CN118587219B - 一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能识别技术领域，具体为一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，系统包括：连续帧分析模块基于视频流提取连续帧，执行像素对比，提取每帧内机械部件的形状和纹理信息。本发明中，通过深入分析连续视频帧中的机械部件细节，能显著提升对细微磨损或变形的检测能力，动态交互模拟和运动轨迹建模技术精确评估和预测部件间的相互作用及其运动轨迹，极大提高自动化系统的反应速度和决策效率，此外，对颜色流变的监测及光源变化的详尽分析，优化了在不同照明条件下的颜色识别准确性，这对实时视觉系统尤其关键，集成机器学习进行形状和大小关联性分析的方法，能在复杂环境中提供更高级别的环境感知能力，从而优化工业自动化过程。

Description

一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统

技术领域

本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统。

背景技术

智能识别技术领域涉及使用人工智能算法来分析和识别图像、视频、声音等数据中的特定模式和对象。这个领域主要依赖于机器学习、深度学习和计算机视觉技术。通过训练模型识别不同的数据特征，智能识别系统能够执行多种复杂任务，例如面部识别、物体追踪、场景理解等。此技术在安全监控、自动驾驶、医疗诊断、个性化推荐等多个行业中有广泛的应用。智能识别不仅提高了处理速度和精度，也极大地扩展了机器的应用场景，使得机器能够在更复杂的环境中作出反应。

其中，遮挡物分析与物体颜色智能识别系统是指使用智能识别技术来分析图像中被遮挡的物体，并智能地识别这些物体的颜色。这种系统可以在物体部分被遮挡的情况下，通过分析可见部分的特征，推断整个物体的形态和颜色。该系统的用途广泛，可以应用于视频监控、图像编辑软件、自动驾驶汽车的视觉系统等领域。在实际应用中，这种技术能够帮助提高图像识别的准确性和鲁棒性，尤其是在复杂的视觉环境中，能有效地支持决策制作和环境感知。

在传统技术中，面对部分遮挡或部分可见的对象时，难以精确处理识别问题。依赖有限的可见特征，当无法完整视觉捕捉对象时，识别准确率显著下降。例如，在安全监控中，部分遮挡的面部或车辆识别错误可能导致安全威胁的误判或漏判。此外，传统颜色识别技术在光照变化条件下容易受到影响，在外部环境中尤为明显，如自动驾驶车辆在不同天气和光照条件下的颜色感知差异可能影响行驶安全。这些技术不足表明，传统方法在动态和多变环境中的适应性和灵活性有待提高。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统包括：

连续帧分析模块基于视频流提取连续帧，执行像素对比，提取每帧内机械部件的形状和纹理信息，通过对部件边界进行分析，识别部件表面的磨损或变形特征，生成帧特征集；

运动序列分析模块基于所述帧特征集，通过模拟机械部件间的动态交互，评估部件运动的平滑度和准确性，计算确定部件的连续运动路径，得到物体运动轨迹模型；

颜色变化分析模块基于所述物体运动轨迹模型，监测运动过程中的颜色流变，分析光源变化对颜色识别的影响，提取颜色变化数据，生成颜色变化模型；

深度关联挖掘模块基于所述颜色变化模型，分析图像中的形状、大小、位置，从数据中提取形状和大小的关联性，优化模型匹配当前工业环境，获取关键形态特征。

作为本发明的进一步方案，所述帧特征集的获取步骤具体为：

执行对连续视频帧进行像素差异对比，采用公式：

计算相邻两帧之间每个像素的绝对差值，生成像素差异矩阵；

其中，代表时刻t在位置的像素差异和分别表示当前帧和前一帧的像素值；

基于所述像素差异矩阵，采用边缘检测公式：

计算每个像素点的边缘强度，获取边缘强度矩阵；

其中，代表时刻t在位置的边缘强度和是像素差异矩阵在x和y方向的梯度；

利用所述边缘强度矩阵和机械部件的形状信息，采用非线性转换公式：

得到帧特征集；

其中，表示位置在机械部件上是否表现出磨损或变形的特征，是敏感度调节系数，是边缘强度的阈值调节系数，用于增强部件的磨损或变形特征。

作为本发明的进一步方案，所述物体运动轨迹模型的获取步骤具体为：

从所述帧特征集提取多帧中机械部件的位置坐标，使用距离公式：

计算连续帧间部件的位置变化，为每个部件生成位置变动值；

其中，代表时间t第i个部件的位置变动值和分别是时间t和的x、y坐标；

利用所述位置变动值，采用平滑度评估公式：

计算部件运动的平滑度评分，评分反映运动的连续性和准确性；

其中，表示时间t的平滑度评分，是部件的位置变动值，是平滑度阈值，N是部件数量；

将所述平滑度评分与部件的运动状态进行分析，通过累积公式：

计算并得到物体的运动轨迹模型M；

其中，M表示运动轨迹模型，是依赖于每帧中部件平滑度的权重，是总帧数。

作为本发明的进一步方案，所述颜色变化模型的获取步骤具体为：

从所述物体运动轨迹模型中提取关键帧，记录多个关键帧中物体的颜色光谱数据，计算相邻关键帧间颜色差异，采用公式：

得到每个波长下的颜色流变量；

其中分别是时间t和的颜色光谱值；

利用所述颜色流变量，分析光源变化对颜色识别的影响，引入光源灵敏度调整公式：

计算调整后的颜色识别数据；

其中，表示波长在时间t的调整后颜色识别数据，是基准波长和b是调节光源影响的系数；

结合所述调整后的颜色识别数据，利用非线性权重公式：

融合全部时间点和波长，生成颜色变化模型；

其中，是波长的权重系数，是总时间长度。

作为本发明的进一步方案，所述关键形态特征的获取步骤具体为：

从所述颜色变化模型中获取图像数据，识别图像中每个物体的形状、大小和位置信息，采用面积计算公式：

计算每个物体的面积，得到形状描述符；

其中，代表第i个物体的面积，是物体的宽度；

应用机器学习技术分析所述形状描述符，通过拟合度评分公式：

评估形状和大小之间的关联性，生成形状大小关联分数；

其中，是形状面积和分别是面积的平均值和标准差，N是对象的数量；

根据所述形状大小关联分数优化匹配模型，采用权重调整公式：

整合得到优化后的关键形态特征；

其中，是形状与大小关联分数，是权重，是调节因子，M是数据点的总数。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过深入分析连续视频帧中的机械部件细节，能显著提升对细微磨损或变形的检测能力。动态交互模拟和运动轨迹建模技术精确评估和预测部件间的相互作用及其运动轨迹，极大提高自动化系统的反应速度和决策效率。此外，对颜色流变的监测及光源变化的详尽分析，优化了在不同照明条件下的颜色识别准确性，这对实时视觉系统尤其关键。集成机器学习进行形状和大小关联性分析的方法，能在复杂环境中提供更高级别的环境感知能力，从而优化工业自动化过程。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明帧特征集的获取步骤流程图；

图3为本发明物体运动轨迹模型的获取步骤流程图；

图4为本发明颜色变化模型的获取步骤流程图；

图5为本发明关键形态特征的获取步骤流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例1

请参阅图1，一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统包括：

连续帧分析模块基于视频流提取连续帧，执行像素对比，提取每帧内机械部件的形状和纹理信息，通过对部件边界进行分析，识别部件表面的磨损或变形特征，生成帧特征集；

运动序列分析模块基于帧特征集，通过模拟机械部件间的动态交互，评估部件运动的平滑度和准确性，计算确定部件的连续运动路径，得到物体运动轨迹模型；

颜色变化分析模块基于物体运动轨迹模型，监测运动过程中的颜色流变，分析光源变化对颜色识别的影响，提取颜色变化数据，生成颜色变化模型；

深度关联挖掘模块基于颜色变化模型，分析图像中的形状、大小、位置，从数据中提取形状和大小的关联性，优化模型匹配当前工业环境，获取关键形态特征。

帧特征集包括形状参数、纹理参数、边界标识，物体运动轨迹模型具体为路径坐标、速度指标、运动异常标记，颜色变化模型具体包括颜色深度、变化频率、色彩偏移值，关键形态特征包括形状相似度、大小范围、位置坐标。

请参阅图2，帧特征集的获取步骤具体为：

执行对连续视频帧进行像素差异对比，采用公式：

计算相邻两帧之间每个像素的绝对差值，生成像素差异矩阵；

其中，代表时刻t在位置的像素差异和分别表示当前帧和前一帧的像素值；

基于所述像素差异矩阵，采用边缘检测公式：

计算每个像素点的边缘强度，获取边缘强度矩阵；

其中，代表时刻t在位置的边缘强度和是像素差异矩阵在x和y方向的梯度；

利用所述边缘强度矩阵和机械部件的形状信息，采用非线性转换公式：

得到帧特征集；

其中，表示位置在机械部件上是否表现出磨损或变形的特征，是敏感度调节系数，是边缘强度的阈值调节系数，用于增强部件的磨损或变形特征。

参数解释和推导过程：

和分别代表在位置的当前帧和前一帧的像素值。

表示这两帧之间在该位置的像素差异。

算例：假设在位置（10,10）的像素值，当前帧的值为120，前一帧的值为110，则：

其中，10表示在这两帧之间，该像素点的亮度变化了10单位。这种变化是由于物体移动或光线变化引起的。

公式：

参数解释和推导过程：

和是像素差异矩阵在x和y方向的梯度。

表示时刻t在位置的边缘强度。

算例：继续使用上述的矩阵，假设在(10，10）位置，x方向和y方向的梯度分别是4和3，则：

其中5表示在该像素位置，边缘的强度为5，高值表示边界或边缘更明显。

公式：

参数解释和推导过程：

是敏感度调节系数。

是边缘强度的阈值调节系数。

是得到的边缘强度。

算例：

设定和，继续使用：

其中的0.982表示该像素点是机械部件上的磨损或变形部位，因为该值接近于1，表示高信度。

请参阅图3，物体运动轨迹模型的获取步骤具体为：

从所述帧特征集提取多帧中机械部件的位置坐标，使用距离公式：

计算连续帧间部件的位置变化，为每个部件生成位置变动值；

其中，代表时间t第i个部件的位置变动值和分别是时间t和的x、y坐标；

利用所述位置变动值，采用平滑度评估公式：

计算部件运动的平滑度评分，评分反映运动的连续性和准确性；

其中，表示时间t的平滑度评分，是部件的位置变动值，是平滑度阈值，N是部件数量；

将所述平滑度评分与部件的运动状态进行分析，通过累积公式：

计算并得到物体的运动轨迹模型M；

其中，M表示运动轨迹模型，是依赖于每帧中部件平滑度的权重，是总帧数。

公式：

其中：

：时间t第i个部件的位置变动值。

，：时间t和第i个部件的x坐标。

，：时间t和第i个部件的y坐标。

推导过程及算例：假设一个部件在时间的位置为(3，4），时间t的位置为(6，8)：

结果，表示部件在连续两帧之间移动了5单位距离。

公式：

其中：

：时间t的平滑度评分；

：计算的部件位置变动；

：平滑度阈值，假设为6；

N部件数量，假设有2个部件。

推导过程及算例：继续使用位置变动结果，参照另一个部件在同一时间帧的位置变动为：

结果，表示时间t的运动非常平滑，所有部件的移动都在阈值之内。

公式：

其中：

M：运动轨迹模型。

：计算的平滑度评分。

：每帧的权重，假设。

：总帧数，假设为2帧。

推导过程及算例：

参照两帧，每帧的平滑度评分均为1：

结果，表示整个运动序列在给定权重下的综合平滑度。

请参阅图4，颜色变化模型的获取步骤具体为：

从物体运动轨迹模型中提取关键帧，记录多个关键帧中物体的颜色光谱数据，计算相邻关键帧间颜色差异，采用公式：

得到每个波长下的颜色流变量；

其中分别是时间t和的颜色光谱值；

利用颜色流变量，分析光源变化对颜色识别的影响，引入光源灵敏度调整公式：

计算调整后的颜色识别数据；

其中，表示波长在时间t的调整后颜色识别数据，是基准波长和b是调节光源影响的系数；

结合调整后的颜色识别数据，利用非线性权重公式：

融合全部时间点和波长，生成颜色变化模型；

其中，是波长的权重系数，是总时间长度。

公式：

其中：

：波长在时间t的颜色变化量；

和：分别是时间t和的颜色光谱值。

推导和算例：

假设在波长500nm（绿光范围内），在时间点t的颜色光谱值为0.45，而在时间点的颜色光谱值为0.40，则颜色变化量计算如下：

计算结果代表在500nm波长下，从时间到时间t的颜色强度变化了0.05单位。

公式：

其中：

：波长在时间t的调整后颜色识别数据；

：计算的颜色变化量；

：基准波长，设定为550nm（光谱中心）；

a、b：调节光源影响的系数，假设，(经过实际参数调查设置)。

推导和算例：

使用上一步的算例结果，假设波长为500nm，计算调整后的颜色识别数据如下：

结果表明，在调整光源影响后，500nm波长处的颜色识别数据为0.0393单位。

公式：

其中：

：颜色变化模型；

：调整后的颜色数据；

：波长的权重，假设所有；

：总时间长度，假设有3个时间点。

推导和算例：模型计算如下：

结果代表整个运动过程中，对应波长的颜色变化累积贡献为0.004641单位，展示了颜色变化的总量。

请参阅图5，关键形态特征的获取步骤具体为：

从颜色变化模型中获取图像数据，识别图像中每个物体的形状、大小和位置信息，采用面积计算公式：

计算每个物体的面积，得到形状描述符；

其中，代表第i个物体的面积，是物体的宽度；

应用机器学习技术分析形状描述符，通过拟合度评分公式：

评估形状和大小之间的关联性，生成形状大小关联分数；

其中，是形状面积和分别是面积的平均值和标准差，N是对象的数量；

根据形状大小关联分数优化匹配模型，采用权重调整公式：

整合得到优化后的关键形态特征；

其中，是权重，是调节因子，M是数据点的总数。

公式说明：：第i个物体的面积。

：第i个物体的直径。

推导和算例：

假设有一个圆形物体，其直径单位长度。

首先计算半径：单位长度。

然后计算面积：平方单位。

这表示该圆形物体的面积为平方单位，大约为12.57平方单位。

公式说明：

：形状与大小的拟合度评分。

：形状面积。

：面积的平均值。

：面积的标准差。

：对象的数量。

推导和算例：

假设有三个物体，其面积分别为10,12和14平方单位。则：

平均面积平方单位。

计算方差和标准差：

，。

拟合度评分计算：

评分2.3表示物体的形状和大小具有较高的拟合度。

公式说明：

：优化后的关键形态特征模型。

：形状与大小关联分数。

：权重。

：调节因子。

：数据点的总数。

推导和算例：

假设分别为0.9，0.85和0.95，对应的权重为0.5，0.3和0.2，调节因子均为0.05。

。

结果0.945表示优化模型的关键形态特征得分，用于量化形态特征与当前工业环境的匹配度。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (1)

1.一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：

连续帧分析模块基于视频流提取连续帧，执行像素对比，提取每帧内机械部件的形状和纹理信息，通过对部件边界进行分析，识别部件表面的磨损或变形特征，生成帧特征集；

所述帧特征集的获取步骤具体为：

执行对连续视频帧进行像素差异对比，采用公式：

计算相邻两帧之间每个像素的绝对差值，生成像素差异矩阵；

其中，代表时间在位置的像素差异，和分别表示当前帧和前一帧的像素值；

基于所述像素差异矩阵，采用边缘检测公式：

计算每个像素点的边缘强度，获取边缘强度矩阵；

其中，代表时间在位置的边缘强度，和是像素差异矩阵在和方向的梯度；

利用所述边缘强度矩阵和机械部件的形状信息，采用非线性转换公式：

得到帧特征集；

其中，表示位置在机械部件上是否表现出磨损或变形的特征，是敏感度调节系数，是边缘强度的阈值调节系数，用于增强部件的磨损或变形特征；

运动序列分析模块基于所述帧特征集，通过模拟机械部件间的动态交互，评估部件运动的平滑度和准确性，计算确定部件的连续运动路径，得到物体运动轨迹模型；

所述物体运动轨迹模型的获取步骤具体为：

从所述帧特征集提取多帧中机械部件的位置坐标，使用距离公式：

计算连续帧间部件的位置变化，为每个部件生成位置变动值；

其中，代表时间第个部件的位置变动值，和表示是时间的x、y坐标，和表示时间的x、y坐标；

利用所述位置变动值，采用平滑度评估公式：

计算部件运动的平滑度评分，评分反映运动的连续性和准确性；

其中，表示时间的平滑度评分，是部件的位置变动值，是平滑度阈值，是部件数量；

将所述平滑度评分与部件的运动状态进行分析，通过累积公式：

计算并得到物体的运动轨迹模型；

其中，表示运动轨迹模型，是依赖于每帧中部件平滑度的权重，是总帧数；

颜色变化分析模块基于所述物体运动轨迹模型，监测运动过程中的颜色流变，分析光源变化对颜色识别的影响，提取颜色变化数据，生成颜色变化模型；

所述颜色变化模型的获取步骤具体为：

从所述物体运动轨迹模型中提取关键帧，记录多个关键帧中物体的颜色光谱数据，计算相邻关键帧间颜色差异，采用公式：

得到每个波长下的颜色流变量；

其中，和分别是时间和的颜色光谱值；

利用所述颜色流变量分析光源变化对颜色识别的影响，引入光源灵敏度调整公式 ：

计算调整后的颜色识别数据；

其中，表示波长在时间的调整后颜色识别数据，是基准波长，和是调节光源影响的系数；

结合所述调整后的颜色识别数据，利用非线性权重公式：

融合全部时间点和波长，生成颜色变化模型；

其中，是波长的权重系数，是总时间长度；

深度关联挖掘模块基于所述颜色变化模型，分析图像中的形状、大小、位置，从数据中提取形状和大小的关联性，优化模型匹配当前工业环境，获取关键形态特征；

所述关键形态特征的获取步骤具体为：

从所述颜色变化模型中获取图像数据，识别图像中每个物体的形状、大小和位置信息，采用面积计算公式：

计算每个物体的面积，得到形状描述符；

其中，代表第个物体的面积，是物体的宽度；

应用机器学习技术分析所述形状描述符，通过拟合度评分公式：

评估形状和大小之间的关联性，生成形状大小关联分数；

其中，是第个物体的面积，和分别是面积的平均值和标准差，是对象的数量；

根据所述形状大小关联分数优化匹配模型，采用权重调整公式：

整合得到优化后的关键形态特征；

其中，是权重，是调节因子，是数据点的总数。