[发明专利]一种曲线检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种曲线检测方法及装置。方法中，对前景点集合中的前景点进行采样，获得样本集合；样本集合中的样本包括第一预设数目个前景点；根据样本中包含的前景点的位置获得样本对应的曲线；根据前景点集合中各个前景点与曲线的相对位置获得样本的适应值；根据样本集合中各个样本的适应值确定一条目标曲线。该曲线检测方法时间复杂度和空间复杂度相比传统算法大幅降低，速度快，可以实时运行。此外，曲线检测精度高，有极大的概率能找到最优解。在抛物检测场景中相较于基于霍夫变换的曲线检测方法以及基于最小二乘法的曲线检测方法，本申请能够在保持检测精度的同时具备较好的鲁棒性，因此具有明显的优势。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种曲线检测方法及装置。

背景技术

在计算机视觉技术领域，识别物体特征是一项十分关键的研究。在目标跟踪、目标定位、产品质量控制和工厂自动化等应用场景中，需要基于传感器检测结果进行曲线检测。

现有的一种曲线检测算法是基于霍夫变换的曲线检测，该算法将曲线检测问题从点的坐标空间转换到曲线方程的参数空间，在实际应用中面临参数空间过大导致空间和事件复杂度过高的问题，检测精度较高但运行速度较慢，难以实时运行。现有的另一种曲线检测算法是基于最小二乘法的曲线检测。该算法将曲线拟合问题视作一个线性回归问题，用最小二乘法求解，速度快，但是检测精度较低，且容易受到噪点的影响。从上述两种检测方法不难发现，当前在进行曲线检测时，很难平衡精度问题和速度问题，因而导致无法实现快速且准确的曲线检测。

发明内容

基于上述问题，本申请提供了一种曲线检测方法及装置，以提升曲线检测的速度和精度。

本申请实施例公开了如下技术方案：

本申请第一方面提供了一种曲线检测方法，包括：

对前景点集合中的前景点进行采样，获得样本集合；所述样本集合中的样本包括第一预设数目个前景点；

根据所述样本中包含的前景点的位置获得所述样本对应的曲线；

根据所述前景点集合中各个前景点与所述曲线的相对位置获得所述样本的适应值；

根据所述样本集合中各个样本的适应值确定目标曲线。

可选地，所述根据所述前景点集合中各个前景点与所述曲线的相对位置获得所述样本的适应值，包括：

根据所述前景点集合中各个前景点与所述曲线的相对位置，获得所述各个前景点与所述曲线的距离；

将所述各个前景点与所述曲线的距离分别与预设距离阈值进行比较；

将所述前景点集合中与所述曲线的距离小于所述预设距离阈值的前景点的数目记为所述样本的适应值。

可选地，所述根据所述样本集合中各个样本的适应值确定目标曲线，包括：

将所述各个样本中适应值最大的样本对应的曲线确定为所述目标曲线。

可选地，所述根据所述样本集合中各个样本的适应值确定目标曲线，包括：

当预设截止条件满足时，将历次迭代中适应值最大的样本对应的曲线确定为所述目标曲线；

当所述预设截止条件不满足时，根据所述各个样本的适应值确定出适应值较大的前第二预设数目个样本；对所述适应值较大的前第二预设数目个样本包含的前景点的采样概率进行更新；更新后的采样概率用于在下一次迭代中对前景点集合中的前景点进行采样。

可选地，所述预设截止条件，包括：

迭代次数达到第三预设数目次；或者，连续迭代第四预设数目次确定出的适应值最大的样本一致。