一种基于云计算的图形图像快速识别方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115984573A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202310008560.0G06F16/906(2019.01)(22)申请日2023.01.04(71)申请人南昌交通学院地址330000江西省南昌市南昌经济技术开发区广兰大道899号(72)发明人熊丽婷陈芳吴军良张绍彪王莉(74)专利代理机构合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙)34160专利代理师刘念(51)Int.Cl.G06V10/40(2022.01)G06V10/56(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06F16/901(2019.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称一种基于云计算的图形图像快速识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于云计算的图形图像快速识别方法，涉及图像识别技术领域，解决了现有技术在图像识别时，受限于人力物力和识别效率，无法对图形图像进行快速识别的技术问题；本发明通过与数据采集模块相连接的数据服务平台获取大量的基础图像数据，结合树状分类技术和基础图像数据对应的基础图像特征构建图像特征库，将基础图像数据与图像特征库中对应的末尾枝干进行关联；通过构建完善有序的图像特征库，为后续图形图像的快速识别奠定基础；本发明根据目标特征在图像特征库中有序检索定位，确定末尾枝干；将待识别图像和末尾枝干关联的基础图像数据进行逐一对比，获取识别结果；降低了大批量图像识别时的数据处理量，提高图形图像识别的效率。CN115984573ACN115984573A权利要求书1/2页1.一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，包括：获取基础图像数据，对基础图像数据进行图像预处理之后发送至中枢分析模块；其中，图像预处理包括图像分割、图像去噪或者灰度变换，中枢分析模块基于云服务器构建；识别基础图像数据的基础图像特征；根据基础图像特征构建图像特征树，并关联基础图像数据；其中，基础图像特征包括属性特征和图形特征，图形特征包括点线面特征；对待识别图像进行图像预处理，之后提取其基础图像特征，标记为目标特征；在图像特征树中对目标特征进行检索，确定是否存在相似图像；是，提取相似图像，与待识别图像进行比对；否，则根据目标特征更新图像特征树。2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，识别所述基础图像数据，获取基础图像特征，包括：接收基础图像数据，提取基础图像数据的属性特征；其中，属性特征包括应用领域和色彩特征，色彩特征包括色彩成分以及各色彩成分的占比；依次提取基础图像数据的点特征、线特征和面特征，获取图形特征；将属性特征和图形特征整合生成基础图像特征。3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，基于所述基础图像特征构建图像特征树，包括：按照层级关系将基础图像特征划分为若干级别特征，提取每个级别特征之间的关联关系，结合树状分类技术构建图像特征树；将基础图像数据与对应图像特征树的末尾枝干进行关联，并定时更新存储。4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行图像预处理获取目标特征，结合图像特征树提取相似图像，包括：提取目标特征中的应用领域，根据应用领域定位图像特征树的一级枝干；提取目标特征中的色彩特征，根据色彩特征在一级枝干的基础上定位至少一个二级枝干；以及根据图形特征确定末尾枝干，提取与末尾枝干相关联的基础图像数据作为相似图像。5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，根据所述色彩特征定位二级枝干，包括：提取目标特征中的色彩特征，根据其中的色彩成分进行二级枝干的初步匹配，之后再根据各色彩成本的占比进行精细匹配，定位得到符合要求的二级枝干。6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，根据所述图形特征确定末尾枝干，包括：将目标特征中的图形特征分别与二级枝干中的图形特征进行比较，依次获取点特征系数DTX、线特征系数XTX和面特征系数MTX；通过公式ZDX＝α×DTX×XTX×MTX确定枝干定位系数ZDX；判断枝干定位系数是否大于枝干定位阈值确定末尾枝干；其中，α为根据经验设定的比例系数。7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，将所述待识别图像与相似图像进行比对分析，包括：比较待识别图像的目标特征和相似图像的基础图像特征，获取相似度；当相似度均小于相似度阈值时，则根据目标特征更新图像特征树；当仅与一幅基础图2CN115984573A权利要求书2/2页像数据的相似度大于相似度阈值时，则将该基础图像数据作为识别结果；当至少与两幅基础图像数据的相似度大于相似度阈值时，则将相似度最