[发明专利]一种待检测对象的检测方法及其系统

权利要求书

1.一种待检测对象的检测方法,其特征在于包括：

获取预定区域的待检测图片，并获取待检测对象对应的树模型，所述树模型包括节点和节点间的路径关系，每个节点表示经过训练图片优化的待检测对象模板图片的部分边缘及其姿态信息，所述姿态信息包括位置信息和角度信息，所述节点包括一个根节点和至少一个从节点，所述根节点为对待检测图片进行匹配的第一个节点，所述从节点为除根节点以外的节点；所述节点具有初始搜索范围，所述路径关系包括确定具有路径关系的两节点之间先后匹配顺序的指示和两节点间相对位置变化的最大变化向量；

对待检测图片进行边缘提取；

根节点的匹配步骤，从树模型中获取根节点，采用根节点对应的边缘，按照根节点的初始搜索范围在待检测图片中进行遍历，查找根节点在待检测图片中的最佳匹配位置，获得匹配分数以及最佳匹配位置处的匹配边缘的姿态信息；

从节点的匹配步骤，根据前一个已匹配节点和节点间的路径关系选取下一个待匹配的从节点作为待匹配从节点；根据前一个已匹配节点的最佳匹配位置和前一个已匹配节点与待匹配从节点间的最大变化向量确定待匹配从节点的相对搜索范围，所述相对搜索范围是指将待匹配从节点和前一个已匹配节点间的最大变化向量变换到以前一个已匹配节点的最佳匹配位置为新原点的坐标系后得到的搜索范围；采用待匹配从节点对应的边缘，按照待匹配从节点的相对搜索范围在待检测图片中进行遍历，查找待匹配从节点在待检测图片中的最佳匹配位置，获得匹配分数以及最佳匹配位置处的匹配边缘的姿态信息；

循环从节点的匹配步骤，直至所有从节点都执行过从节点的匹配步骤；

求树模型中所有节点的匹配分数的统计值，根据所述统计值判断待检测图片是否匹配成功。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定待检测图片匹配成功后，以根节点在待检测图片中的最佳匹配位置处的匹配边缘的姿态信息为参考系，将各从节点在待检测图片中的最佳匹配位置处的匹配边缘的姿态信息变换到所述参考系中，从而得到各从节点在待检测图片中的最佳匹配位置处的匹配边缘的相对姿态信息。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据前一个已匹配节点的最佳匹配位置和前一个已匹配节点与待匹配从节点间的最大变化向量确定待匹配从节点的相对搜索范围包括：

以前一个已匹配节点的最佳匹配位置的位置信息为新的原点，将待匹配从节点和前一个已匹配节点间的最大变化向量变换到以新的原点为原点的坐标系中，从而得到待匹配从节点的相对搜索范围，所述最大变化向量包括位置最大变化量和角度最大变化量。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括在得到树模型中所有节点的匹配分数之后，利用第一阈值对得到的所有节点在待检测图片中的匹配分数进行准二值化处理，然后对经过准二值化处理后的匹配分数求统计值；

对匹配分数进行准二值化处理包括：将所有匹配分数与第一阈值比较，当匹配分数大于第一阈值时，相应的匹配分数不变；当匹配分数小于等于第一阈值时，将相应的匹配分数赋值为零。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，树模型的构建步骤包括：

对模板图片进行边缘提取并进行边缘划分得到子边缘，获取各子边缘的姿态信息，将每个子边缘及其姿态信息作为一个节点构建初始图模型，模板图片为待检测对象处于标准形态下的图片；

获取训练图片，利用训练图片对初始图模型进行结构优化，以得到优化图模型，训练图片为待检测对象处于各种形态下的图片；

将优化图模型转化为树模型。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，树模型的构建步骤包括：

对模板图片进行边缘提取并进行边缘划分得到子边缘，获取各子边缘的姿态信息，将每个子边缘及其姿态信息作为一个节点构建初始图模型，模板图片为待检测对象处于标准形态下的图片；

获取训练图片，利用训练图片对初始图模型进行结构优化，以得到优化图模型，训练图片为待检测对象处于各种形态下的图片；

将优化图模型转化为树模型。