[发明专利]一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法及装置

权利要求书

1.一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法，其特征在于，包括步骤：

在工程现场对试件进行取样，将试件固定于特定纯色底板上，并通过第一摄像头获取所述试件的第一图像；

试件送至检验中心后，通过第二摄像头获取检验中心内试件的第二图像；

计算所述第一图像的第一特征库和所述第二图像的第二特征库；

计算所述第一特征库与所述第二特征库的特征相似度，并根据所述特征相似度判断第一图像与第二图像是否对应同一个试件。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法，其特征在于，

所述第一摄像头和第二摄像头是可变倍摄像头，设置于可上下左右转动的云台上。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法，其特征在于，

所述纯色底板为任意与试件成鲜明对比的色彩，且表面刻画有间距的横竖网格线。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法，其特征在于，

所述第一图像是所述第一摄像头变倍缩放使所述试件整体成最大像落在画面区域中，画面边缘为纯色底板的图像；

所述第二图像是所述第二摄像头变倍缩放使所述试件整体成最大像落在画面区域中，画面边缘为纯色底板的图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理方法，其特征在于，所述“计算所述第一图像的第一特征库和所述第二图像的第二特征库；计算所述第一特征库与所述第二特征库的特征相似度，并根据所述特征相似度判断第一图像与第二图像是否对应同一个试件”，还包括步骤：

提取所述第一图像的边缘一圈像素RGB值，计算边缘像素均值，遍历所述第一图像的所有像素RGB值，计算与所述边缘像素均值的差异性，当所述差异性小于设定的阈值时，归为底板区域，否则归为试件区域；

提取所述第二图像的边缘一圈像素RGB值，计算边缘像素均值，遍历所述第一图像的所有像素RGB值，计算与所述边缘像素均值的差异性，当所述差异性小于设定的阈值时，归为底板区域，否则归为试件区域；

计算第一试件区域图像和第二试件区域图像的相关系数，判断所述相关系数是否达到预设的相关阈值，若所述相关系数未达到预设的相关阈值，则判定第一图像和第二图像对应的不是同一试件；

若所述相关系数达到预设的相关阈值，则对第一试件区域图像和第二试件区域图像进行归一化处理，通过CNN卷积神经网络提取得到第一特征库和第二特征库，使用K近邻KNN算法比较所述第一特征库和所述第二特征库的相似度，当相似特征数占特征库总数的百分比达到预设的相似阈值时，则判定所述第一图像和第二图像对应的是同一试件。

6.一种基于人工智能图像识别的网络见证管理装置，其特征在于，包括：第一摄像头、第一纯色底板、第二摄像头、第二纯色底板和处理器；

所述第一纯色底板用于：固定从工程现场取样的试件；

所述第一摄像头用于：获取所述第一纯色底板上试件的第一图像；

所述第二纯色底板用于：送至检验中心的试件；

所述第二摄像头用于：获取所述第二纯色底板上试件的第二图像；

所述处理器用于：计算所述第一图像的第一特征库和所述第二图像的第二特征库；计算所述第一特征库与所述第二特征库的特征相似度，并根据所述特征相似度判断第一图像与第二图像是否对应同一个试件。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理装置，其特征在于，还包括：第一云台和第二云台；

所述第一摄像头是可变倍摄像头，设置于可上下左右转动的第一云台上；

所述第二摄像头是可变倍摄像头，设置于可上下左右转动的第二云台上。

8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能图像识别的网络见证管理装置，其特征在于，

所述第一纯色底板或第二纯色底板为任意与试件成鲜明对比的色彩，且表面刻画有间距的横竖网格线。