[发明专利]一种图像识别装置及其方法有效
申请号: | 201811654192.2 | 申请日: | 2018-12-29 |
公开(公告)号: | CN109784245B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 赵自然;游燕;马旭明 | 申请(专利权)人: | 清华大学;同方威视技术股份有限公司 |
主分类号: | G06V10/147 | 分类号: | G06V10/147;G06V10/143;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06T5/50 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 倪斌 |
地址: | 100084*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 识别 装置 及其 方法 | ||
1.一种图像识别装置,包括:
聚焦透镜,被配置为聚焦投射来自被检对象的毫米波/太赫兹波信号;
双极化毫米波/太赫兹探测计,被配置为极化分离所述聚焦透镜所投射的毫米波/太赫兹波信号,获得水平极化信号和垂直极化信号;
信号处理器,被配置为:
对所述水平极化信号和所述垂直极化信号进行组合得到组合信号;以及
基于所述水平极化信号、所述垂直极化信号、以及所述组合信号形成融合图像;
神经网络识别器,被配置为:
连续根据所述融合图像进行训练学习,获得不断更新的训练模型;以及
基于所述训练模型进行图像识别;以及
图像显示器,被配置为显示所识别出的图像。
2.根据权利要求1所述的图像识别装置,所述信号处理器还被配置为:
基于所述水平极化信号、所述垂直极化信号、以及所述组合信号成像出多个图像;
确定所述多个图像是否是完整的图像,其中,
如果所述多个图像是完整的图像,则所述信号处理器将所述图像融合为融合图像;以及
如果所述多个图像不是完整的图像,则所述信号处理器丢弃所述多个图像。
3.根据权利要求2所述的图像识别装置,所述神经网络识别器被配置为基于所述多个图像以及所述融合图像不断进行训练学习。
4.根据权利要求1所述的图像识别装置,其中:
基于所述训练模型进行图像识别包括:
如果所述融合图像与所述训练模型的匹配程度大于第一阈值,则认为所述融合图像被识别;
如果所述融合图像与所述训练模型的匹配程度小于或等于第一阈值,则认为所述融合图像不能被识别,则丢弃所述融合图像。
5.根据权利要求4所述的图像识别装置,其中:
当所述融合图像与所述训练模型的匹配程度小于或等于第一阈值时,所述信号处理器基于下一组水平极化信号和垂直极化信号进行识别,直至这样的识别处理连续执行的次数大于第二阈值为止。
6.根据权利要求5所述的图像识别装置,其中,所述第一阈值为90%。
7.根据权利要求5所述的图像识别装置,其中,所述第二阈值为50。
8.根据权利要求5所述的图像识别装置,其中,当所述识别处理连续执行次数大于所述第二阈值时,检查所述双极化毫米波/太赫兹探测计是否故障或受到强干扰。
9.一种图像识别方法,包括:
聚焦投射来自被检对象的毫米波/太赫兹波信号;
极化分离所投射的所述毫米波/太赫兹波信号,获得水平极化信号和垂直极化信号;
对所述水平极化信号和所述垂直极化信号进行组合得到组合信号;
基于所述水平极化信号、所述垂直极化信号、以及所述组合信号形成融合图像;
连续根据所述融合图像进行训练学习,获得不断更新的训练模型;
基于所述训练模型进行图像识别;以及
显示所识别出的图像。
10.根据权利要求9所述的方法,还包括:
基于所述水平极化信号、所述垂直极化信号、以及所述组合信号成像出多个图像;
确定所述多个图像是否是完整的图像,其中,
如果所述多个图像是完整的图像,则将所述图像融合为融合图像;以及
如果所述多个图像不是完整的图像,则丢弃所述多个图像。
11.根据权利要求10所述的方法,还包括:基于所述多个图像以及所述融合图像不断进行训练学习。
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