【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维图像处理，尤其涉及车底异物智能扫描识别系统及方法。
技术介绍
1、三维图像处理
是一门涉及捕获、分析、处理以及可视化三维图像数据的技术，领域通常包含从三维扫描设备获取图像数据，然后使用各种算法进行处理，如三维重建、特征提取、模式识别以及图像优化等。这些技术广泛应用于多个领域，包括医学成像、工业检测、虚拟现实，以及安全检查等。三维图像处理通过提供空间深度信息，能够更加精确和全面地理解物体的形状和结构，从而超越了传统二维图像处理技术的局限。
2、其中，车底异物智能扫描识别系统是一种利用三维图像处理技术来检测和识别车辆底部的异物或异常情况的系统，此系统的主要目的是为了提高安全性，防止潜在的安全威胁，例如检测是否有非法携带的物品或车辆底部的损伤。通过高精度的扫描设备捕获车底的三维图像，然后使用专门的算法分析这些图像，以识别出不属于车辆结构的异物。这样的系统在边境检查站、重要设施的入口，或者任何需要提高安全措施的地方都非常有用。
3、传统车底扫描系统在多方面存在局限。通常依靠单一算法或技术，识别准确率和适应性在复杂环境下受限，如在变化的光照或运动条件下效果不佳。动态变化处理不够灵敏，无法有效应对高速移动或环境变化的挑战，导致检测失败或误判。边缘识别上无法精确分辨复杂背景中的异物，增加漏检或误报风险。缺乏异构计算加速的支持，处理速度慢，响应时间长，影响扫描流程效率。缺少预测性扫描功能，难以适应车辆运动轨迹变化，导致扫描盲区或重复扫描，降低扫描效率和准确性。
技术实现
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的车底异物智能扫描识别系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：车底异物智能扫描识别系统包括车型识别模块、环境感知模块、多尺度重建模块、图论优化模块、动态图像处理模块、边缘识别模块、异构计算加速模块、预测式扫描模块；
3、所述车型识别模块基于车底图像，采用支持向量机算法进行车辆类型的初始识别，接着应用卷积神经网络进行深度特征提取和分类，对车辆类型进行识别，并为扫描流程匹配模式，生成车型识别数据；
4、所述环境感知模块基于车型识别数据，采用多传感器数据融合技术，结合自适应调整算法，分析并调整扫描设备的参数，包括光照强度和扫描速度，匹配差异化环境条件，生成环境匹配参数；
5、所述多尺度重建模块基于环境匹配参数，采用动态三维重建技术，根据车型和环境条件调整扫描策略和重建算法，基于精度或速率进行三维图像重建，生成三维重建图像；
6、所述图论优化模块基于三维重建图像，采用图像到图结构转换技术和图论分析方法，分析图像中的关键特征及其相互关系，优化特征识别和分类过程，生成优化后的图像特征；
7、所述动态图像处理模块基于优化后的图像特征，应用长短期记忆网络模型和时间序列分析技术，处理连续的扫描数据，对车辆底部动态变化进行响应，生成动态处理数据；
8、所述边缘识别模块基于动态处理数据，采用小波变换技术和形态学分析方法，进行边缘特征提取和分析，识别并分割车底环境中的异物边缘，生成边缘识别结果；
9、所述异构计算加速模块基于边缘识别结果，应用异构资源调度算法和神经网络加速技术，对处理流程进行调度和加速，进行物体识别，生成加速处理数据；
10、所述预测式扫描模块基于加速处理数据，采用运动预测模型和扫描参数动态调整策略，预测车辆未来位置和轨迹，优化扫描过程，生成预测扫描结果；
11、所述车型识别数据包括车辆类别、尺寸参数、形状描述，所述环境匹配参数包括光照强度设定、扫描速度设定，所述三维重建图像包括精度模式图像、速度优先模式图像，所述优化后的图像特征包括关键节点、空间关系图谱，所述动态处理数据包括动态特征序列、变化趋势分析，所述边缘识别结果包括异物边界线、边缘特征数据，所述加速处理数据包括加速识别结果、处理时间记录，所述预测扫描结果包括位置预测数据、轨迹估计图。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述车型识别模块包括图像采集子模块、特征提取子模块、分类识别子模块；
13、所述图像采集子模块基于车底图像，应用图像预处理算法，将彩色图像转换为灰度图，接着使用canny算法突出车辆的轮廓和结构线条，通过高斯滤波器去除图像中的随机噪声，生成车底图像数据集；
14、所述特征提取子模块基于车底图像数据集，采用支持向量机算法，通过核函数将车辆图像映射到高维特征空间，利用线性分类器在该空间中构建最佳分割超平面，区分差异化车型的基础特征，结合几何形状分析技术，对车辆的轮廓、大小和比例进行测量和分析，提取车辆特征，生成基础车辆特征概况；
15、所述分类识别子模块基于基础车辆特征概况，运用卷积神经网络，该网络通过多层特征提取层逐步挖掘车辆的复杂特征，利用relu增强网络处理非线性特征，再通过池化层减少特征维度并保留关键特征信息，对车辆类型进行分类和识别，生成车型识别数据。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述环境感知模块包括光照强度子模块、天气条件子模块、参数调整子模块；
17、所述光照强度子模块基于车型识别数据，采用数据融合算法，分析多传感器的光谱数据和车辆表面特性，通过光照适应性调整方法，根据实时光照条件和车辆反射率调整传感器的曝光时间和感光度，匹配差异化光照环境，生成光照匹配参数；
18、所述天气条件子模块基于环境光照匹配参数，采用气象模式识别算法，收集并分析气象站和传感器的气候数据，识别当前气候条件，包括温度、湿度和风速，运用天气适应算法，调整设备的防护措施和运行状态，匹配多种天气条件，生成天气适应性参数；
19、所述参数调整子模块基于天气适应性参数，应用动态扫描参数优化模型，结合环境光照和天气条件的实时数据，调节设备的扫描速度、分辨率和噪声处理级别，匹配环境中的扫描需求，生成环境匹配参数。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述多尺度重建模块包括扫描策略子模块、重建算法子模块、参数优化子模块；
21、所述扫描策略子模块基于环境匹配参数，采用动态三维重建技术的初步步骤，通过自适应算法调整扫描参数，包括根据车型大小调整扫描范围，根据环境光照调节扫描深度，生成调整后的扫描策略；
22、所述重建算法子模块基于调整后的扫描策略，采用三维重建算法，通过立体视觉原理分析多视角下的图像数据，结合深度学习方法进行点云重建，构建初步三维模型；
23、所述参数优化子模块基于初步三维模型，采用优化算法，对模型进行调整，包括使用参数调整技术优化模型的尺度和比例，应用纹理映射技术增强模型的视觉细节，生成三维重建图像。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述图论优化模块包括图像转换子模块、图论分析子模块、特征关联子模块；
25、所述图像转换子模块基于三维重建图像，采用图像分割和像素级映射算法，将图像中的每个像素点映射为图结构中的节点，同时通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述系统包括车型识别模块、环境感知模块、多尺度重建模块、图论优化模块、动态图像处理模块、边缘识别模块、异构计算加速模块、预测式扫描模块；
2.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述车型识别模块包括图像采集子模块、特征提取子模块、分类识别子模块；
3.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述环境感知模块包括光照强度子模块、天气条件子模块、参数调整子模块；
4.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述多尺度重建模块包括扫描策略子模块、重建算法子模块、参数优化子模块；
5.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述图论优化模块包括图像转换子模块、图论分析子模块、特征关联子模块；
6.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述动态图像处理模块包括数据预处理子模块、深度学习训练子模块、动态调整子模块；
7.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述边缘
8.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述异构计算加速模块包括资源调度子模块、神经网络加速子模块、能效优化子模块；
9.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述预测式扫描模块包括运动预测子模块、扫描参数调整子模块、实时数据分析子模块；
10.车底异物智能扫描识别方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的车底异物智能扫描识别系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述系统包括车型识别模块、环境感知模块、多尺度重建模块、图论优化模块、动态图像处理模块、边缘识别模块、异构计算加速模块、预测式扫描模块；
2.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述车型识别模块包括图像采集子模块、特征提取子模块、分类识别子模块；
3.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述环境感知模块包括光照强度子模块、天气条件子模块、参数调整子模块；
4.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述多尺度重建模块包括扫描策略子模块、重建算法子模块、参数优化子模块；
5.根据权利要求1所述的车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述图论优化模块包括图像转换子模块、图论分析子模块、特征关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：荣琼琼，刘泽，王涛，
申请(专利权)人：山东华时数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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