申请/专利权人：大连天成电子有限公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117542003B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V10/44;G06V10/26;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/194;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像特征分析的货运列车车型判断方法，包括：根据当前时刻的图像序列的所有货运列车图像中像素点的灰度值的差异，和像素点之间的位置关系确定出前景区域和背景区域，得到当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度；根据前景区域中每个像素点的局部窗口和对应的参考连通域内所有像素点在各颜色通道中的像素值的均值之间的差异，得到当前时刻的货运列车图像的区域重叠程度，得到调整之后的滤波窗口大小，得到滤波处理之后的当前时刻的货运列车图像；通过神经网络对货运列车车型进行判断。本发明优化了滤波窗口大小的参数，提高了对货运列车车型判断的准确性。

主权项：1.基于图像特征分析的货运列车车型判断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集货运列车图像；将任意一个时刻记为当前时刻，将当前时刻之前相邻若干个货运列车图像组成当前时刻的图像序列，根据当前时刻的图像序列的所有货运列车图像中相同位置上的像素点的灰度值的差异，和像素点之间的位置关系确定出前景区域和背景区域，获取每个像素点的局部窗口，所述获取每个像素点的局部窗口，包括的具体步骤如下：以当前时刻的货运列车图像中每个像素点为局部窗口中心点，以为局部窗口的大小，以此获得每个像素点的局部窗口，其中，为预设参数；根据前景区域中边缘像素点的梯度方向得到列车行驶方向，根据局部窗口中所有像素点的灰度分布、像素点的位置关系和每个像素点的梯度方向与货运列车行驶方向之间的夹角，获得当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度；所述根据局部窗口中所有像素点的灰度分布、像素点的位置关系和每个像素点的梯度方向与货运列车行驶方向之间的夹角，获得当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度，包括的具体步骤如下：当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度的计算公式为： 式中，表示第个像素点的局部窗口内所有像素点的灰度值的方差，表示第个像素点的与中心像素点之间的欧式距离，表示第个像素点的局部窗口内第个像素点的梯度方向与货运列车行驶方向之间的夹角，表示每个像素点的局部窗口内所有像素点的数量，表示当前时刻的货运列车图像中所有像素点的数量，表示以自然常数为底的指数函数，表示当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度；获取背景区域的若干个连通域，根据前景区域中像素点与背景区域中连通域的位置关系获得前景区域中每个像素点的参考连通域，所述获取背景区域的若干个连通域，根据前景区域中像素点与背景区域中连通域的位置关系获得前景区域中每个像素点的参考连通域，包括的具体步骤如下：对背景区域通过大津阈值算法进行分割，得到背景区域的若干个连通域；将前景区域中每个像素点离背景区域中最近的一个连通域，记为前景区域中每个像素点的参考连通域；根据前景区域中每个像素点的局部窗口和对应的参考连通域内所有像素点在各颜色通道中的像素值的均值之间的差异，得到当前时刻的货运列车图像的区域重叠程度，所述根据前景区域中每个像素点的局部窗口和对应的参考连通域内所有像素点在各颜色通道中的像素值的均值之间的差异，得到当前时刻的货运列车图像的区域重叠程度，包括的具体步骤如下：将在RGB颜色空间中的当前时刻的货运列车图像，记为色彩图像；当前时刻的货运列车图像的区域重叠程度的计算公式为： 式中，表示色彩图像的前景区域中第个像素点的局部窗口内所有像素点在第个颜色通道的像素值的均值，表示色彩图像的前景区域中第个像素点的参考连通域内所有像素点在第个颜色通道的像素值的均值，表示颜色通道的数量，表示前景区域中所有像素点的数量，为绝对值符号，表示以自然常数为底的指数函数，表示当前时刻的货运列车图像的区域重叠程度；对当前时刻的货运列车图像的边缘模糊程度和区域重叠程度进行融合，得到滤波窗口的调整系数，根据滤波窗口的调整系数对初始滤波窗口大小进行调整得到调整之后的滤波窗口大小，通过调整之后的滤波窗口大小对当前时刻的货运列车图像进行滤波得到滤波处理之后的当前时刻的货运列车图像；根据滤波处理之后的当前时刻的货运列车图像通过神经网络对货运列车车型进行判断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连天成电子有限公司 基于图像特征分析的货运列车车型判断方法

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