(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 202210866401.X (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 厦门理工学院 地址 361024 福建省厦门市集美区理工路 600号 (72)发明人 林文广　鄢文超　曾斯平　郭晓珍　 赖荣燊　 (74)专利代理 机构 厦门智慧呈 睿知识产权代理 事务所(普通 合伙) 35222 专利代理师 吴珍荣 (51)Int.Cl. G06V 10/422(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 基于视图的空间形状识别方法、 装置、 设备 和存储介质 (57)摘要 本发明实施例提供一种基于视图的空间形 状识别方法、 装置、 设备和存储介质， 涉及外观识 别技术领域。 这种空间形状识别方法包含S1、 获 取目标产品的N个视角的视图。 S2、 根据N个视角 的视图， 提取目标产品的X个结构的N个视角的结 构轮廓图。 S3、 根据结构轮廓图， 进行特征提取， 获取X个结构的N个视角的Hu矩和傅里叶描 述子。 S4、 根据Hu矩和傅里叶描述子， 获取X个结构的N 个视角的特征向量。 S5、 通过分类模型对特征向 量进行分类， 获取X个结构的N个视角的平面形 状。 S6、 根据平面形状， 通过多图融合规则进行识 别， 获取目标产品的各个结构 的空间形状。 本发 明的空间形状识别方法能够根据视图获取空间 形状， 从而为图像 检索提供新的检索基础。 权利要求书2页 说明书13页 附图7页 CN 115272689 A 2022.11.01 CN 115272689 A 1.一种基于 视图的空间形状识别方法， 其特 征在于， 包 含： 获取目标产品的N个视角的视图； 根据所述 N个视角的视图， 提取目标产品的X个结构的N个视角的结构轮廓图； 根据所述结构轮廓图， 进行 特征提取， 获取 X个结构的N个视角的Hu矩和傅里叶描述子； 根据所述Hu矩和所述 傅里叶描述子， 获取 X个结构的N个视角的特 征向量； 通过分类模型对所述特 征向量进行分类， 获取 X个结构的N个视角的平面形状； 根据所述平面形状， 通过多图融合规则进行识别， 获取目标产品的各个结构的空间形 状。 2.根据权利要求1所述的基于视 图的空间形状识别方法， 其特征在于， 根据所述N个视 角的视图， 提取目标产品的X个结构的N个视角的结构轮廓图， 包括： 通过图像分割算法， 分别从所述N个视角的视图中提取目标产品的图像， 获取目标产品 的N个视角的产品图， 并对所述产品图进行边 缘光滑处理； 根据边缘光滑 处理后的产品图， 提取目标产品的整体轮廓， 获取目标产品的N个视角的 产品轮廓图； 根据所述产品轮廓图， 提取目标产品的X个结构的结构轮廓图， 获取目标产品的X个结 构的N个视角的结构轮廓图。 3.根据权利要求2所述的基于视图的空间形状识别方法， 其特征在于， 所述图像分割算 法为GrabCut算法； 根据所述产品轮廓图， 提取目标产品的X个结构的结构轮廓图， 获取目标产品的X个结 构的N个视角的结构轮廓图， 包括： 基于目标产品的结构特性， 在所述产品轮廓图中寻找结构的边界点， 获取X个结构的所 属范围； 识别所述所属范围的最大面积轮廓， 获取 X个结构的最大面积轮廓； 计算所述 最大面积轮廓的最小外 接矩形， 获取 X个结构的最小外 接矩形； 根据所述最小外接矩形， 从所述产品轮廓图中提取结构轮廓图， 获取目标产品的X个结 构的N个视角的结构轮廓图。 4.根据权利要求1所述的基于视图的空间形状识别方法， 其特征在于， 根据 所述Hu矩和 所述傅里叶描述子， 获取 X个结构的N个视角的特 征向量， 包括： 获取目标产品的轮廓模板库； 根据所述轮廓模板库和所述Hu矩， 计算匹配系数， 获取目标产品的X个结构的N个视角 的匹配系数； 将所述匹配系数和所述傅里叶描述子进行归一化处理， 然后串行融合， 获取目标产品 的X个结构的N个视角的特 征向量。 5.根据权利要求4所述的基于视图的空间形状识别方法， 其特征在于， 所述特征向量的 融合模型为： 式中， K(I)为特征向量、 ε1为匹配系数权重、 Khu(Ihu)表示第Ihu个Hu矩匹配系数、 ε2为傅 里叶描述子的权 重、 Kfd(Ifd)为第Ifd个傅里叶描述子；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272689 A 2所述分类模型为采用一对多方案的SVM多类分类 器。 6.根据权利要求1所述的基于视图的空间形状识别方法， 其特征在于， 当目标产品为花 洒时X＝2， 所述X个结构包括喷头结构和把手结构； N＝3； 所述多图融合 规则包含不同的三个视角的轮廓形状组合对应的空间形状。 7.一种基于 视图的空间形状识别装置， 其特 征在于， 包 含： 视图获取模块， 用于获取目标产品的N个视角的视图； 结构轮廓获取模块， 用于根据所述N个视角的视图， 提取目标产品的X个结构的N个视角 的结构轮廓图； 特征提取模块， 用于根据所述结构轮廓图， 进行特征提取， 获取X个结构的N个视角的Hu 矩和傅里叶描述子； 特征融合模块， 用于根据所述Hu矩和所述傅里叶描述子， 获取X个结构的N个视角的特 征向量； 形状识别模块， 用于通过分类模型对所述特征向量进行分类， 获取X个结构的N个视角 的平面形状； 形状融合模块， 用于根据 所述平面形状， 通过多图融合规则进行识别， 获取目标产品的 各个结构的空间形状。 8.根据权利要求7所述的一种基于视图的空间形状识别装置， 其特征在于， 所述结构轮 廓获取模块， 包括： 产品图获取单元， 用于通过图像分割算法， 分别从所述N个视角的视图中提取目标产品 的图像， 获取目标产品的N个视角的产品图， 并对所述产品图进行边 缘光滑处理； 产品轮廓图获取单元， 用于根据边缘光滑 处理后的产品图， 提取目标产品的整体轮廓， 获取目标产品的N个视角的产品轮廓图； 结构轮廓图获取单元， 用于根据所述产品轮廓图， 提取目标产品的X个结构的结构轮廓 图， 获取目标产品的X个结构的N个视角的结构轮廓图。 9.一种基于视 图的空间形状识别设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储器， 以及存储在 所述存储器内的计算机程序； 所述计算机程序能够被所述处理器执行， 以实现如权利要求 1 至6任意一项所说的基于 视图的空间形状识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的计算 机程序， 其中， 在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权 利要求1至 6任意一项所说的基于 视图的空间形状识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272689 A 3