【技术实现步骤摘要】
本申请涉及轮廓匹配领域，具体而言，涉及一种具有抗噪功能的轮廓匹配方法、系统及介质。
技术介绍
1、目前，轮廓匹配算法在抗噪和匹配速度方面存在一系列明显的缺点，限制了其在实际应用中的效能；首先，对于噪声数据的鲁棒性不足是一个突出的问题。传统的轮廓匹配算法在处理包含噪声的轮廓时容易受到噪声的影响，从而导致匹配结果的不准确性；噪声可能以各种形式存在于图像或数据中，如图像采集过程中的传感器误差、环境光变化等，而经典轮廓匹配算法对于这些噪声的处理能力相对有限；这种不稳定性使得算法在实际场景中容易产生误匹配或漏匹配，限制了其在复杂环境中的可靠性。
2、其次，现有算法在匹配速度方面也面临着显著的挑战；随着数据规模的增大，经典轮廓匹配算法通常需要消耗大量的计算资源，导致匹配速度较慢。这对于需要实时性响应的应用场景，例如自动驾驶中的目标检测、视频监控中的实时目标跟踪等，构成了一个明显的局限；在这些应用中，快速的匹配速度是至关重要的，而现有技术的速度限制影响了其在关键任务中的可行性；针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
【技术保护点】
1.一种具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，使用Sobel算子获取水平方向梯度信息与垂直方向梯度信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，通过改进的金字塔顶层匹配策略对模板集合进行匹配，剔除重复目标，完成模板集合匹配后，得到顶层目标，通过亚像素算法获取顶层目标的位置信息，具体包括：
4.根据权利要求3所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，顶层候选目标选择算法如下：
5.根据权利要求4所述的具有抗噪功...
【技术特征摘要】
1.一种具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，使用sobel算子获取水平方向梯度信息与垂直方向梯度信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，通过改进的金字塔顶层匹配策略对模板集合进行匹配，剔除重复目标，完成模板集合匹配后，得到顶层目标，通过亚像素算法获取顶层目标的位置信息，具体包括：
4.根据权利要求3所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，顶层候选目标选择算法如下：
5.根据权利要求4所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，非极大值抑制算法计算过程如下：
6.根据权利要求5所述的具有抗噪功能的轮廓匹配方法，其特征在于，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹建伐，陈安，董正桥，周才健，朱俊杰，周柔刚，
申请(专利权)人：杭州汇萃智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。