场景图像的确认方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了场景图像的确认方法、装置、设备及存储介质，用于提高财务业务场景下场景图片的确认效率。场景图像的确认方法包括：利用桶形变换对待拼接场景图像进行预处理，采用特征提取函数在预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集；通过随机抽样一致算法对基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集；基于单应性估计算法利用匹配特征点集对待拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像；计算目标向量与标准向量之间的匹配值，当匹配值大于或等于标准阈值时，确定目标拼接场景图像和预置标准场景图像为相同场景下的图像。本发明专利技术还涉及区块链技术，待拼接场景图像可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
场景图像的确认方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种场景图像的确认方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在一些金融领域的行业中，多采用移动端应用为用户提供便捷操作，例如某银行使用的移动端应用，用户可以在移动端应用上进行开户操作、查询操作或交易操作等。以用户需要在移动端应用上进行借贷操作为例，一般情况下，传统的借贷业务往往需要用户提供对应的场景图片，银行的业务人员需要根据实地考察确定用户提供的场景图片是否为真实的图片，但这样的操作流程导致场景图片的确认效率低下，进而导致用户办理财务业务的效率低下。
技术实现思路
本专利技术提供了一种场景图像的确认方法、装置、设备及存储介质，用于提高财务业务场景下场景图片的确认效率，进而提高用户办理财务业务的效率。本专利技术第一方面提供了一种场景图像的确认方法，包括：获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集；基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像，并利用所述匹配特征点集在所述同一坐标系下对所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像；获取所述目标拼接场景图像中的目标向量，计算所述目标向量与预置标准场景图像中的标准向量之间的匹配值，当所述匹配值大于或等于标准阈值时，确定所述目标拼接场景图像和所述预置标准场景图像为相同场景下的图像。可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像包括：获取财务场景下的待拼接场景图像，并利用桶形变换中预置调节公式对所述待拼接场景图像进行调节变换，生成待调节场景图像，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；获取所述待拼接场景图像中的像素点位置坐标以及对应的像素值，按照所述待调节场景图像中坐标点的排列顺序遍历所述待调节场景图像，将与所述待调节场景图像中像素点位置坐标相对应的待拼接场景图像中像素点位置坐标确定为相对像素点坐标；将所述相对像素点坐标对应的像素值确定为待调节场景图像中像素点位置坐标对应的像素值，得到预处理后的待拼接场景图像；在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集。可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集包括：获取预处理后的待拼接场景图像中的第一拼接场景图像和第二拼接场景图像，分别在预处理后的第一拼接场景图像和第二拼接场景图像中建立尺度空间，并在所述尺度空间中检测极值点，将检测到的极值点分别确定为第一识别特征点和第二识别特征点；分别对第一识别特征点和第二识别特征点进行过滤，并对过滤后的第一识别特征点和第二识别特征点进行特征点定向，生成第一特征向量和第二特征向量；通过所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的欧式距离确定所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像中特征相同的特征点对，并将所述特征相同的特征点对确定为基础特征点对，得到基础特征点集。可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集包括：利用随机抽样一致算法在所述基础特征点集中随机选取k组基础特征点对，整合所述k组基础特征点对，建立所述k组基础特征点对的第一检测矩阵，其中，0<k<n，n为基础特征点对的个数；通过所述第一检测矩阵对剩余特征点对进行筛选，得到匹配特征点集，所述剩余特征点对用于指示所述基础特征点集中除所述k组基础特征点对之外的特征点对。可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述通过所述第一检测矩阵对剩余特征点对进行筛选，得到匹配特征点集，所述剩余特征点对用于指示所述基础特征点集中除所述k组基础特征点对之外的特征点对包括：利用所述第一检测矩阵检测剩余特征点对，将符合所述第一检测矩阵的特征点对确定为候选特征点对，并将所述k组基础特征点和所述候选特征点对确定为筛选特征点对；建立所述筛选特征点对的第二检测矩阵，采用所述第二检测矩阵对所述基础特征点集中除所述筛选特征点对之外的特征点进行检测，将符合所述第二检测矩阵的特征点对确定为备选特征点对；将所述筛选特征点对和所述备选特征点对确定为匹配特征点对，将所述匹配特征点对构成的集合确定为匹配特征点集。可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像，并利用所述匹配特征点集在所述同一坐标系下对所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像包括：基于单应性估计算法计算所述匹配特征点集中匹配特征点对的单应性矩阵；获取所述第一拼接场景图像中的像素点位置坐标，通过所述单应性矩阵将所述第一拼接场景图像中的像素点位置坐标转化为与所述第二拼接场景图像中坐标系相同的像素点位置坐标，将转化后的第一拼接场景图像确定为转化拼接场景图像；将所述转化拼接场景图像中的像素点位置坐标和相对应的第二拼接场景图像的像素点位置坐标进行重叠，完成所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像的拼接操作，并将拼接后的场景图像确定为目标拼接场景图像。可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，在所述基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像，并利用所述匹配特征点集在所述同一坐标系下对所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像之后，在所述获取所述目标拼接场景图像中的目标向量，计算所述目标向量与预置标准场景图像中的标准向量之间的匹配值，当所述匹配值大于或等于标准阈值时，确定所述目标拼接场景图像和所述预置标准场景图像为相同场景下的图像之前，所述场景图像的确认方法还包括：返回目标拼接场景图像，并对所述目标拼接场景图像进行显示。本专利技术第二方面提供了一种场景图像的确认装置，包括：提取模块，用于获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；筛选模块，用于通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集；生成模块，用于基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景图像的确认方法，其特征在于，所述场景图像的确认方法包括：/n获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；/n通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集；/n基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像，并利用所述匹配特征点集在所述同一坐标系下对所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像；/n获取所述目标拼接场景图像中的目标向量，计算所述目标向量与预置标准场景图像中的标准向量之间的匹配值，当所述匹配值大于或等于标准阈值时，确定所述目标拼接场景图像和所述预置标准场景图像为相同场景下的图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景图像的确认方法，其特征在于，所述场景图像的确认方法包括：
获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；
通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集；
基于单应性估计算法将所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像转化为同一坐标系下的场景图像，并利用所述匹配特征点集在所述同一坐标系下对所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像进行拼接，生成目标拼接场景图像；
获取所述目标拼接场景图像中的目标向量，计算所述目标向量与预置标准场景图像中的标准向量之间的匹配值，当所述匹配值大于或等于标准阈值时，确定所述目标拼接场景图像和所述预置标准场景图像为相同场景下的图像。


2.根据权利要求1所述的场景图像的确认方法，其特征在于，所述获取财务场景下的待拼接场景图像，利用桶形变换对所述待拼接场景图像进行预处理，得到预处理后的待拼接场景图像，并采用特征提取函数在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像包括：
获取财务场景下的待拼接场景图像，并利用桶形变换中预置调节公式对所述待拼接场景图像进行调节变换，生成待调节场景图像，所述待拼接场景图像至少包括第一拼接场景图像和第二拼接场景图像；
获取所述待拼接场景图像中的像素点位置坐标以及对应的像素值，按照所述待调节场景图像中坐标点的排列顺序遍历所述待调节场景图像，将与所述待调节场景图像中像素点位置坐标相对应的待拼接场景图像中像素点位置坐标确定为相对像素点坐标；
将所述相对像素点坐标对应的像素值确定为待调节场景图像中像素点位置坐标对应的像素值，得到预处理后的待拼接场景图像；
在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集。


3.根据权利要求2所述的场景图像的确认方法，其特征在于，所述在所述预处理后的待拼接场景图像中提取特征相同的特征点对，得到基础特征点集包括：
获取预处理后的待拼接场景图像中的第一拼接场景图像和第二拼接场景图像，分别在预处理后的第一拼接场景图像和第二拼接场景图像中建立尺度空间，并在所述尺度空间中检测极值点，将检测到的极值点分别确定为第一识别特征点和第二识别特征点；
分别对第一识别特征点和第二识别特征点进行过滤，并对过滤后的第一识别特征点和第二识别特征点进行特征点定向，生成第一特征向量和第二特征向量；
通过所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的欧式距离确定所述第一拼接场景图像和所述第二拼接场景图像中特征相同的特征点对，并将所述特征相同的特征点对确定为基础特征点对，得到基础特征点集。


4.根据权利要求1所述的场景图像的确认方法，其特征在于，所述通过随机抽样一致算法对所述基础特征点集进行筛选，得到匹配特征点集包括：
利用随机抽样一致算法在所述基础特征点集中随机选取k组基础特征点对，整合所述k组基础特征点对，建立所述k组基础特征点对的第一检测矩阵，其中，0<k<n，n为基础特征点对的个数；
通过所述第一检测矩阵对剩余特征点对进行筛选，得到匹配特征点集，所述剩余特征点对用于指示所述基础特征点集中除所述k组基础特征点对之外的特征点对。


5.根据权利要求4所述的场景图像的确认方法，其特征在于，所述通过所述第一检测矩阵对剩余特征点对进行筛选，得到匹配特征点集，所述剩余特征点对用于指示所述基础特征点集中除所述k组基础特征点对之...

【专利技术属性】
技术研发人员：米扬，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44