[发明专利]一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置。其中，方法包括以下步骤：S1：针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；S2：分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序；S3：对同一个锤具图像分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。本申请提供的基于概率程序推断的锤具识别方法使用边缘检测方法得到锤具轮廓并利用概率程序推断进行识别，不易受到噪声干扰，能够提高识别的准确率和可信度。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置。

背景技术

目前，锤具图像识别主要应用于行李物品安检系统、锤具生产分类系统等涉及工业生产和公共安全的领域，例如：为确保机场、火车站、地铁站等其他人流众多的公共场所安全，行李中的危险物品检测(包括对尖锐锤具的检测)已成为必要的安全手段之一；性能良好、生产效率高的自动化设备在工业生产中尤为重要，通过图像识别可以将不同类型的锤具准确输送到相应的生产线上。现有的通过图像识别进行锤具检测的方式效果并没有达到最佳。

发明内容

基于此，本发明实施例提供了一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置，以提高锤具识别的准确性和可信度。技术方案如下：

第一方面，本申请实施例中提供了一种基于概率程序推断的锤具识别方法，所述方法包括以下步骤：

S1：针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；

S2：分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序

S3：针对所述数据点集分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。

可选地，所述S1中边缘检测方法提取锤具轮廓的步骤如下：

S1-1：对读入的图像进行压缩，并转换为单通道的灰度图；

S1-2：使用改进的Canny检测算法进行边缘检测，识别真实边缘；

S1-3：去除噪声：在边缘检测完成后，利用形态学“开”操作将小的噪声消除，再离用“闭”操作重建丢失边缘的部分，以填充目标物的内控，获得主要特征对象的轮廓；

S1-4：轮廓提取：图像中的每个轮廓均对应一个点集，首先根据判断轮廓的起始点是否闭合来决定是否保存，然后构建轮廓树。其中，使用OpenCV提供的函数findContours实现轮廓的构建，选择RETR_EXTERNAL检索模式用于只检测外轮廓，选择CHAIN_APPROX_NONE近似方法用于存储所有的外周轮廓点。

可选地，所述S2中概率程序的构建方法如下：

首设置锤头的控制点个数可变，锤柄的控制点个数固定，使用三次B样条(B-Spline)方法来描述样条曲线近似拟合，所述概率程序通过多个控制点的闭合样条曲线来描述。

可选地，所述S3中概率程序推断的步骤如下：

S3-1：根据当前参数值运行概率程序并得到对应的几何形状；

S3-2：利用平均测度方法计算该几何形状与图像数据点集的相似度；

S3-3：利用杜鹃搜索算法更新概率程序的参数值，并重复上述步骤直至几何形状与图像数据点集的相似度基本不变。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于概率程序推断的锤具识别装置，所述装置包括：