一种基于图像深度估计的三维目标识别系统及方法与流程

技术特征：
1.一种基于图像深度估计的三维目标识别系统，系统用于识别单目摄像头采集的真彩图像，其特征在于，所述系统包括：单目深度估计模块，用于获取真彩图像的初始深度图；超像素分割模块，用于对所述真彩图像进行超像素分割，得到所述真彩图像的超像素分割情况矩阵；边缘检测模型，用于对所述真彩图像进行边缘检测，得到真彩图像的连通情况矩阵；深度估计权重修正模块，用于对所述真彩图像进行计算，得到所述真彩图像的颜色信息矩阵和亮度信息矩阵，获取双目深度图的准确深度值，并比对双目深度图和初始深度图，对所述初始深度图和所述双目深度图进行拟合，得到修正参数；深度估计修正模块，用于根据所述修正参数、初始深度值、所述真彩图像的超像素分割情况矩阵、图像连通情况矩阵、颜色信息矩阵、亮度信息矩阵计算修正后的深度值，得到修正后的二次深度估计值；其中，所述初始深度值为在所述初始深度图中选取的深度值；物迹线选取模块，用于根据所述二次深度估计值，得到三维物迹线；剖面图像分割模块，用于根据所述三维物迹线进行剖面图像切割，得到目标所在三维区域的投影。2.根据权利要求1所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别系统，其特征在于，所述深度估计权重修正模块还包括：权重计算模块，用于得到所述颜色信息矩阵和所述亮度信息矩阵；深度计算模块，用于计算所述双目深度图，获取所述准确深度值；参数修正计算模块，用于对所述初始深度值、所述超像素分割情况矩阵、所述目标图像连通情况矩阵、所述颜色信息矩阵和所述亮度信息矩阵以及所述准确深度值，进行拟合，得到修正参数。3.一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，包括：图像深度估计，获取真彩图像的初始深度图；超像素分割，超像素分割真彩图像，得到真彩图像的超像素分割情况矩阵；边缘检测，检测真彩图像，得到真彩图像的连通情况矩阵；深度估计权重修正，对真彩图像进行计算，得到真彩图像的颜色信息矩阵和亮度信息矩阵，获取双目深度图的准确深度值后，比对双目深度图和初始深度图，对初始深度图和双目深度图进行拟合，得到修正参数；二次深度估计，根据修正参数、初始深度值和真彩图像的超像素分割情况矩阵、图像连通情况矩阵、颜色信息矩阵、亮度信息矩阵计算修正后的深度值，得到修正后的二次深度估计值；三维物迹线选取，根据修正后的二次深度估计值，得到三维物迹线；剖面图像分割，根据三维物迹线切割出剖面图像，得到目标所在三维区域的投影。4.根据权利要求3所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述深度估计权重修正步骤，还包括：比对获取的双目深度图和初始深度图时，选取并输入初始深度图的深度值、真彩图像的超像素分割情况矩阵、图像连通情况矩阵、颜色信息矩阵、亮度信息矩阵和真值，对各项因素进行拟合，得到拟合系数后，重新更新初始深度图的深度值，得到二次深度图。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述真值为：对应初始深度图像深度值选取点的双目深度图深度值。6.根据权利要求3所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述三维物迹线选取步骤，还包括：在水平方向和垂直方向进行图像分割得到目标的三维轮廓线后，深度方向上根据二次深度估计值，选取局部最大值作为深度轮廓线上的点，得到三维物迹线。7.根据权利要求3所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述剖面图像分割步骤，还包括：根据深度值切割得到的目标所在区域，投影之后在水平方向和垂直方向进行图像分割，得到目标所在三维区域的投影。8.根据权利要求3所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于：大于局部最大深度值的为目标的背景部分，小于局部最大深度值的为目标的所在区域。9.根据权利要求3所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：采用随机选取的方式在初始深度图中选取初始深度值。10.根据权利要求9所述的一种基于图像深度估计的三维目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：选取初始深度值的像素点占比不小于初始深度图像素的5％。

技术总结
本发明提供了一种基于图像深度估计的三维目标识别系统及方法，所属图像处理技术领域，方法包括：图像深度估计、超像素分割、边缘检测、深度估计权重修正、二次深度估计、三维物迹线选取和剖面图像分割；通过获取单目摄像头采集的真彩图像中图像超像素块分割情况、目标连通域情况、图像颜色信息以及图像亮度分布信息，形成超像素分割情况矩阵、连通情况矩阵、颜色信息矩阵以及亮度信息矩阵作为深度估计影响因素，将初始深度图与准确深度图进行比对，修正特定场景下的多项影响因素的拟合系数，对初始深度图像进行更新，得到二次深度图像，将二次深度图像与采集的真彩图像进行融合，多源图像进行估计，提高了目标识别的准确性。提高了目标识别的准确性。提高了目标识别的准确性。


技术研发人员：张娜 王大伟 胡帆 杨罡 范晶晶 原辉
受保护的技术使用者：国网山西省电力公司电力科学研究院
技术研发日：2022.09.15
技术公布日：2023/1/31