[发明专利]一种目标检测方法和系统

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：

对待检测物品进行拍照和处理，获得待测图像结构特征图；

从模板图库中查找与所述待测图像的结构特征图相似度最大的模板图，根据相似度大小，判断待检测图像中是否包含目标物体；

如果包含，则计算所述模板图的边界框，以及待检测图像中目标物体的边界框；

对待测目标物体的边界框与所述获取的模板图的边界框信息进行对比，获得目标物体在所述待测图像中的定位；

显示目标物体的定位，并报警。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取待测图像的结构特征图，具体包含以下步骤：

获取图像的特征点作为结构特征图的顶点集合；

通过所述顶点集合，得到边长的集合以及夹角集合；

根据上述步骤得到的顶点和边的集合，得到图像的结构特征图。

3.据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的计算所述结构特征图相似度的算法至少与顶点个数、顶点相似度和结构相似度有关。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的寻找结构特征图之间的最大相似度包括以下步骤：

从所述模板图像形成的结构特征图中任选三个顶点，同时在所述待测图像形成的结构特征图中找到与这三个顶点互匹配的顶点，并计算该三对顶点构成的子图之间的顶点相似度和结构相似度，若顶点相似度1大于结构相似度2，则保留该三个顶点和对应三条边长比值的平均值；

遍历所述模板图像形成的结构特征图中的每三个顶点，重复步骤1，将具有相同边长比的顶点组合放在同一个集合中；

在同一边长比集合中，将每两个子图的所有顶点组成一个顶点数更多的子图；计算该多顶点图之间的顶点相似度和结构相似度，若顶点相似度大于结构相似度，则保留响应的顶点；

重复步骤3，直至在该边长比的集合中仅有一个子图；

计算各个边长比集合里最大子图的相似度，将相似度最大的子图作为最大相似子图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述计算所述模板图像中目标物体的边界框包括：

对所述模板图像进行二值化处理；

根据前景图像中像素点的位置，计算前景图像的二维凸包；

计算所述模板图像的最小外接矩形框。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述的计算前景图像的二维凸包的算法包括暴力求解法、分治法、Jarvis步进法、Melkman算法和Graham扫描法。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述的计算前景图像的二维凸包采用Graham扫描法，具体包括以下步骤：

将集合中纵坐标最小的点作为原点，并将所有点坐标做相应的平移变换；

将所有点与原点连接起来，计算所有连线与水平线的夹角，即计算所有点相对于原点的幅角。根据幅角的大小，对所有点按照逆时针排序，得到集合(q₁，q₂，……，q_n)，并将(q₁，q₂)入栈；

取出集合中在栈顶元素后面的那个点，判断该点与栈顶两个点连线的位置关系；若点在直线的左侧，则该点入栈；若点在直线的右侧，则栈顶元素出栈,该点入栈；

若集合中的点已经检查完毕，则栈中元素为凸包上所有的点；否则返回步骤3。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述的模板图像的最小外接矩形框的算法包括以下步骤：

计算相邻两个点的连线与水平线之间的旋转关系；

根据旋转关系，对凸包上所有的点坐标进行旋转；

将旋转后的横纵坐标的最小值作为外接矩形框的左上角坐标，将横纵坐标的最大值作为外接矩形框的右下角坐标，计算并记录该外接矩形框的面积；

遍历凸包上所有相邻的两个点，重复前述步骤，记录所有可能外接矩形框的面积；

将面积最小的外接矩形框作为最小外接矩形框。