[发明专利]用于对象识别的方法

权利要求书

1.一种计算机实现的对要识别的对象进行对象识别的方法，所述方法包括以下步骤：

通过移动设备获取所述对象的多个图片，

将所述获取的图片发送到云服务器，

通过所述云服务器重建所述对象的3D点云重建，

使用所述3D点云重建在3D数据库中执行3D匹配搜索以识别所述对象，所述3D匹配搜索包括将所述对象的所述3D点云重建与存储在所述3D数据库中的已知对象的3D点云进行比较。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述对象的所述3D点云重建与存储在所述3D数据库中的已知对象的3D点云的所述比较包括：机器学习或3D几何比较中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述机器学习包括以下步骤：将所述3D点云重建划分为多个3D描述符，其中所述3D描述符包括平面、球体、圆柱体、立方体和圆环之一，并且其中所述3D描述符被划分为与所述3D描述符相关联的多个3D图元，并且其中所述多个3D图元通过描述其形成所述对象的空间连通性的连通性图在空间上连接。

4.根据前述权利要求所述的方法，其中使用所提取的多个图元和相关联的连通性图执行所述3D搜索匹配。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，包括：在第一数据库中执行第一搜索匹配，其中将已知对象与关联于所述已知对象的已知元数据一起存储，使用包括光学字符识别、基于SIFT的成像、颜色梯度分析中的至少一个的2D识别技术执行所述第一搜索匹配，和/或所述第一搜索匹配在所述元数据上执行。

6.根据前述权利要求所述的方法，其中所述方法的所述步骤被同时执行，直到在所述第一数据库或所述3D数据库中的至少一个中已识别出所述对象为止，特别地，只要尚未获取所述对象或直到达到超时为止，就可以获取图片，其中每次所述3D数据库或所述第一数据库中存储的已知对象被消除时，尤其是使用表示要识别的所述对象的维数的元数据或边界盒，都会更新所述3D数据库和/或所述第一数据库的数据库索引。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中获取多个图片的所述步骤包括从视频序列中提取所述图片，所述方法包括：根据所述3D点云重建动态地调整所述获取参数，其中来自所述视频序列的图片每《n》帧保存一次，并且其中《n》被动态地调整或由所述用户调整，特别是其中n在所述方法开始时被赋予较高的值，并随着所述重建变得更加精确而减小。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中重建所述对象的3D点云重建的所述步骤包括：提取可以在所述对象的所述多个图片中相关的多个关键点，其中所述多个图片中的至少两个图片示出所述对象的至少两个不同视点，将所述关键点放置在所述对象上，定义所述对象的多个顶点，其中顶点在3D中对应于所述对象的至少3个图片中识别的特定点，并添加所述3D顶点以构建所述对象的重建的3D点云，以得出所述对象的所述3D点云重建。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述3D重建包括对所述3D点云重建进行去噪的步骤，其中所述去噪包括：利用多个虚拟体素对所述3D重建空间进行采样，对虚拟体素中包含的顶点数量进行计数，以及当所述虚拟体素中的所述顶点数量低于顶点阈值时，删除所述虚拟体素中包含的所述顶点。

10.根据前述权利要求所述的方法，其中所述虚拟体素的大小和所述顶点阈值是动态可调的。

11.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中重建所述对象的3D点云重建的所述步骤包括：提取可以在所述对象的所述多个图片中相关的多个关键点，其中所述多个图片中的至少两个图片示出所述对象的至少两个不同视点，将所述关键点放置在所述对象上，定义所述对象的多个3D切片，其中3D切片包括至少一个关键点，并添加所述3D切片以构建所述对象的重建的3D点云，以得出所述对象的所述3D点云重建。