[发明专利]一种基于图像特征识别的电力物资自动判别方法

说明书

本发明公开了一种基于图像特征识别的电力物资自动判别方法，包括，基于SIFT算法建立标准物资数据库并存储物资外观图像；利用软件编程技术提取图像SIFT特征的可执行程序，完成图像匹配；根据匹配结果，识别出物资所属的所述标准物资数据库条目中的字段信息，输出至用户的输入界面，完成物资分类识别。本发明基于信息技术手段及SIFT算法实施对电力物资的分类自动识别，运用于实际生产工作，可以极大提高电力物资分类识别的效率和准确性。

技术领域

本发明涉及图像特征识别的技术领域，尤其涉及一种基于图像特征识别的电力物资自动判别方法。

背景技术

当前，电力物资管理部门管理的物资种类繁多，虽然在实施电力物资信息化管理过程中，有《电力物资分类与编码导则》可以参照，但由于种类繁多，而且分类层级复杂，导致在实际工作开展过程中，要对一个特定的物资介定其属性及编码并非易事。

典型的有物资管理部门进行物资基础信息录入时，对物资归类操作效率极低，而且还会经常归属错误，给后续的物资流转及信息变更造成很大困扰，再者，对于一线物资需求人员，再进行物资需求提交或是物资使用登记时，也很难高效率的介定物资属类，严重影响了其实际的工作效率。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于图像特征识别的电力物资自动判别方法，能够解决由人工判断物资分类效率低且容易出错的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，基于SIFT算法建立标准物资数据库并存储物资外观图像；利用软件编程技术提取图像SIFT特征的可执行程序，完成图像匹配；根据匹配结果，识别出物资所属的所述标准物资数据库条目中的字段信息，输出至用户的输入界面，完成物资分类识别。

作为本发明所述的基于图像特征识别的电力物资自动判别方法的一种优选方案，其中：建立所述标准物资数据库包括，基于关系型数据库建立一张数据表，所述数据表字段包括物资名称、物资分类名称、物资分类代码以及3至5张的物资外观图像。

作为本发明所述的基于图像特征识别的电力物资自动判别方法的一种优选方案，其中：提取所述图像SIFT特征的可执行程序包括，采用Visual Studio2010的控制台中调用OpenCV库进行提取，所述可执行程序命名为GetSIFT.exe，其提取一幅图像的SIFT特征。

作为本发明所述的基于图像特征识别的电力物资自动判别方法的一种优选方案，其中：完成所述图像匹配包括，调用所述可执行程序GetSIFT.exe并结合欧式距离匹配法完成，定义一副图中的每个特征点，在另一幅图中找到与之距离最近的特征点的距离d1和次近的特征点的距离d2；若d1/d20.6，则接受图像匹配，计算出匹配率；若匹配率50％，则匹配成功，方法返回值为TRUE，否则方法返回值为FALSE。

作为本发明所述的基于图像特征识别的电力物资自动判别方法的一种优选方案，其中：完成所述物资分类识别包括集成应用，在实际集成应用中，当用户需要对一个物资的分类进行确认输入时，上传一张实际物资图片，系统调用完成图像匹配策略，若方法返回值为TRUE，则匹配成功，界面上输出所述标准物资数据库对应数据条目的物资名称、物资分类名称、物资分类代码字段信息，若遍历完所述标准物资数据库所有数据条目仍没有得到匹配，则界面输出未找到匹配项，请手工输入。

作为本发明所述的基于图像特征识别的电力物资自动判别方法的一种优选方案，其中：提取所述图像SIFT特征包括，对输入的图像进行初始化处理，建立高斯金字塔、DOG金字塔；对所述金字塔进行尺度空间极值点检测和精确定位；计算关键点的尺度、主方向和描述子，根据计算结果生成SIFT特征向量。