[发明专利]现场足迹智能提取方法

权利要求书

1.现场足迹智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用YoloV5模型对包围在足迹区域外侧的直角足迹标尺进行三点标记构成等效直角三角形；

根据所述等效直角三角形的直角位置的角度变化提供拍摄角度的修正提示，并以修正后的拍摄角度拍摄足迹区域图像；

将足迹区域图像导入深度网络中分离足迹区域图像的前景以获取足迹分割图。

2.根据权利要求1所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述利用YoloV5模型对包围在足迹区域外侧的直角足迹标尺进行三点标记构成等效直角三角形，包括：

将直角足迹标尺沿足迹的朝向进行设置；

通过YoloV5模型对直角足迹标尺的3个顶点区域的中心点进行标记，并将三个中心点连线形成等效直角三角形。

3.根据权利要求1所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述根据所述等效直角三角形的直角位置的角度变化提供拍摄角度的修正提示，并以修正后的拍摄角度拍摄足迹区域图像，包括以下拍摄时的倾斜角计算公式：

α＝|θ_ABC-90°|±β

其中，α为拍摄时的倾斜角，θ_ABC为拍摄的足迹区域图像中等效直角三角形的直角位置的实际角度，β为修正角度，取值范围为2°。

4.根据权利要求1所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述将足迹区域图像导入生成器中分离前景以获取足迹分割图，执行之前还包括以下步骤：

根据足迹区域图像确定等效直角三角形所对应的等效矩形；

根据所述修正提示获取修正后的足迹区域图像平面中等效矩形四个顶点所对应的目标点；

以足迹区域图像中等效矩形的四个顶点以及四个顶点所对应四个目标点构成的四组点集求解透视变换矩阵，并根据结果进行角度变换，得到二次修正后的足迹区域图像。

5.根据权利要求4所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述透视变换矩阵为：

其中，u,v表示顶点在足迹区域图像平面中的坐标，x,y表示目标点在根据所述修正提示获取修正后的足迹区域图像平面中的坐标，a₁₁-a₃₂对应四组点集。

6.根据权利要求1所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述深度网络包括有生成器与判别器，所述生成器包括有下采样模块、残差模块以及上采样模块，所述下采样模块与上采样模块为跨层连接，所述下采样模块将足迹区域图像解码到源域特征空间，所述残差模块将下采样模块采样并解码的数据映射到目标域特征空间，所述上采样模块根据残差模块映射的数据生成足迹分割图，所述判别器用于判别足迹分割图的真伪。

7.根据权利要求6所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

对足迹分割图进行图像识别并将其足迹分割图区分为指区、前掌区、足弓区以及足跟区；

通过前掌区左右两侧最外缘的点以及足跟区左右两侧最外缘的点获取足迹分割图的足迹中心线、外缘切线以及内缘切线。

8.根据权利要求1-7任一所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用YoloV5模型预测足迹区域获取正向框；

以等效直角三角形的直角边与水平方向的夹角作为旋转角，以等效直角三角形的直角边与正向框的交点作为旋转点，修正正向框的角度；

将修正后的正向框限制于直角足迹标尺的内部得到目标框。

9.根据权利要求8所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于：所述足迹区域图像以所述目标框与水平方向的夹角作为旋转角进行角度修正。

10.根据权利要求1-7任一所述的现场足迹智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

测量足迹区域中等效直角三角形的斜边的实际长度；

获取足迹区域图像中等效直角三角形的斜边的像素长度；

以获得的所述实际长度与像素长度获取比例尺。