[发明专利]一种3D生物智能识别方法及系统

权利要求书

1.一种3D生物智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：训练得到生物标样三维图像数据库，所述生物标样三维图像为生物的包含三维数据的三维图像，所述三维数据为预定数量n个特征值（x，y，z）；

S2：获取待识别生物的包含三维数据的生物三维图像；

S3：将所述待识别生物的三维图像与所述生物标样三维图像数据库进行比较识别，判断相似度是否达到预定阈值，若是，则执行步骤S4；否则，跳转步骤S2；

S4：对达到所述预定阈值的所述待识别生物的三维图像进行标识并输出。

2.根据权利要求1所述的3D生物智能识别方法，其特征在于，获取所述包含三维数据的三维图像的步骤为：

S11：利用至少两个摄像头或3D摄像头拍摄所述生物的至少两组预定数量n幅照片；

S12：获取至少两组每幅所述照片的三维数据；

S13：将至少两组每幅所述照片的三维数据配准和融合为所述生物的三维图像。

3.根据权利要求2所述的3D生物智能识别方法，其特征在于，所述特征值（x，y，z）中的z值是通过小角度差频法来计算的。

4.根据权利要求2所述的3D生物智能识别方法，其特征在于，所述获取至少两组每幅所述照片的三维数据还可为：

S121：直接获取至少两组每幅所述照片的特征点的特征值（x，y）；

S122：根据至少两组所述照片的特征点的特征值（x，y），在标准库中找到最匹配最接近的z0值；

S123：将获取的特征值（x，y）与标准库中的z0值组合为三维数据。

5.根据权利要求2或4任一项所述的3D生物智能识别方法，其特征在于，所述生物包含预定数量n个特征点，每幅所述照片的特征点均不同，每个所述特征点对应不同的特征值（x，y，z）。

6.一种3D生物智能识别系统，包括用于获取待识别生物的三维数据的三维扫描装置（6），以及与所述三维扫描装置（6）相连用于对所述三维数据进行配准和融合得到所述待识别生物的三维图像的控制装置（5）；其特征在于，所述3D生物智能识别系统还包括与所述控制装置（5）分别相连的照射装置（1）、摄像单元（2）、位置检测单元（3）和扫描区域确定单元（4）；

所述照射装置（1），用于基于所述控制装置（5）发出的控制信号向所述待识别生物发射隙状光束；

所述摄像单元（2），用于顺序拍摄所述隙状光束照射所述待识别生物的照片；

所述位置检测单元（3），用于通过扫描所述摄像单元（2）拍摄的照片来检测所述照片中所述隙状光束的位置；

所述扫描区域确定单元（4），用于基于在作为所述待识别生物的照片之前所述摄像单元（2）拍摄的照片中的所述隙状光束的位置确定所述位置检测单元（3）在所述作为待识别生物的照片中的扫描区域。

7.根据权利要求6所述的3D生物智能识别系统，其特征在于，所述控制装置（5）包括：完整扫描数据获取单元（51）和三维模型获取单元（52）；

所述完整扫描数据获取单元（51），用于对所述至少两组三维数据进行配准和融合，得到所述待识别生物的侧面、顶部和底部的完整扫描数据；

所述三维模型获取单元（52），与所述完整扫描数据获取单元（51）相连用于对所述待识别生物的侧面、顶部和底部的完整扫描数据进行配准和融合，得到所述待识别生物的三维图像。

8.根据权利要求6所述的3D生物智能识别系统，其特征在于，所述照射装置（1）包括：发光单元（11）和反射镜（12）；

所述发光单元（11），用于基于所述控制装置（5）发出的第一控制信号向所述反射镜（12）的反射面发出所述隙状光束；所述第一控制信号为控制所述发光单元（11）是否发出所述隙状光束的信号；

所述反射镜（12），用于基于所述控制装置（5）发出的第二控制信号来控制所述反射镜（12）的反射面的旋转且反射所述隙状光束至所述待识别生物；所述第二控制信号为控制所述反射镜（12）的反射面的旋转角度的信号。