(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210984584.5 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 扬州市职业大 学(扬州开 放大学) 地址 225000 江苏省扬州市维扬经济开发 区扬子江北路江阳工业园区 (72)发明人 周欢　江兆银　 (74)专利代理 机构 北京康达联禾知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11461 专利代理师 杨路明 (51)Int.Cl. G06V 20/50(2022.01) G06V 10/422(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/75(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06T 1/00(2006.01) (54)发明名称 一种可对象状态识别防漏检的图像识别系 统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种可对象状态识别防漏检 的图像识别系统及方法， 涉及图像识别系统技术 领域， 包括图像采集模块、 初步判定模块和对象 识别模块， 所述图像采集模块的输入端电性连接 有成像装置， 且图像采集模块的输出端电性连接 有数据传输模块， 所述数据传输模块的输出端电 性连接有数据储存模块。 该可对象状态识别防漏 检的图像识别系统及方法， 能够通过初步判定模 块能够初步判定是否为检测对象， 并通过图像处 理模块进行处理并提取待检测对象的长度、 宽 度、 夹角等数据， 以便于后续的数据匹配， 进而在 模糊图像的基础上， 进行进一步的准确识别， 并 且通过对象识别模块便于对检测对象进行识别， 并能够根据所匹配的三维模型状态， 输出该检测 对象的当前状态。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115424189 A 2022.12.02 CN 115424189 A 1.一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 包括图像采集模块(1)、 初步判定模块(5)和对象识别模块(9)， 所述图像采集模块(1)的输入端电性连接有成像装 置(2)， 且图像采集模块(1)的输出端电性连接有数据传输模块(3)， 所述数据传输模块(3) 的输出端电性连接有数据储存模块(4)， 所述初步判定模块(5)电性连接于数据储存模块 (4)的输出端， 且初步判 定模块(5)包括识别捕捉模块(501)、 对象颜色提取模块(502)和形 状数据提取模块(504)， 所述识别捕捉模块(501)的输出端电性连接有对象颜色提取模块 (502)和形状数据提取模块(504)， 且对象颜色提取模块(502)和形状数据提取模块(504)为 并联连接， 所述初步判定模块(5)的输出端电性连接有图像分类模块(6)， 且图像分类模块 (6)的输出端电性连接有图像提取模块(7)， 所述图像提取模块(7)的输出端电性连接有图 像处理模块(8)， 所述对象识别模块(9)电性连接于图像处理模块(8)的输出端， 且对象识别 模块(9)的输出端电性连接有状态识别模块(10)， 所述状态识别模块(10)的输出端电性连 接有二次检验 模块(11)。 2.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述数据储存模块(4)包括样本数据库模块(401)和检测数据库模块(402)， 且样本数据库模 块(401)和检测数据库模块(402)为并联 连接。 3.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述初步判定模块(5)还包括对象颜色校对模块(503)、 形状数据匹配模块(505)和判断识别 模块(506)， 所述对象颜色提取模块(502)的输出端电性连接有对象颜色校对模块(503)， 所 述形状数据提取模块(504)的输出端电性连接有 形状数据匹配模块(505)， 所述对象颜色校 对模块(503)和形状数据匹配模块(5 05)的输出端电性连接有判断识别模块(5 06)。 4.根据权利要求2所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述初步判定模块(5)用于识别判断图像中是否含有检测对象， 所述图像 分类模块(6)用于对 检测数据库模块(402)内部的图像进行分类， 具体分为含有检测对象的图像和不含有检测 对象的图像， 所述图像提取模块(7)用于提取检测数据库模块(402)中含有检测对象的图 像。 5.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述图像处理模块(8)包括图像预处理模块(801)、 对象捕捉模块(802)、 对象平滑度处理模块 (803)、 对象边缘点提取模块(804)、 对象边缘增强模块(805)和特征向量提取模块(806)， 所 述图像预处理模块(801)的输出端电性连接有对象捕捉模块(802)， 且对象捕捉模块(802) 的输出端电性连接有对象平滑度处理模块(8 03)， 所述对象平滑度处理模块(8 03)的输出端 电性连接有对象边缘点提取模块(8 04)， 且对象边缘点提取模块(804)的输出端电性连接有 对象边缘增强模块(8 05)， 所述对象边缘增强模块(8 05)的输出端电性连接有特征向量提取 模块(806)。 6.根据权利要求5所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述图像预处理模块(801)包括图像灰度处理模块(8011)和图像过滤处理模块(8012)， 所述 图像灰度处理模块(8011)用于对图像进 行灰度化处理， 所述图像过滤 处理模块(8012)用于 过滤消除图像中的斑点， 提高图像清晰度。 7.根据权利要求2所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述对象识别模块(9)包括样 本数据提取模块(901)、 三维模 型构建模块(902)、 特征参数输入权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424189 A 2模块(903)和 模型数据匹配模块(904)， 所述样本数据提取模块(901)的输出端电性连接有 三维模型构建模块(902)， 且三维模 型构建模块(902)的输出端电性连接有 特征参数输入模 块(903)， 所述特 征参数输入 模块(903)的输出端电性连接有模型 数据匹配模块(904)。 8.根据权利要求7所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述样本数据提取模块(901)与样本数据库模块(401)相连， 且样本数据提取模块(901)用于 提取样本数据， 所述三维模 型构建模块(902)用于构建检测样 本的三维模型， 所述特征参数 输入模块(903)用于输入检测对象 的特性向量参数， 所述模 型数据匹配模块(904)用于进 行 检测对象与样本三维模型的数据匹配， 并输出匹配结果。 9.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统， 其特征在于， 所 述对象识别模块(9)和二次检验模块(11)的输出端均电性连接有警报模块(12)， 且二次检 验模块(11)包括对照检测模块(1101)、 图像验证模块(1102)和识别输出模块(1103)， 所述 对照检测模块(1101)、 图像验证模块(1102)为并联连接， 且对照检测模块(1101)、 图像验证 模块(1102)的输出端电性连接有识别输出模块(1 103)。 10.根据权利要求1 ‑9任一项所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方 法， 其特征在于， 所述可对象状态 识别防漏检的图像识别系统的方法包括以下 具体步骤： S1、 进行图像采集， 使用初步判定模块(5)识别判断图像中是否含有检测对象， 通过对 象颜色校对模块(503)与样 本数据库模块(401)内部的数据进 行校对， 并通过形状数据匹配 模块(505)与本数据库模块(401)内部的数据进行匹配， 进而通过形状对比初步判定是否为 检测对象， 避免出现漏检测的情况； S2、 使用图像提取模块(7)提取检测数据库模块(402)中含有检测对象的图像， 通过 图 像处理模块(8)对含有检测对象的图像进行图像处理， 通过图像预处理、 对象捕捉、 对象平 滑度处理、 对象边缘点提取、 对象边缘增强的步骤获得较为清晰完整的检测对象图像， 最后 通过特征向量提取模块(806)对该待检测对象的长度、 宽度、 夹角等数据， 以便于后续的数 据匹配， 进 而在模糊图像的基础上， 进行进一 步的准确识别； S3、 采用对象识别模块(9)进行对象识别， 通过提取样本数据库模块(401)中的样本数 据构建检测样本的三维模型， 然后通过特征参数输入模块(903 )输入特征向量提取模块 (806)所提取出的检测对象 的特性向量参数， 通过模 型数据匹配模块(904)进行检测对象与 样本三维模型的数据匹配， 并输出匹配结果； 若匹配正确， 则能够识别出该检测对 象， 使得 状态识别模块(10)根据所匹配的三维模型状态， 输出该检测对象的当前状态， 完成对象状 态识别； S4、 最后通过对照检测模块(1101)将状态识别模块(10)所识别出的当前检测对象状态 数据代入至样本数据库模块(401)内部进行对照检测， 避免出现数据错误的情况， 或者通过 图像验证模块(1102)在基于多张图像的基础上， 对该检测对象 的不同状态进 行多次验证识 别， 然后通过识别输出模块(1 103)输出检测结果， 避免出现检测错 误的情况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424189 A 3