[发明专利]一种图像识别的方法及系统

权利要求书

1.一种图像识别的方法，其特征在于，包括：

图像识别装置获取待识别图像，所述待识别图像中包含检测区域及位于所述检测区域内的一个或多个教学道具；

对所述检测区域进行识别；

在识别出所述检测区域后，对所述检测区域内的教学道具进行识别；其中，所述教学道具包括多边形边框及位于所述边框内的内容区，则在识别出所述检测区域后，对所述检测区域内的教学道具进行识别，包括：

通过几何形态分析识别出所述教学道具中的边框区域；

确定所述边框及所述内容区的位置信息，并通过机器学习法对所述边框区域内的内容区进行识别；

输出所述内容区中识别出的内容信息；

其中，所述通过几何形态分析识别出所述教学道具中的边框区域，包括：

对所述教学道具图像进行二值化处理，并对所述二值化处理后的教学道具图像的连通区域进行扫描；

对所述扫描后的图像进行轮廓筛选，保留所述多边形边框的轮廓，并获取所述多边形边框的几何参数；

其中，所述对所述扫描后的图像进行轮廓筛选，保留所述多边形边框的轮廓，并获取所述多边形边框的几何参数，包括：

利用局部平均算法对轮廓线进行一次平滑，并使用近邻差分法计算轮廓线上每一点的切向量；

利用分级聚类法对所述轮廓线中所有切向量坐标进行分析，获取分析后的显性聚类数据；

将所述显性聚类对应的轮廓点提取到对应的数据集合中，该数据集合为所述多边形边框的拟合数据；

对所述数据集合中的数据进行直线拟合，并获取所述多边形边框的几何参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测区域为四边形区域，所述对所述检测区域进行识别，包括：

将所述图像进行二值化处理；

对所述二值化处理后的图像利用轮廓追随算法进行轮廓筛选，从而识别出所述四边形区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测区域的边框由虚线组成，所述对所述二值化处理后的图像利用轮廓追随算法进行轮廓筛选，包括：

提取黑色区域轮廓，并取出其中一条虚线轮廓；

对虚线轮廓进行粗筛，并进行椭圆拟合，对所述椭圆的长轴做切向分析；

对虚线点进行孤立点筛除，并对筛除后的虚线点进行霍夫聚类分析，并对分析后的结果进行直线拟合，确定轮廓边界。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定轮廓边界之前，所述方法还包括：

对所述直线拟合后的区域进行矫正。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述教学道具还包括方向标识，则所述通过几何形态分析识别出所述教学道具中的边框区域之后，所述方法还包括：

所述图像识别装置检测到所述方向标识，根据所述方向标识旋转所述图像中的边框及所述边框内的内容区，以使所述旋转后的边框及边框内的内容区处于水平位置。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述一个或多个教学道具在所述多边形边框内的位置发生改变，则所述对所述检测区域内的教学道具进行识别，包括：

对所述图像进行多次采集；

对采集的多帧图像进行图像差分分析，将变化量大于预设阈值的区块标记为变动区域；

在变动区域内进行目标检测；

对前后帧图像进行数据关联；

使用目标跟踪算法定位所述教学道具的位置；

进行数据融合，识别出所述位置改变后的教学道具。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别图像还包括一个或多个功能区，则所述方法还包括：

对所述一个或多个功能区进行监测，当接收到所述一个或多个功能区触发信号时，实现与所述一个或多个功能区对应的功能。

8.一种图像识别的系统，其特征在于，所述系统包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至7任一项所述的图像识别的方法。