[发明专利]一种基于图像的位移测量方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像的位移测量方法，其特征在于，包括：

构建基于中心锚点的检测网络；所述检测网络的基础网络为Faster-RCNN，所述检测网络采用基于中心锚点的锚框生成策略，所述检测网络采用基于中心锚点的面积交并比计算方式，所述检测网络采用基于中心锚点的回归损失函数；所述中心锚点是指目标的形心坐标，基于所述中心锚点的锚框为以所述中心锚点为中心的正方形位置框，所述锚框的标注信息包括中心锚点坐标和所述正方形位置框的二分之一边长；

基于所述回归损失函数对所述检测网络进行训练，得到标志物检测模型；

将两个时刻采集的标志物图像输入所述标志物检测模型，得到标志物的位移测量结果；

所述构建基于中心锚点的检测网络，具体包括：

构建基于中心锚点的锚框生成策略，过程为：将所述Faster-RCNN中RPN网络的锚框生成阶段采用的锚框比例调整为1:1，锚框尺度调整为16×16、32×32、64×64、128×128、256×256和512×512；

构建基于中心锚点的面积交并比计算方式，所述面积交并比计算公式为：；其中，IoU为面积交并比，（x，y）为预测框的中心锚点坐标，预测框的二分之一边长用c表示；（G_x，G_y）为真实边界框的中心锚点坐标，G_c为真实边界框的二分之一边长；

构建基于中心锚点的回归损失函数，过程为：

将所述Faster-RCNN网络中回归分支中最后一个全连接层输出的预测值维度修改为3维，对应[d_x,d_y,d_c]三个坐标变换量；

确定所述回归损失函数，公式为：CPR Loss=α(L_x+L_y)+βL_c；其中，α和β为调节因子；L_x为x坐标的回归损失函数，，d_x表示预测框的x值和真实边界框的G_x值之间的坐标变换预测值，d'_x表示预测框的x值和真实边界框的G_x值之间的坐标变换真实值，；L_y为y坐标的回归损失函数，，d_y表示预测框的y值和真实边界框的G_y值之间的坐标变换预测值，d'_y表示预测框的y值和真实边界框的G_y值之间的坐标变换真实值，；L_c为边长回归损失函数，，d_c表示预测框的c值和真实边界框的G_c值之间的坐标变换预测值，d'_c表示预测框的c值和真实边界框的G_c值之间的坐标变换真实值，。