[发明专利]一种基于物品识别的舰艇备件识别方法

权利要求书

1.一种基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于包括如下步骤：

一、建立图像信息库所用的外观图像文件；

二、备件的基本信息与备件的外观特征信息相互关联，唯一确定；

根据备件的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于备件分类的特征数据；选取人工智能算法，对备件的外观特征进行建模和训练，建立备件外观特征信息库，备件的基本信息包括备件名称、规格型号、零件号、外观尺寸、物资编码、寿命期、重量、库存数量和存储位置；

三、设置相似度80%~90%初始阀值，利用人工智能算法，进行初步模糊识别，借助备件基本信息由人工辅助实现对备件的精确识别；

四、人工辅助识别结果反馈至备件信息特征库并对其算法进行优化训练，相似度超过99%，确认为备件的完全智能识别；

五、利用训练后的信息库及人工智能算法进行物品识别。

2.根据权利要求1所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于步骤一中：图像信息库所用的外观图像文件包括备件正视图、侧视图、俯视图、斜视图等，摄取的图像无特殊光线和无关背景的干扰，图像比例设置为4:3~16:9之间的常用图像比例，备件的最大外形投影面积占图片面积大小在1/5-1/3之间。

3.根据权利要求 2所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于：外观图像文件是由初始获取的原始图像经过图像预处理得到。

4.根据权利要求1所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于步骤三中：通过摄像机摄取当前备件的图像或选取照片输入，提取当前备件图像的外部特征生成特征信息，将当前备件的特征信息与信息库中的信息进行检索比对，设置特定阀值，将超过阀值的识别结果按照相似度高低由上及下进行排列，形成模糊判断结果，人工对比备件的实物外观尺寸、实物与库存图像的外观特征并做出最终判断结果。

5.根据权利要求3所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于：所述图像预处理包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于：特征数据包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度，基于特征向量法，确定备件的大小、位置、特征点间距离等几何特征。

7.根据权利要求1-6任一项所述基于物品识别的舰艇备件识别方法，其特征在于：选取神经网络算法，对备件的外观特征进行建模和训练，建立备件外观特征信息库。