一種新型三維物體識別裝置及方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于三維物體識別技術領域，具體涉及一種新型三維物體識別裝置及方法。
【背景技術】
[0002]目前，在三維物體識別技術的應用中一般的是將三維物體的目標表面進行處理，把提取的二維的特征數(shù)據(jù)和模型庫進行對比識別，在匹配識別方面應用的如指紋識別、面部識別等人體識別主要依靠二維的數(shù)據(jù)進行處理，對數(shù)據(jù)輸入源要求較高，而且其對比的特征庫和待識別目標的一一對應的關系，而產(chǎn)品或廣泛的三維識別是一對多的關系，標準版的特征模型和多實物模型之間存在較大差別，因此需要一種針對三維物體識別裝置和方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術的不足，而提供一種技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的三維物體識別裝置和方法
本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的:一種新型三維物體識別裝置，它包括待識別物體，所述的三維物體識別裝置的主體由采集裝置、特征提取裝置、特征庫、計算裝置、顯示裝置組成，所述的采集裝置連接特征提取裝置，所述的特征提取裝置連接特征庫和計算裝置，所述的特征庫連接特征提取裝置、計算裝置，所述的計算裝置連接顯示裝置。
[0004]所述的采集裝置為激光掃描終端或CCD相機。
[0005]所述的采集裝置為特定光譜的攝像裝置。
[0006]所述的采集裝置為紅外攝像裝置或紫外攝像裝置。
[0007]一種新型三維物體識別方法，它包含以下步驟:步驟(I)圖像采集，通過調(diào)整傳感器檢測裝置的角度對準被識別物體進行圖像采集任務。
[0008]步驟(2)提取特征模型，通過對圖像的預處理的進行去細存粗，增強其顯性特征，弱化和去除其隱性特征，圖像預處理后進行采集對象的實物特征模型提取。
[0009]步驟(3)組建特征的模型庫，根據(jù)識別物體的類型和尺寸進行歸類整理，得到理論計算的模型特征，并結(jié)合實踐中得到普遍的數(shù)據(jù)進行動態(tài)的特征校正，組建一種存儲待識別物體的特征數(shù)據(jù)的動態(tài)特征模型庫。
[0010]步驟(4)特征模型的識別匹配，根據(jù)采集并經(jīng)過預處理的實物特征模型通特征庫中的待識別物體的特征進行對比、計算、量化成匹配參數(shù)，進行分類識別，要求分類識別概率誤差小于3%。
[0011 ] 步驟(5 )匹配結(jié)果并顯示，匹配結(jié)果的工作模式有自動和人工兩種模式，自動模式是交由軟件進行識別和判斷，不需要人員確認匹配結(jié)果直接存儲但是可以查詢歷史匹配記錄，而人工模式是把匹配的特征模型和實物的特征模型進行同時顯示，人工確認后該次匹配生效。
[0012]步驟(6)數(shù)據(jù)存儲，把匹配的結(jié)果包含提取得到的實物特征模型和模型庫中匹配的模型存入存儲裝置中。
[0013]所述的步驟(2)中的圖像的預處理包含圖像的放大、濾波、閾值處理、二值化處理步驟。
[0014]所述的步驟(2)中的實物特征模型提取包含小波矩處理、紋理分析處理、顏色處理、不變矩處理步驟。
[0015]所述的步驟(4)中的分類識別至少包含神經(jīng)網(wǎng)絡處理、支持向量機處理步驟。
[0016]所述的步驟(3)中的動態(tài)特征模型庫的數(shù)據(jù)輸入有理論特征模型和實物特征模型，所述的動態(tài)特征模型庫中設置有動態(tài)數(shù)據(jù)的自適應和學習裝置。
[0017]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明通過采用采集裝置、特征庫、特征提取裝置、計算裝置、顯示裝置組成了一種新型三維物體識別裝置，具有技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的優(yōu)點；本發(fā)明的新型三維物體識別裝置上設置有采集裝置、特征提取裝置、特征庫、計算裝置、顯示裝置，自動化程度高、數(shù)據(jù)容量大，具有采集、匹配自動化的優(yōu)點；本發(fā)明的一種三維物體識別方法依次進行圖像采集、提取特征模型、組建特征的模型庫、特征模型識別匹配、匹配結(jié)果顯示，完成三維物體的識別和結(jié)果顯示及其存儲，具有識別準確、應用范圍廣、拓展性強的優(yōu)點；本發(fā)明的組建的特征的模型庫具有動態(tài)化、自適應的特點，具有自動修正特征庫的優(yōu)點；本發(fā)明的匹配結(jié)果的工作模式有自動和人工兩種模式，具有實用性強、應用靈活、匹配彈性大的優(yōu)點；本發(fā)明設置的采集裝置為激光掃描終端、CCD相機、紅外攝像裝置、紫外攝像裝置中的一種，針對不同的采集要求，針對采集特征采用最佳的采集裝置，如針對動物和夜間工作較多的識別任務采用紅外攝像裝置，具有使用范圍廣、針對性強、識別任務多樣化的優(yōu)點；總的，本發(fā)明具有技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的優(yōu)點。
【附圖說明】
[0018]圖1是本發(fā)明一種新型三維物體識別裝置的結(jié)構示意圖。
[0019]圖2是本發(fā)明一種新型三維物體識別方法的流程示意圖。
[0020]圖3是本發(fā)明一種新型三維物體識別方法的一種應用工作流程示意圖。
[0021]圖中:1、待識別物2、采集裝置3、特征庫4、特征提取裝置5、識別特征6、理論特征7、計算裝置8、顯示裝置。
【具體實施方式】
[0022]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步的說明。
[0023]實施例1
如圖1所示，一種新型三維物體識別裝置，它包括待識別物I體，所述的三維物體識別裝置的主體由采集裝置2、特征提取裝置4、特征庫3、計算裝置7、顯示裝置8組成，所述的采集裝置2連接特征提取裝置4，所述的特征提取裝置4連接特征庫3和計算裝置7，所述的特征庫3連接特征提取裝置4、計算裝置7，所述的計算裝置7連接顯示裝置8。
[0024]所述的采集裝置2為CXD相機。
[0025]如圖1所示的顯示裝置8上顯示有理論特征6和識別特征5。
[0026]本發(fā)明通過采用采集裝置、特征庫、特征提取裝置、計算裝置、顯示裝置組成了一種新型三維物體識別裝置，具有技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的優(yōu)點。
[0027]本發(fā)明實施時，首先把采集裝置連接特征提取裝置，特征提取裝置連接特征庫和計算裝置，特征庫連接特征提取裝置和計算裝置，計算裝置連接顯示裝置，完成上述安裝后把采集裝置對準待識別物，通過采集其圖像并進行處理后在特征庫內(nèi)查找，并由計算裝置進行匹配和顯示結(jié)果，通過對比理論特征和識別特征，自動判斷或人工判定后進行數(shù)據(jù)和結(jié)果存儲；本發(fā)明通過采用采集裝置、特征庫、特征提取裝置、計算裝置、顯示裝置組成了一種新型三維物體識別裝置，具有技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的優(yōu)點；本發(fā)明的新型三維物體識別裝置上設置有采集裝置、特征提取裝置、特征庫、計算裝置、顯示裝置，自動化程度高、數(shù)據(jù)容量大，具有采集、匹配自動化的優(yōu)點；本發(fā)明的采集裝置采用CCD相機，具有成本低、采集圖像來源便捷的優(yōu)點；總的，本發(fā)明具有技術先進、匹配準確、成本低、實用性強、自動化程度高、容量大的優(yōu)點。
[0028]實施例2
如圖1所示，一種新型三維物體識別裝置，它包括待識別物I體，所述的三維物體識別裝置的主體由采集裝置2、特征提取裝置4、特征庫3、計算裝置7、顯示裝置8組成，所述的采集裝置2連接特征提取裝置4，所述的特征提取裝置4連接特征庫3和計算裝置7，所述的特征庫3連接特征提取裝置4、計算裝置7，所述的計算裝置7連接顯示裝置8。
[0029]所述的采集裝置2為紅外攝像裝置。
[0030]如圖1所示的顯示裝置8上顯示有理論特征6和識別特征5。
[0031]如圖2和圖