[发明专利]一种识别列车型号的方法、装置和设备在审
| 申请号: | 201711480287.2 | 申请日: | 2017-12-29 |
| 公开(公告)号: | CN108171248A | 公开(公告)日: | 2018-06-15 |
| 发明(设计)人: | 陈卓;关健 | 申请(专利权)人: | 武汉璞华大数据技术有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/44;G06K9/40 |
| 代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹;吴欢燕 |
| 地址: | 430000 湖北省*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | 本发明提供了一种识别列车型号的方法、装置和设备,所述方法包括:采集待识别列车的图像数据,并提取图像数据中预先设定的特征区域;通过计算每个特征区域的特征值,获取与图像数据对应的第一特征值集合;将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型,获取输出的与待识别列车对应的目标型号。本发明通过基于预先设定的特征区域对应的特征值集合,利用特征区域之间的差异对列车型号进行判断,实现了对列车型号的识别,且具有较高精度。 1 | ||
| 搜索关键词: | 列车 特征区域 特征值集合 图像数据 提取图像数据 预先建立 采集 输出 | ||
采集待识别列车的图像数据,并提取图像数据中预先设定的特征区域;
通过计算每个特征区域的特征值,获取与图像数据对应的第一特征值集合;
将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型,获取输出的与待识别列车对应的目标型号。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取输出的与待识别列车对应的目标型号的步骤后还包括:获取目标型号对应的第二特征值集合;
分别对第一特征值集合及第二特征值集合中各特征区域对应的特征值进行比较,获取第一特征值集合与第二特征值集合之间的相似度;
若相似度大于预设阈值,则确认待识别列车的型号为目标型号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集待识别列车的图像数据的步骤后还包括:对图像数据进行图像增强处理和/或图像平滑处理;
其中,所述图像增强处理具体包括对图像数据进行灰度拉伸处理、直方图均衡处理以及归一化处理;所述图像平滑处理具体包括采用选取的阈值,对图像数据中的像素进行滤波处理,所述选取的阈值为像素与周围灰阶差的均方值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取图像数据中预设的特征区域的步骤具体包括:对所述图像数据进行识别,获取各特征区域的轮廓信息;并根据所述轮廓信息,提取各特征区域对应的轮廓。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集待识别列车的图像数据的步骤具体包括:在待识别列车的运行过程中,对待识别列车进行连续拍摄,获取多个子图像数据;
根据时间顺序,对多个子图像数据进行拼接处理,获取图像数据,其中,所述图像数据包括待识别列车的完整外形数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型的步骤前还包括:将特征值集合以及与特征值集合对应的列车型号分别作为输入值和输出值进行模型训练,获取训练完成的列车型号识别模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征区域包括车头区域、车身区域、车窗区域、车顶区域、车轮区域和车厢间的连接区域中的至少一个。8.一种识别列车型号的装置,其特征在于,包括:提取模块,用于采集待识别列车的图像数据,并提取图像数据中预先设定的特征区域;
获取模块,用于通过计算每个特征区域的特征值,获取与图像数据对应的第一特征值集合;
识别模块,用于将第一特征值集合输入预先建立的列车型号识别模型,获取输出的与待识别列车对应的目标型号。
9.一种识别列车型号的设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;
以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器,其中:所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉璞华大数据技术有限公司,未经武汉璞华大数据技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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