[发明专利]一种智能视觉物联网中对象视觉标签的建立及显示方法、系统

权利要求书

1.一种智能视觉物联网中对象视觉标签的建立及显示方法，其特征在于，包括：

步骤一，利用智能视觉物联网采集不同类型的对象的图像，该对象包括人、车、物品；

步骤二，根据所采集的图像对不同类型的对象建立对应的视觉标签库，对不同类型的对象构建对应的识别方式；该步骤二具体包括：

针对人脸图像，建立人脸视觉标签库，所述人脸视觉标签包含姓名、学校、学院、学号、性别；采用快速PCA算法和SVM分类器进行人脸识别和分类；

针对车辆图像，建立车辆视觉标签库，所述车辆视觉标签含车牌号码、车辆类型、车辆颜色、车主信息；采用基于颜色的车牌识别方法进行车牌识别；

针对物品图像，建立物品视觉标签库，所述物品视觉标签含物品名称、物品颜色、所属类别；采用卷积神经网络和Softmax分类器对物品进行识别和分类；及

步骤三，根据对象的类型选择对应的识别方式进行识别并根据所述视觉标签库显示所识别对象的视觉标签信息，根据对象的最新状态对视觉标签信息的内容进行修改；该步骤三具体包括：

建立脚本文件，以使系统自动建立对应的txt文档并自动写入对应类别的标签信息，将人、车、物品建立一一匹配联系，在对任一对象进行识别结果显示时，还进一步实现同一类别下的另外两类视觉标签信息的相互链接及显示，其中，若对应的视觉标签信息已存在，则直接弹出该类别对应的标签信息，若不存在，则系统自动建立此类别的标签信息并显示；

其中，用户可以在弹出的标签上直接对标签信息进行修改并保存，保存后，下一次显示时自动弹出修改之后的标签信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，包括：

当对象为人时，对人的图像进行预处理，获取人脸图像；

根据该人脸图像，建立所需的人脸图像数据库；

根据该人脸图像，建立相应的人脸图像视觉标签库；

对待识别的人脸图像进行特征提取和降维处理，并对降维处理后的人脸图像进行识别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，包括：

利用快速PCA算法对该待识别的人脸图像进行特征提取和降维，再使用SVM算法对PCA成分进行人脸识别。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述步骤三中，包括：

根据识别结果，调取该人脸图像数据库中与之对应的人脸图像进行显示，读取该人脸图像视觉标签库中相应的视觉标签的信息，并显示该信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，包括：

当对象为车时，对车的图像进行预处理，获取车牌图像；

根据该车牌图像，建立所需的车辆图像数据库；

根据该车牌图像，建立相应的车牌图像视觉标签库；

基于颜色信息对待识别的车牌图像中的车牌区域进行定位，并对所定位的车牌区域进行校正；

对校正后的车牌区域进行字符分割；

对分割后的车牌区域进行字符识别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，包括：

采用Radon变换方式对所定位的车牌区域进行校正，并根据模板匹配法对分割后的车牌区域进行字符识别。

7.根据权利要求1、5或6所述的方法，其特征在于，所述步骤三中，包括：

根据识别结果，调取该车辆图像数据库中与之对应的车牌图像进行显示，读取该车牌图像视觉标签库中相应的视觉标签的信息，并显示该信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，包括：

当对象为物品时，对物品的图像进行预处理，获取物品图像；

根据该物品图像，建立所需的物品图像数据库；

根据该物品图像，建立相应的物品图像视觉标签库；

对待识别的物品图像进行特征提取；

根据所提取的特征进行物品识别。