(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 202210810978.9 (22)申请日 2022.07.11 (71)申请人 杭州申昊科技股份有限公司 地址 311100 浙江省杭州市余杭区仓前街 道长松街6号 (72)发明人 王磊　胡键　陈如申　黎勇跃　 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的动态图像识别方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于机器视觉的动态图像 识别方法， 包括： S1、 针对RGB ‑D相机针对目标区 域所拍摄的视频， 按照预先设定的时间间隔提取 多帧RGB‑D图像得到第一图像集合； S2、 根据所述 第一图像集合， 判断RGB ‑D图像中是否出现动态 物体； S3、 若RGB ‑D图像中出现动态物体， 则根据 预先获取的干净RGB ‑D图像和第二图像集合， 判 断所述动态物体是否有向目标区域的运动的趋 势， 得到判断结果； 所述第二图像集合包括第一 图像集合中出现动态物 体的RGB‑D图像和在第一 图像集合中该出现动态物体的RGB ‑D图像之后的 N帧RGB‑D图像。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115100605 A 2022.09.23 CN 115100605 A 1.一种基于 机器视觉的动态图像识别方法， 其特 征在于， 包括： S1、 针对RGB ‑D相机针对目标区域所拍摄的视频， 按照预先设定的时间间隔提取多帧 RGB‑D图像得到第一图像集 合； S2、 根据所述第一图像集 合， 判断RGB ‑D图像中是否出现动态 物体； S3、 若RGB ‑D图像中出现动态物体， 则根据预先获取的干净RGB ‑D图像和第二图像集合， 判断所述动态 物体是否有向目标区域的运动的趋势， 得到判断结果； 所述第二图像集合包括第一图像集合中出现动态物体的RGB ‑D图像和在第一图像集合 中该出现动态 物体的RGB ‑D图像之后的N帧RGB ‑D图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述S2包括： S21、 分别对第一图像集合 中的每帧RGB ‑D图像进行二值化处理， 分别获取每一帧RGB ‑D 图像所对应的灰度值； S22、 根据任一帧RGB ‑D图像所对应的灰度 值， 获取第一图像集合 中任意相邻两帧RGB ‑D 图像之间的灰度值的差值； S23、 判断所述相邻两帧RGB ‑D图像之间的灰度值的差值的绝对值， 是否超过预先设定 的第一阈值； S24、 若超过预先设定的第一阈值， 则分别 遍历该相邻两帧RGB ‑D图像中的每帧RGB ‑D图 像的像素， 获取 该相邻两帧图像中每一帧RGB ‑D图像分别所对应的像素的数量； S25、 判断该相邻两帧RGB ‑D图像中像素 数量的差值， 是否超过 预先设定的第二阈值； S26、 若超过预先设定的第二阈值， 则确定该相邻两帧RGB ‑D图像中的后一帧RGB ‑D图像 出现动态 物体。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述预先获取的干净图像为RGB ‑D相机针对目标 区域所拍摄的视频中预先确定的没有 动态物体出现的RGB ‑D图像。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述S3具体包括： S31、 若RGB ‑D图像中出现动态物体， 则根据第二图像集合和预先设定的干净图像， 分别 获取第二图像集 合中每张RGB ‑D图像所对应的动态 物体的像素集 合； S32、 分别 对第二图像集合中每张RGB ‑D图像所对应的动态物体的像素集合中的所有像 素进行聚类， 获取第二图像集 合中每张RGB ‑D图像分别所对应的聚类中心； S33、 基于所述第二图像集合中每张RGB ‑D图像分别所对应的聚类中心确定每一聚类 中 心所对应的世界坐标系下的坐标； S34、 采用最小二乘法对所有的聚类 中心的世界坐标系下的坐标进行拟合， 获取对应的 拟合直线； S35、 基于所述拟合直线和第二直线， 判断所述动态物体是否有目标区域的运动的趋 势， 得到判断结果。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述S31具体包括： 若出现动态物体， 则将第二图像集合中的每帧RGB ‑D图像的像素分别减去干净图像中 的像素， 分别得到每帧RGB ‑D图像中所对应的动态 物体的像素的集 合。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述第二直线为： 第一 图像集合中出现动态物体的RGB ‑D图像所对应的聚类中心的世权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100605 A 2界坐标系下的坐标与目标区域的中心所对应的世界坐标系下的坐标之间的连线。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述S3 3具体包括： 通过预先获取RGB ‑D图像的像素在世界坐标系的转换关系， 确定所述第二图像集合中 每张RGB‑D图像分别所对应的聚类中心所对应的世界坐标系下的坐标； 所述预先获取的RGB ‑D图像的像素和在世界坐标系的转换关系由RGB ‑D相机针对目标 区域所拍摄的RGB ‑D图像对齐得到的。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述S3 5具体包括： S351、 基于所述拟合 直线和第二 直线， 确定第一平面； 所述第一平面 为由所述拟合 直线和第二 直线所组成的平面； S352、 基于所述拟合直线、 第二直线以及第一平面， 确定所述拟合直线和所述第二直线 在所述第一平面内的夹角； S353、 判断所述拟合直线和所述第二直线在所述第 一平面内的夹角是否小于预先设定 的第三阈值， 获取角度判断结果； S354、 基于所述角度判断结果， 确定所述动态 物体是否有向目标区域的运动的趋势。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特 征在于， 所述S3 53具体包括： 若所述角度判断结果为所述拟合直线和所述第二直线在所述第一平面内的夹角小于 或等于预 先设定的第三阈值， 则确定所述动态 物体有向目标区域的运动的趋势； 若所述角度判断结果为所述拟合直线和所述第二直线在所述第一平面内的夹角大于 预先设定的第三阈值， 则确定所述动态 物体没有向目标区域的运动的趋势。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特 征在于， 所述预先获取的干净图像为第一图像集合中出现动态物体的RGB ‑D图像之前的相邻帧 的RGB‑D图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100605 A 3