[发明专利]目标体的数量统计方法、装置及系统

权利要求书

1.一种目标体的数量统计方法，其特征在于包括：

获取包含至少一个按照特定布置方式放置的目标体的图像；

计算所述图像中每个目标体轮廓的中心点；

统计所述中心点的个数并且根据所述个数获取所述目标体的数量；

其中，在“计算所述图像中每个目标体轮廓的中心点”的步骤之前，所述方法包括：

灰度化处理所述图像；

对所述灰度化处理后的图像进行增强处理；

对所述增强处理后的图像进行分割以便去除所述图像中的背景部分；

将分割后的图像转换为二值图像；

其中，所述目标体轮廓是圆形，“计算所述图像中每个目标体轮廓的中心点”的步骤包括：

利用粒子群算法计算所述每个目标体轮廓的圆心；

其中，“利用粒子群算法计算所述每个目标体轮廓的圆心”的步骤包括：

步骤S1：随机生成多个粒子并且根据所述粒子的初始位置将所述多个粒子划分为多个种群；其中，所述粒子的初始位置取决于所述图像的尺寸，所述种群的数量大于所述目标体的数量；

步骤S2：计算所述种群中每个粒子的适应度，并且选取每个种群中适应度最高的粒子作为相应种群的最佳粒子；

步骤S3：利用所述粒子群算法并且根据每个所述最佳粒子的速度更新当前种群中每个粒子的速度，以及根据所述更新后的粒子的速度计算所述每个粒子的位置；

步骤S4：重复步骤S1-S3，直至满足预设的迭代停止条件并且在满足所述迭代停止条件后转至步骤S5；

步骤S5：计算所述每个种群的最佳粒子之间的距离并且判断所述距离是否小于等于预设的距离阈值：若是，则将相应的两个最佳粒子合并为一个新粒子并且将所述新粒子作为对应的目标体轮廓的圆心；若否，则将相应的两个最佳粒子分别各自对应目标体轮廓的圆心；

其中，“计算所述种群中每个粒子的适应度”的步骤包括：

按下式所示的方法计算所述种群中每个粒子的适应度：

其中，所述suf_ki是第k个种群中第i个粒子的适应度，所述D_ki是第k个种群中第i个粒子与对应的特定特征点集合P₀内每个特征点之间的距离之和，所述特征点是基于目标体轮廓提取的特征点，所述特定特征点集合P₀满足所述(x,y)表示所述特征点集合P₀内某个特征点的位置，(x_ki,y_ki)表示第k个种群中第i个粒子的位置；所述R_max＝αR，所述R_min＝βR，所述R是所述目标体轮廓的半径，所述α、β分别是预设的第一加权系数并且α＞1＞β≥0，所述C_ki是预设的第k个种群中第i个粒子的惩罚系数。

2.根据权利要求1所述的目标体的数量统计方法，其特征在于，“利用所述粒子群算法并且根据每个所述最佳粒子的速度更新当前种群中每个粒子的速度，以及根据所述更新后的粒子的速度计算所述每个粒子的位置”的步骤包括：

基于所述粒子群算法与最佳粒子的速度并且按照下式所示的方法计算所述更新后粒子的速度：

其中，所述V_ki是第k个种群中第i个粒子在当前迭代计算中的初始速度，所述是更新后的第k个种群中第i个粒子的速度，所述X_bk是第k个种群中最佳粒子的速度，所述X_ki是第k个种群中第i个粒子在当前迭代计算中的初始位置，所述c₁是预设的学习因子且c₁≥0，所述r₁是预设的权重系数且r₁∈[0,1]；

根据所述更新后粒子的速度并且按照下式所示的方法计算所述更新后粒子的位置：

其中，所述是更新后的第k个种群中第i个粒子的位置。