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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽(yáng)理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114820673B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210447396.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/13；該發(fā)明授權(quán)一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法是由宋建輝;鄭偉;于洋;劉硯菊;趙亞威;郝奕全;崔永闊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法，所述方法包括下列步驟，建立多類目標(biāo)圖像和模板圖像的輪廓模板數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)模板圖像和目標(biāo)圖像分別進(jìn)行圖像預(yù)處理及輪廓提取，并生成輪廓點(diǎn)集，對(duì)模板圖像和目標(biāo)圖像分別提取輪廓的質(zhì)心高度增量特征，并進(jìn)行歸一化處理和平滑化處理，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算模板圖像和目標(biāo)圖像的質(zhì)心高度增量特征距離，通過(guò)聯(lián)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和形狀復(fù)雜度分析，共同對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行識(shí)別，得出最終的識(shí)別結(jié)果，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)具體包括圖像的幾何變換特征和完整的圖像特征，解決傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別算法識(shí)別準(zhǔn)確率低、復(fù)雜度高，且識(shí)別抗噪性低，進(jìn)而達(dá)不到穩(wěn)定、準(zhǔn)確的識(shí)別效果的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于輪廓質(zhì)心高度增量特征的目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括下列步驟： S1：圖像的預(yù)處理及輪廓提?。簩?duì)待測(cè)目標(biāo)圖像和若干模板圖像進(jìn)行預(yù)處理并用輪廓提取算法提取各自的外圍輪廓；待測(cè)目標(biāo)為不確定物體圖像，模板圖像為確定物體圖像； S2：對(duì)輪廓進(jìn)行均勻采樣和質(zhì)心提取：提取待測(cè)目標(biāo)的外部輪廓，在外部輪廓上選取N個(gè)采樣點(diǎn)，提取N個(gè)采樣點(diǎn)的輪廓質(zhì)心； S3：以輪廓質(zhì)心為參考點(diǎn)，根據(jù)其他點(diǎn)相較于該點(diǎn)的高度關(guān)系建立質(zhì)心高度增量描述符：對(duì)S2選取的采樣點(diǎn)求取他們各自與質(zhì)心的距離以及質(zhì)心高度增量； S4：對(duì)質(zhì)心高度增量特征進(jìn)行歸一化和平滑化處理：對(duì)S3得到的質(zhì)心高度增量特征降維處理以及使其具備平移旋轉(zhuǎn)不變性； S5：采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算兩個(gè)輪廓的特征距離：應(yīng)用S4得到的經(jīng)過(guò)處理的質(zhì)心高度增量特征計(jì)算匹配代價(jià)進(jìn)而計(jì)算輪廓之間的特征距離； S6：結(jié)合輪廓特征的復(fù)雜度分析篩選出最終結(jié)果：通過(guò)改變距離公式參數(shù)設(shè)定篩選出最終結(jié)果； S2中，具體包括以下步驟： S2.1：在圖像外部輪廓上提取N個(gè)有效特征點(diǎn)； S2.2：根據(jù)算法計(jì)算輪廓質(zhì)心； S3中，具體包括以下步驟： S3.1：求出采樣點(diǎn)與質(zhì)心的距離，即質(zhì)心高度值； S3.2：對(duì)質(zhì)心高度增量序列的求??； S3.3：對(duì)質(zhì)心高度增量矩陣的求取； S4中，具體包括以下步驟： S4.1：對(duì)輪廓采樣點(diǎn)的質(zhì)心高度增量特征進(jìn)行歸一化處理； S4.2：對(duì)輪廓采樣點(diǎn)的質(zhì)心高度增量特征進(jìn)行平滑性處理； S4.2中平滑性處理包括： 對(duì)于pi點(diǎn)的質(zhì)心高度增量可表示為： 該序列包含了N個(gè)元素，對(duì)應(yīng)N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該點(diǎn)的質(zhì)心高度增量，加入正整數(shù)系數(shù)k1＜k＜N，將該序列劃分成M個(gè)不相交的子序列[1,k]、[k+1,2k]、...，其中M＝[Nk]，計(jì)算每個(gè)序列的質(zhì)心高度增量的平均值：其中，t＝1,2,...M； 把M個(gè)均值數(shù)據(jù)進(jìn)行有序排列，得到點(diǎn)pi經(jīng)過(guò)平滑化處理后的特征序列Gi，即：Gi＝gi,1,gi,2,....gi,M-1,gi,MT，將所有采樣點(diǎn)平滑后的描述符按序排列，得到輪廓P的質(zhì)心高度增量特征矩陣EP：EP＝G1,G2,...,GN-1,GN； S5中，具體包括以下步驟： S5.1：計(jì)算兩個(gè)形狀上采樣點(diǎn)間的匹配代價(jià)：即計(jì)算兩個(gè)形狀上面各一采樣點(diǎn)之間的質(zhì)心高度增量特征的距離，設(shè)計(jì)權(quán)重系數(shù)，得到兩個(gè)輪廓間的匹配代價(jià)矩陣； S5.2：采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法對(duì)輪廓點(diǎn)集進(jìn)行匹配，確定對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得輪廓間每對(duì)輪廓點(diǎn)的匹配代價(jià)的總和最小，從而得到兩個(gè)輪廓點(diǎn)集序列間的最優(yōu)匹配代價(jià)； S5.1中對(duì)匹配代價(jià)的求取包括： 預(yù)設(shè)采樣點(diǎn)pi和qj分別屬于形狀P和Q，設(shè)定匹配代價(jià)為pi、qj兩點(diǎn)對(duì)應(yīng)的質(zhì)心高度增量特征Gi和Gj之間的距離； 設(shè)定權(quán)重系數(shù)wt突出輪廓的局部特征，計(jì)算公式如式：基于權(quán)重系數(shù)，得到匹配代價(jià)cpi,qj的計(jì)算公式如式： 其中，dgi,t,gj,t表示pi、qj兩點(diǎn)在其質(zhì)心高度增量第t個(gè)分量上的數(shù)據(jù)差值； S5.2中對(duì)最優(yōu)匹配代價(jià)的求取包括： 獲取任意兩個(gè)點(diǎn)的匹配代價(jià)后，進(jìn)行輪廓點(diǎn)集間的匹配，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行匹配，確定對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得輪廓間每對(duì)輪廓點(diǎn)的匹配代價(jià)的總和最小，設(shè)形狀P的采樣點(diǎn)pi與形狀Q中的采樣點(diǎn)τpi相匹配，則兩個(gè)形狀的距離差異定義為：其中，cpi,τpi為采樣點(diǎn)pi和τpi之間的匹配代價(jià)； S6中，引入形狀復(fù)雜度進(jìn)一步提升輪廓的匹配效果；引入形狀復(fù)雜度進(jìn)一步提升輪廓的匹配效果包括： 設(shè)定形狀輪廓的復(fù)雜度為：其中，std表示標(biāo)準(zhǔn)差； 通過(guò)引入形狀復(fù)雜度，得到兩個(gè)形狀之間的距離SP,Q：其中，CP和CQ分別為形狀P和Q的復(fù)雜度，η為調(diào)整分母大小的參數(shù)； 將待檢測(cè)目標(biāo)P進(jìn)行翻轉(zhuǎn)得到形狀PF，將形狀P和PF分別與形狀Q匹配，取兩者中匹配的最小距離作為形狀P和Q的最終匹配結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人沈陽(yáng)理工大學(xué)，其通訊地址為：110000 遼寧省沈陽(yáng)市渾南區(qū)南屏中路6號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。