[发明专利]一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统，包括：获取计算机识别的目标对象，并对目标对象进行拍照，获取目标图像；将目标图像在预设的卷积神经网络中进行训练，并将训练结果存储至数据采集模型中；基于计算机视觉技术所述数据采集模型，对目标图像的数据进行识别分析并采集；通过获取目标图像，并经过卷积神经网络进行训练可以基于训练结果，有效通过计算机视觉技术以及数据采集模型实现精准、高效的数据分析与采集。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统。

背景技术

图像数据采集是一种通过采集被检测物的图像数据并加以分析，以检测被检测物体的智能检测技术。

然而，目前图像数据的采集通常由人工采集得到，这样不仅造成数据采集时间长，效率低，而且人工成本高、从而使得采集的图像数据准确度低，因此本发明提出了一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统。

发明内容

本发明提供一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统，用以通过计算机视觉技术对目标图像的数据进行准确分析与采集。

本发明提供了一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，包括：

获取计算机识别的目标对象，并对所述目标对象进行拍照，获取目标图像；

将所述目标图像在预设的卷积神经网络中进行训练，并将训练结果存储至数据采集模型中；

基于计算机视觉技术以及所述数据采集模型，对所述目标图像的数据进行识别分析并采集。

优选的，一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，获取所述计算机识别的目标对象后，且在对所述目标对象进行拍照取样前，还包括：

基于灰度矩阵纹理，确定所述目标对象的有效信息，并基于欧式距离映射方法，确定所述目标对象的位置特征；

对所述目标对象的位置特征以及所述有效信息进行预处理，获取处理信息；

建立分析文件，并利用所述分析文件对所述处理信息进行分析处理，从而对所述目标对象中各要素点进行标记；

将所述目标对象中各要素点进行标记，获取要素点的标记结果；

基于预设评价指标，对所述要素点的标记结果进行评价，并获取评价结果；

同时，基于所述评价结果，对所述目标对象进行区域圈定，并将圈定好的所述目标对象，通过所述计算机进行拍照，获取所述目标图像。

优选的，一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，

所述有效信息包括：所述目标对象的颜色、目标对象的纹理窗口、目标角度、目标灰度纹理以及颜色纹理特征。

优选的，一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，对所述目标对象进行拍照后，还包括：

获取所述目标对象的初始图像，并获取所述初始图像中各像素的灰度值，同时，基于所述灰度值获取灰度矩阵；

提取所述灰度矩阵的行/列的灰度分布趋势，并根据所述灰度分布趋势获取所述初始图像的均衡权重数组；

基于所述均衡权重数组对所述灰度矩阵进行修正，获取初始灰度图像；

获取M个分类集合以及每个分类集合所对应的滤波参数；

其中，所述分类集合是根据预设分类方式对当前所述初始灰度图像的灰度像素进行分类获得的；

对所述初始灰度图像的每个灰度像素按照所属分类集合对应的滤波参数进行滤波，获取初始灰度滤波图像；