(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 202111661849.X (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 苏州达塔库自动化科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市高新区向阳路 68号A座201室 (72)发明人 蒋华峰　 (51)Int.Cl. G06T 7/187(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 5/20(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种自动识别物体形态并找出其平面部分 的方法 (57)摘要 本发明公开的属于图像识别技术领域， 具体 为一种自动识别物体形态并找出其平面部分的 方法， 包括具体步骤如下： S1， 将图像转化为结构 模型； S2， 将结构模型中找出面； S3， 通过排除法 在各个面上找出平面部分； S4， 将各个面上所找 出的平面进行合并去重， 从而在结构模型中找出 平面部分， 所述S1中， 将图像转化为结构模型的 步骤如下： 步骤一， 读取图像或视频序列， 并进行 运动目标检测， 从而提取出前景图像； 步骤二， 分 析所提取的前景图像的颜色特征， 并分离前景区 域中各颜色连通区域， 从而得到对象结构； 本发 明具有提高找 平面的准确性作用。 权利要求书2页 说明书4页 CN 114529571 A 2022.05.24 CN 114529571 A 1.一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特 征在于： 包括具体步骤如下： S1， 将图像转 化为结构模型； S2， 将结构模型中找出面； S3， 通过排除法在各个面上找出平面部分； S4， 将各个面上 所找出的平面进行合并去重， 从而在结构模型中找出平面部分。 2.根据权利要求1所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述S1中， 将图像转 化为结构模型的步骤如下： 步骤一， 读取图像或视频序列， 并进行运动目标检测， 从而提取 出前景图像； 步骤二， 分析所提取的前景图像的颜色特征， 并分离前景区域中各颜色连通区域， 从而 得到对象结构； 步骤三： 将对象结构通过矩不变量映射到特征空间， 并根据概率模型进行分类， 若符合 已知结构， 则识别为该物体形态。 3.根据权利要求2所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述步骤一中， 进行运动目标检测， 从而提取出前景图像是依次运用高斯滤波方法、 背 景建模检测运动目标法和形态学 滤波法进行图像处 理， 从而提取 出前景图像。 4.根据权利要求2所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述步骤二中， 对象结构是由以下 过程所得到： 对前景图像做颜色取阈值处理， 得到N值图， N根据物体所划分颜色区间数量设定， 为图 像加入一行一列为 零的元素， 分别在第一行与第一列； 令k为区域集合AK的指标， AK初始元素为0， k＝1； 对于任一整数i和j， 其中i∈[1， m ]， j∈[1， m ]； 若xi， j＝0， 继续； 其中xi， j为(i， j)点的像素值， 0表示 为背景； 若xi， j≠xi， j‑1且xi， j≠xi‑1， j‑1且xi， j≠xi‑1， j且xi， j≠xi‑1， j+1； 则k＝k+1， 新建一个区域 集合AK， xi， j属于AK； 继续； 否则xi， j属于xi， j‑1， xi‑1， j‑1， xi‑1， j， xi‑1， j+1中与其值相等的像素 所在集合； 作好结构划分之后， 确定各结构部分的中心， 由于各结构整体形态上的变化会造成中 心点的位置不固定， 因此将中心点坐标看成一个随机变量， 变量的概率分布通过训练样本 统计得到， 从而将前 景图像转 化为结构模型。 5.根据权利要求1所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述S3中， 排除法包括发射式排除法或切割式排除法。 6.根据权利要求5所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述发射式排除法是在面上随机选取一个点作为A1点， 并以A1点作为原点连接若干射 线A11， 直至若干射线A11以A1点作为圆心 点形成圆形， 此时， 在该面上再次 随机选取一个点 作为A2点， 并以A2点作为原点连接若干射线A21， 直至若干射线A21以A2点作为圆心点形成 圆形， 如此循环， 直至在该面上随机选取一个点作为A(n +1)点， 此时， 判断射线A11、 射线A21 和射线A(n+1)1是否存在α角或平行的现象， 若是出现α角或平行， 则根据α角或平行线寻找 出相对应的射线原点， 那么此时， 可以得知相对应的射线原点不是在同一个平面上， 因此， 通过排除得到平 面部分， 其中， α角就是将该面形成X轴和Y轴， 若 是X轴和Y轴上的线与Z轴出 现相交， 那么相交的角度则为α角。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529571 A 27.根据权利要求5所述的一种自动识别物体形态并找出其平面部分的方法， 其特征在 于， 所述切割式排除法是在该面上 随机选取两个点作为B1点和 C1点， 并将B1点和C1点进行 连接， 而连接的线则为直线BC1， 此时， 在该面上再次随机选取两个点作为B2点和C2点， 并将 B2点和C2点进行连接， 而连接的线则为直线BC2， 如此循环， 直至在该面上 随机选取两个点 作为B(n+1)点和C(n+1)点， 此时， 判断直线BC1、 直线BC2和直线BC(n+1)是否存在β角或平行 的现象， 若是出现β角或平行， 则根据β角或平行线寻找出相 对应的B点和 C点， 那么此时， 可 以得知相对应的B点和C点不是在同一个平面上， 因此， 通过排除得到平 面部分， 其中， β角就 是将该面形成X轴和Y轴， 若是 X轴和Y轴上的线与Z轴出现相交， 那么相交的角度则为β角。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529571 A 3