[发明专利]基于多维度特征分析的指针式表盘识别方法与系统

权利要求书

1.一种基于多维度特征分析的指针式表盘识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

创建指针式表盘识别库；

对已识别的指针式表盘建立识别数据并存储到所述识别库中，其中识别数据为每一个指针式表盘及其对应的表盘图片指定表盘ID，将表盘ID与表盘图片关联，所述识别数据中还包括对表盘图片的多维度的结构化识别数据，所述结构化识别数据包括对指针式表盘的形状、颜色、刻度和指针特征按照预设规则赋予权重值而获得的加权权重Ai以及指针式表盘的表盘结构属性和坐标，i=1,2,3,...m，m表示识别库存储的指针式表盘的总数；

在指针式表盘识别过程中，接收输入的待识别的表盘图片；

对接收的表盘图片进行预处理，得到纯净图片；

对降噪后的纯净图片采用目标检测算法检测图片中的表盘的形状、颜色、刻度和指针，并根据预设规则对识别到的表盘的形状、颜色、刻度、指针分别获取权重值；

对获取的权重值进行加权计算获得加权权重A；

将获取的加权权重A与识别库中的加权权重Ai进行轮询比对，并对二者差值的绝对值Di进行排序，获得绝对值最小值对应的加权权重An以及所对应的表盘ID与表盘图片，n≤m；

获取接收图片检测的表盘图片与加权权重An对应的表盘的相似度值similarity；所述相似度值similarity的获取方式如下：

相似度值similarity=获取的加权权重A/识别库中绝对值最小值对应的加权权重An；

其中：

响应于相似度值similarity超过设定的相似度阈值，输出加权权重An以及所对应的表盘ID作为指针式表盘识别结果；

响应于相似度值similarity未达到设定的相似度阈值，判定为新指针式表盘，则为指针式表盘指定唯一的表盘ID，并与所获得的表盘图片以及计算得到的加权权重相关联，存入所述识别库；以及

对输入的表盘图片执行表盘结构属性识别和坐标定位，并将表盘结构属性和坐标存入所述识别库，与对应的表盘ID关联；

其中所述表盘结构属性识别和坐标定位包括：

基于霍夫圆检测来定位圆心的坐标（Cx,Cy）；

基于霍夫直线检测定位指针点坐标（Zx，Zy）；以及

根据圆心的坐标和指针点坐标确定指针方位角，其中将预处理后的表盘图片拆分成四个象限，分0~90°、90~180°、180~270°、270~360°；然后以圆心的坐标为圆点，以指针点坐标作为指针的头，以圆心的坐标作为指针的尾，计算坐标增量dx和dy，dx=Zx-Cx，dy=Zy-Cy；

若dx,dy都不为零，首先计算a=arcatn(|dy/dx|)，然后根据dx,dy的范围确定指针方位角：

当dx0、dy0时，指针方位角=a；

当dx0、dy0时，指针方位角=180-a；

当dx0、dy0时，指针方位角=180+a；负范围为a-pi

当dx0、dy0时，指针方位角=360-a；负范围为-a

输出指针方位角信息，并响应于超出预设刻度范围进行实时报警。

2.根据权利要求1所述的基于多维度特征分析的指针式表盘识别方法，其特征在于，所述预处理包括高斯模糊降噪处理，具体包括：

使用高斯模糊算法将表盘图片中的亮点进行RGB三通道进行修正，其中使用梯度百分比进行检测，检测到亮点后通过中值滤波进行修正，最后基于修正的RGB进行透明度混合运算，根据透明度进行修正的RGB的混合，其中：

当Alpha=50%时，

r = r1/2 + r2/2;

g = g1/2 + g2/2;

b = b1/2 + b2/2;

当Alpha50%时，

r = r1 - r1/ALPHA + r2/ALPHA;

g = g1 - g1/ALPHA + g2/ALPHA;

b = b1 - b1/ALPHA + b2/ALPHA;

当Alpha50%时，

r = r1/ALPHA + r2 - r2/ALPHA;

g = g1/ALPHA + g2 - g2/ALPHA;

b = b1/ALPHA + b2 - b2/ALPHA；

其中，Alpha为指针图片的透明度，r,g,b 为最终输出的颜色值，r1,g1,b1分别为前置色的颜色值；r2,g2,b2分别为背景色的颜色值。