基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法、设备和介质技术

本申请涉及一种基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法、设备和介质。其中，该基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法包括：获取目标对象的坐标；计算该目标对象的坐标在帧平面上的位置，并判断该目标对象的坐标是否在预先配置的归属范围的电子围栏内；若是，则确定该目标对象归属于对应的电子围栏。本申请所提供的方法能够确定基于机器视觉识别到的目标对象的归类，进而赋予机器视觉识别技术实际的业务能力。业务能力。业务能力。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法、设备和介质


[0001]本申请涉及视觉识别
，特别是涉及基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。因为机器视觉具有准确性高、没有干预等特点，所以其广泛地被用在医疗服务中。
[0003]在相关技术中，如何确定基于机器视觉识别到的目标对象的归类成为了机器视觉技术高效地与业务功能相结合的障碍。
[0004]目前针对相关技术中如何确定基于机器视觉识别到的目标对象的归类，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法、设备和介质，以解决相关技术中确定基于机器视觉识别到的目标对象的归类的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法，所述方法包括：
[0007]获取目标对象的坐标；
[0008]计算所述目标对象的坐标在帧平本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉识别到的目标对象的归类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的坐标；计算所述目标对象的坐标在帧平面上的位置，并判断所述目标对象的坐标是否在预先配置的归属范围的电子围栏内；若是，则确定所述目标对象归属于所述电子围栏。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标对象的坐标在帧平面上的位置包括：基于目标对象所在帧建立平面直角坐标系，其中，所述平面直角坐标系以左上角顶点为原点，横坐标向右为正，纵坐标向下为正；选取目标对象的中心点作为目标对象的坐标，并计算所述中心点的坐标位置(X，Y)。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述电子围栏为矩形电子围栏的情况下，所述判断所述目标对象的坐标是否在预先配置的归属范围的电子围栏内包括：若X、Y满足则所述目标对象归属于所述矩形电子围栏内，其中，left为所述矩形电子围栏左边距的横坐标，right为所述矩形电子围栏右边距的横坐标，top为所述矩形电子围栏的上边距的纵坐标，bottom为所述矩形电子围栏的下边距纵坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述电子围栏为左三角电子围栏的情况下，所述判断所述目标对象的坐标是否在预先配置的归属范围的电子围栏内包括：判断X、Y是否满足(X
‑
left)/(Y
‑
top)≤(right
‑
left)/(bottom
‑
top)，若是，则所述目标对象归属于所述左三角电子围栏，其中，left为所述左三角电子围栏左边距的横坐标，right为所述左三角电子围栏右边距的横坐标，top为所述左三角电子围栏的上边距的纵坐标，bottom为所述左三角电子围栏的下边距纵坐标。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述电子围栏为右三角电子围栏的情况下，所述判断所述目标对象的坐标是否在预先配置的归属范围的电子围栏内包括：判断X、Y是否满足(X
‑
left)/(Y
‑
top)＞(right
‑
left)/(bottom
‑
top)，若是，则所述目标对象归属于所述右三角电子围栏，其中，left为所述右三角电子围栏左边距的横坐标，right为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：章凤祥，冯国平，
申请(专利权)人：杭州小创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：