一种用于社区安检辅助的危险品识别方法技术

本发明专利技术提供了一种用于社区安检辅助的危险品识别方法。该发明专利技术包括：获取安检图像，并提取图像特征；基于所述图像特征确定安检识别指数；当所述安检识别指数小于预设识别指数时，判定对所述安检图像无法有效识别，并对无法有效识别的图像进行图像特征补偿；基于图像特征补偿结果，完成危险品识别。安检图像进行安检识别指数计算比较，来初步提高识别效率，且通过对无法识别的安检图像进行图像补偿、识别，提高对危险品识别的精准度，保证识别效率的提高，加强社区的安全。加强社区的安全。加强社区的安全。

【技术实现步骤摘要】
一种用于社区安检辅助的危险品识别方法


[0001]本专利技术涉及危险品识别
，特别涉及一种用于社区安检辅助的危险品识别方法。

技术介绍

[0002]目前，随着城市的发展，社区已经成了人们生活的最小单元。社区是社会有机体最基本的内容，是宏观社会的缩影，是人们自我管理、自我服务、自我保障、自我教育的最小单元。社区安全关系着整个社会的安全，社区安检对于社会安全有着重大意义，因而在社区安检时危险品的识别尤为重要。而现在的识别技术只是单纯的对图像本身进行特征提取以及匹配识别，当存在识别无效的情况时，一般只是报警处理，会因为危险品识别不够精准，导致危险品识别效率低下。
[0003]因此，本专利技术提出一种用于社区安检辅助的危险品识别方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，用以通过对危险品特征点的分析，对安检图像进行安检识别指数计算比较，来初步提高识别效率，且通过对无法识别的安检图像进行图像补偿、识别，提高对危险品识别的精准度，保证识别效率的提高，加强社区的安全。
[0005]本专利技术提供一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，其征在于，包括：步骤1：获取安检图像，并提取图像特征；步骤2：基于所述图像特征确定安检识别指数；步骤3：当所述安检识别指数小于预设识别指数时，判定对所述安检图像无法有效识别，并对无法有效识别的图像进行图像特征补偿；步骤4：基于图像特征补偿结果，完成危险品识别。
[0006]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，步骤1中，获取安检图像，并提取安检图像特征，包括：获取预设危险品图像集，标记每个预设危险品的特征点；基于标记的特征点，得到每个预设危险品的危险品特征；将危险品特征以及危险品目录存储至危险品数据库；获取安检图像，标记安检图像特征点；基于所述危险品数据库对所述安检图像特征点进行遍历分析，得到安检图像特征。
[0007]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，获取预设危险品图像集，标记每个预设危险品的特征点，包括：对预设危险品图集中每种危险品的全部图片进行灰度处理，得到像素灰度值集合；
基于像素灰度值集合，获取同种危险品中每个危险品图片的多角度特征点，并将同种危险品中每两个危险品图片的多角度特征点进行相似分析，统计相似特征点的第一个数，当第一个数大于对应两个危险品图片中每个图片的多角度特征点的点总数的一半时，将第一个数个特征点保留；将同种危险品对应保留的所有特征点进行单个重叠剔除，作为对应预设危险品的特征点，并标记。
[0008]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，步骤2中，基于所述图像特征确定安检识别指数，包括：基于危险品数据库匹配与所述图像特征相似的危险品特征集合；将所述图像特征与每个危险品特征中的特征点进行配对分析，获取对应的若干组匹配对；基于所述匹配对，计算所述图像特征与每个危险品特征的待确认识别指数；其中，n1表示图像特征与对应危险品特征之间的匹配度组数；表示对应第i1组匹配对中基于危险品特征所对应特征点的第一参考权重，且； 表示对应第i1组匹配对中第一特征点的特征参考值；表示对应第i1组匹配对中第二特征点的特征参考值；表示安检过程中基于特征差值的损耗系数；表示安检过程中基于特征比值的损耗系数；表示对应第i1组匹配对中基于图像特征所对应特征点的第二参考权重，且；R表示图像特征与对应危险品特征的待确认识别指数；其中，的取值范围为[0，1]，的取值范围为[0，1]；从所获取的所有待确认识别指数进行指数筛选，作为安检识别指数。
[0009]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，从所获取的所有待确认识别指数进行指数筛选，作为安检识别指数，包括：若所述待确认识别指数只存在一个，将所述待确认识别指数作为所述图像特征的安检识别指数；若所述待确认识别指数存在多个，则将所有的待确认识别指数进行比较，输出最大识别指数，作为安检识别指数。
[0010]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，步骤2中，基于所述图像特征确定安检识别指数，还包括：基于所述图像特征确定的安检识别指数，确定危险品种类，并匹配相对应的预设
识别指数；当所述安检识别指数大于或等于所述预设识别指数时，判定对所述安检图像识别成功，并输出识别危险品命令。
[0011]优选的，一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，步骤3中，当所述安检识别指数小于预设识别指数时，判定对所述安检图像无法有效识别，并对无法有效识别的图像进行图像特征补偿，包括：获取所述无法有效识别的图像的图像特征的特征点；基于预设坐标区间，对所述图像特征进行分割，得到区块实时特征点集；基于预设坐标区间，对每个危险品特征进行分割，得到对应区块标准特征点集；对所述区块实时特征点集进行灰度值分布分析，得到实时灰度值分布；按照同一坐标区间，为区块实时特征点集中的区块实时特征点匹配相对应的区块标准特征点集中的区块标准特征点，并对匹配的区块标准特征点进行灰度值分布分析，得到标准灰度值分布；基于最大类间方差法，得到所述实时灰度值分布的二值化图像，获取所述二值化图像的多边形轮廓区域，进行轮廓拼接，得到区块实时轮廓；基于最大类间方差法，得到所述标准灰度值分布的二值化图像，获取所述二值化图像的多边形轮廓区域，进行轮廓拼接，得到区块标准轮廓；将所述区块实时轮廓以及所述区块标准轮廓输入曲度计算模型，得到区块实时曲度集以及区块标准曲度集；基于所述区块实时曲度集以及所述区块标准曲度集，得到轮廓相似度；当轮廓相似度大于或等于预设轮廓相似阈值时，按照所述区块标准特征点查找所述区块实时特征点中的疑似缺陷点；基于所述区块标准曲度集，对所述疑似缺陷点的上一个特征点和下一个特征点进行位置锁定，并对所述上一个特征点和下一个特征点进行曲度补偿，预测补偿位置点；当补偿位置点与疑似缺陷点为同个位置时，判定所述疑似缺陷点为有效点；否则，将所述补偿位置点进行保留，进而根据补偿后的区块实时特征点集，获取新的图像特征。
[0012]优选的，进而根据补偿后的区块实时特征点集，获取新的图像特征，包括：获取所述补偿后的区块实时特征点集以及曲度补偿工作日志，对曲度补偿过程进行监测，若曲度补偿过程无异常，则输出所述补偿后的区块实时特征点集相对应的图像特征为新的图像特征；若曲度补偿过程出现异常，则对无法有效识别的图像进行二次图像特征补偿。
[0013]优选的，基于图像特征补偿结果，完成危险品识别，包括：基于危险品数据库中的每个危险品的危险程度，对每个危险品进行危险分级；当收到识别危险品命令时，基于所述危险分级输出所述识别危险品命令中识别的危险品等级进行预警提示。
[0014]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0015]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0016]附图用来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于社区安检辅助的危险品识别方法，其征在于，包括：步骤1：获取安检图像，并提取图像特征；步骤2：基于所述图像特征确定安检识别指数；步骤3：当所述安检识别指数小于预设识别指数时，判定对所述安检图像无法有效识别，并对无法有效识别的图像进行图像特征补偿；步骤4：基于图像特征补偿结果，完成危险品识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取安检图像，并提取安检图像特征，包括：获取预设危险品图像集，标记每个预设危险品的特征点；基于标记的特征点，得到每个预设危险品的危险品特征；将危险品特征以及危险品目录存储至危险品数据库；获取安检图像，标记安检图像特征点；基于所述危险品数据库对所述安检图像特征点进行遍历分析，得到安检图像特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取预设危险品图像集，标记每个预设危险品的特征点，包括：对预设危险品图集中每种危险品的全部图片进行灰度处理，得到像素灰度值集合；基于像素灰度值集合，获取同种危险品中每个危险品图片的多角度特征点，并将同种危险品中每两个危险品图片的多角度特征点进行相似分析，统计相似特征点的第一个数，当第一个数大于对应两个危险品图片中每个图片的多角度特征点的点总数的一半时，将第一个数个特征点保留；将同种危险品对应保留的所有特征点进行单个重叠剔除，作为对应预设危险品的特征点，并标记。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述图像特征确定安检识别指数，包括：基于危险品数据库匹配与所述图像特征相似的危险品特征集合；将所述图像特征与每个危险品特征中的特征点进行配对分析，获取对应的若干组匹配对；基于所述匹配对，计算所述图像特征与每个危险品特征的待确认识别指数；；n1表示图像特征与对应危险品特征之间的匹配度组数；表示对应第i1组匹配对中基于危险品特征所对应特征点的第一参考权重，且；表示对应第i1组匹配对中第一特征点的特征参考值；表示对应第i1组匹配对中第二特征点的特征参考值；表示安检过程中基于特征差值的损耗系数；2表示安检过程中基于特征比值的损耗系数；表示对应第i1组匹配对中基于图像特征所对应特征点的第二参考权重，且；R表示图像特征与对应危险品特征的待确认识别指数；
其中，的取值范围为[0，1]，的取值范围为[0，1]；从所获取的所有待确认识别指数进行指数筛选，作为安检识别指数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所获取的所有待确认识别指数进行指数筛选，作为安检识别指数，包括：若所述待确认识别指数只存在一个，将所述待确认识别指数作为所述图像特征的安检识别指数；若所述待确认识别指数存在多个，则将所有的待确认识别指数进行比较，输出最大识别指数，作为安检识别指数。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：梁春艳，杨雪，
申请(专利权)人：广东汇通信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：