进行训练，得到训练后模型；
在通过所述校验数据对所述训练后模型进行校验，并满足预设精度要求后，将所述训练后模型作为所述图像分析模型。
5.根据权利要求4所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据各个分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与样本图像对应的分类矩阵，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏睿，
申请(专利权)人：北京海益同展信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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