[发明专利]一种目标检测方法和系统

说明书

本申请公开一种目标检测方法、系统，其中，所述的方法包括以下步骤：对待检测物品进行拍照和处理，获得待测图像结构特征图；从模板图库中查找与所述待测图像的结构特征图相似度最大的模板图，根据相似度大小，判断待检测图像中是否包含目标物体；如果包含，则计算所述模板图的边界框，以及待检测图像中目标物体的边界框；对待测目标物体的边界框与所述获取的模板图的边界框信息进行对比，获得目标物体在所述待测图像中的定位；显示目标物体的定位，并报警。利用本发明公开的方法和系统,不仅能够适应X射线图像中目标物体的尺度变化、旋转变化，而且能够适用于物体局部遮挡的情形。此外，所述方法和系统仅需少量包含目标物体的模板图像即可完成目标检测任务，有较强的实用性。

技术领域

本发明涉及自动化安检领域，更具体地说，涉及一种目标检测方法和系统在自动化安检领域中的应用。

背景技术

近年来，在机场、地铁、火车站等公共场所发生的恐怖袭击事件以及非法分子利用快递渠道寄递危险物品的犯罪事件，引起国家和社会对安检工作的高度重视。目前，国内外广泛采用X光安检机辅助人工检查，实现行李、快递等包裹中危险物品的检测。但是，这种依靠肉眼判断X射线图像中是否存在危险物品的方式，不仅耗时耗力，而且容易受到安检人员工作经验及身体状态的影响。因此实现危险物品的自动检测是安检领域中的研究热点。

通常，物体到X射线源的距离不同、在包裹中的姿势不同，导致在X光安检机上形成大小不同、旋转角度不同的X射线图像，同时物体之间重叠遮挡，给X射线图像中危险物品的自动检测带来挑战。因此如何能够适应X射线图像中目标物体的尺度变化、旋转变化，同时能够适用于物体局部遮挡的情形，而且有较高的检测效率是目前安检领域自动检测亟待解决的问题。

发明内容

针对这些问题，本发明公开一种目标检测方法和系统，不仅能够适应X射线图像中目标物体的尺度变化、旋转变化，而且能够适用于物体局部遮挡的情形。此外，所述方法和系统仅需少量包含目标物体的模板图像即可完成目标检测任务，有较强的实用性。

本发明公开了一种目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：对待检测物品进行拍照和处理，获得待测图像结构特征图；从模板图库中查找与所述待测图像的结构特征图相似度最大的模板图，根据相似度大小，判断待检测图像中是否包含目标物体；如果包含，则计算所述模板图的边界框，以及待检测图像中目标物体的边界框；对待测目标物体的边界框与所述获取的模板图的边界框信息进行对比，获得目标物体在所述待测图像中的定位；显示目标物体的定位，并报警。

本发明在构建所述图像的结构特征图时，采用了无向全连接图的表示方法，即结构特征图中任意顶点都有连接边，且连接边没有方向。该结构特征图G可由四元组表示，其中V＝{v₁，v₂，...，v_M}表示结构特征图中所有顶点的集合，M是顶点的个数；E＝{e₁，e₂，...，e_N}表示结构特征图中所有边的集合，N是边的个数；表示结构特征图中顶点属性的集合，ω表示顶点在结构特征图中的结构属性。本发明将图像中提取的SIFT特征点作为结构特征图的顶点，两两特征点之间的连线作为结构特征图的边。

优选的，所述获取待测图像的结构特征图，具体包含以下步骤：获取图像的特征点作为结构特征图的顶点集合；通过所述顶点集合，得到边长的集合以及夹角集合；根据上述步骤得到的顶点和边的集合，得到图像的结构特征图。

优选的，所述的计算所述结构特征图相似度的算法至少与顶点个数、顶点相似度和结构相似度有关。