[发明专利]一种基于卡口数据的以图搜图方法和装置有效

专利信息
申请号: 201710033558.3 申请日: 2017-01-16
公开(公告)号: CN106777350B 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 刘兵;刘彦甲;王彬;徐文丽;魏楠楠;耿盼盼;朱慧卿;王文建 申请(专利权)人: 青岛海信网络科技股份有限公司
主分类号: G06F16/583 分类号: G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/32
代理公司: 11291 北京同达信恒知识产权代理有限公司 代理人: 黄志华
地址: 266100 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 卡口 数据 图搜图 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于卡口数据的以图搜图方法,其特征在于,包括:

获取目标车辆图像中的车身区域;

从所述目标车辆图像中的车身区域中提取所述目标车辆图像的特征信息,所述特征信息包括所述目标车辆图像的特征点以及所述目标车辆图像的特征点的尺度、主方向和相对位置;

根据所述目标车辆图像的特征点从特征数据库中获得所述目标车辆图像对应的对比图像;其中,所述特征数据库是根据卡口数据库中的图像确定的;

根据所述目标车辆图像的视觉单词编号和所述对比图像的视觉单词编号确定所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点,所述视觉单词编号是根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定的,所述字编号将图像的特征点映射到视觉字典中获得的;

根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度;

将所述相似度符合设定阈值的对比图像确定为与所述目标车辆图像相似的图像。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标车辆图像中的车身区域之前,还包括:

获取所述卡口数据库中的设定数量的图像作为训练图像并确定所述训练图像中的车身区域;

从所述训练图像中的车身区域中提取所述训练图像的特征点;

对所述训练图像的特征点进行聚类,并将每类特征点确定为视觉字典中的一个字,所述视觉字典中每个字对应一个字编号;

将所述字以及所述字编号保存至所述视觉字典中。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取所述卡口数据库中的所有图像作为样本图像并确定所述样本图像的车身区域;

从所述样本图像中的车身区域中提取所述样本图像的特征信息,所述特征信息包括所述样本图像的特征点以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置;

将所述样本图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述样本图像的特征点的字编号;

将所述样本图像的特征点的字编号以及所述样本图像的特征点的尺度、主方向和相对位置保存至所述特征数据库中。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标车辆图像的特征点从所述特征数据库中获得所述目标车辆图像对应的对比图像,包括:

将所述目标车辆图像的特征点映射到所述视觉字典中的字并确定所述目标车辆图像的特征点的字编号;

根据所述目标车辆图像的特征点的字编号从所述特征数据库中筛选出与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点;

将所述特征数据库中与所述目标车辆图像的特征点的字编号相同的特征点对应的图像作为对比图像。

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据字编号、特征点的尺度、主方向和相对位置确定视觉单词编号符合下述公式(1):

M=Wid+Tw×(Pid+Tp×(Did+Td×Sid))………………………………(1)

其中,M为视觉单词编号,Wid为视觉字典中的字编号,Tw为视觉字典中字的总数,Pid为相对位置的编号,Tp为相对位置的总数,Did为主方向的编号,Td为主方向的总数,Sid为尺度的编号;

所述根据所述目标车辆图像的特征点、所述对比图像的特征点以及所述目标车辆图像和所述对比图像的匹配特征点确定所述目标车辆图像和所述对比图像的相似度符合下述公式(2):

其中,F(A,B)为目标车辆图像和对比图像的相似度,P(A∩B)为目标车辆图像和对比图像的匹配特征点的个数,P(A)为目标车辆图像的特征点的个数,P(B)为对比图像的特征点的个数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

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青岛海信网络科技股份有限公司,未经青岛海信网络科技股份有限公司许可,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

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710033558.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top