检测对象成像方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开提供了一种检测对象成像方法，可以应用于图像处理技术领域和安保技术领域。该检测对象成像方法包括：根据在目标时刻采集到的图像信息，确定图像信息中像素元的像素元属性信息，其中，图像信息通过像素元记录待检测对象；根据与像素元关联的邻域目标像素元的像素元属性信息，确定像素元的法向信息；根据像素元的法向信息和像素元属性信息，构建在目标时刻，针对待检测对象的第一目标点云模型；对第一目标点云模型进行网格化处理，得到表征待检测对象的外壁的目标网格模型；以及根据目标网格模型和与待检测对象关联的透视图像信息，构建检测图像信息。本公开还提供了一种检测对象成像装置、设备、存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。

【技术实现步骤摘要】
检测对象成像方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及图像处理
和安保
，具体地涉及一种检测对象成像方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

[0002]随着我国口岸的数量不断增多，通过口岸出行的人数越来越多，在各个口岸进行通关检查的行李数量与日俱增，导致各口岸的安全检测压力也随之增加。一方面在时间维度上进出口岸的旅客流量往往呈现明显的非均匀性多峰特点，需要在短时间内对大量的行李进行通关检查。另一方面对于行李中的禁限品的监管查验力度不能放松，这就需要准确检查出行李内可能出现的禁限品的同时，进一步提升针对行李的检查速率。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本公开提供了一种检测对象成像方法、装置、设备、介质和程序产品。
[0004]根据本公开的第一个方面，提供了一种检测对象成像方法，包括：
[0005]根据在目标时刻采集到的图像信息，确定上述图像信息中像素元的像素元属性信息，其中，上述图像信息通过上述像素元记录待检测对象；
[0006]根据与上述像素元关联的邻域目标像素元的像素元属性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测对象成像方法，包括：根据在目标时刻采集到的图像信息，确定所述图像信息中像素元的像素元属性信息，其中，所述图像信息通过所述像素元记录待检测对象；根据与所述像素元关联的邻域目标像素元的像素元属性信息，确定所述像素元的法向信息；根据所述像素元的法向信息和像素元属性信息，构建在所述目标时刻，针对所述待检测对象的第一目标点云模型；对所述第一目标点云模型进行网格化处理，得到表征所述待检测对象的外壁的目标网格模型；以及根据所述目标网格模型和与所述待检测对象关联的透视图像信息，构建检测图像信息，其中，所述透视图像信息记录在目标时刻，所述待检测对象的外壁内部的至少部分空间区域信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述邻域目标像素元包括第一邻域目标像素元和第二邻域目标像素元，所述第一邻域目标像素元与所述像素元在第一方向邻接，所述第二邻域目标像素元与所述像素元在第二方向邻接；根据与所述像素元关联的邻域目标像素元的像素元属性信息，确定所述像素元的法向信息包括：利用第一预设公式处理所述第一邻域目标像素元的像素元属性信息和所述像素元的像素元属性信息，得到第一向量信息；利用第二预设公式处理所述第二邻域目标像素元的像素元属性信息和所述像素元的像素元属性信息，得到第二向量信息；根据所述第一向量信息和所述第二向量信息，确定所述像素元的法向信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述像素元属性信息包括纹理属性信息；对所述第一目标点云模型进行网格化处理，得到表征所述待检测对象的外壁的目标网格模型包括：对所述第一目标点云模型进行泊松重建，得到初始网格模型，其中，所述初始网格模型包括初始网格顶点；根据所述初始网格顶点与所述第一目标点云模型中像素元的距离信息，从所述第一目标点云模型中确定与所述初始网格顶点关联的相邻像素元；根据所述相邻像素元的纹理属性信息，更新所述初始网格顶点的顶点属性信息，得到目标网格顶点；以及根据所述目标网格顶点，构建所述目标网格模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述目标网格模型和与所述待检测对象关联的透视图像信息，构建检测图像信息包括：根据指数映射对所述目标网格模型的纹理属性信息进行采样，得到表征所述待检测对象外壁的初始模型图像信息；在所述初始模型图像信息包含有缺失模型像素元的缺失区域的情况下，根据所述缺失区域的位置信息，按照预设规则从所述初始模型图像信息中确定目标纹理区域；将所述目标纹理区域填充至所述缺失区域，得到目标模型图像信息；以及
融合所述目标模型图像信息和所述透视图像信息，得到所述检测图像信息。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：利用图像采集装置采集所述待检测对象在所述目标时刻的图像信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述图像采集装置包括N个，N≥2；根据所述像素元的法向信息和像素元属性信息，构建在所述目标时刻，针对所述待检测对象的第一目标点云模型包括：利用目标变换矩阵处理所述像素元的法向信息和像素元属性信息，得到与每个所述图像采集装置相关联的目标像素元，其中，所述目标变换矩阵与所述图像采集装置具有关联关系；根据与所述图像采集装置相关联的目标像素元，构建与所述图像采集装置相关联的初始点云模型；以及融合N个所述图像采集装置各自关联的初始点云模型，得到在所述目标时刻，针对所述待检测对象的第一目标点云模型。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：利用目标标定对象对N个所述图像采集装置中的每个分别进行标定，得到与每个所述图像采集装置关联的目标变换矩阵。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述目标标定对象包括目标标定板，所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志强，张丽，孙运达，李栋，孟馨蕊，王朔，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：