物体图像识别分类管理方法

文档序号:9911095阅读:938来源:国知局
物体图像识别分类管理方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及物联网技术领域,尤其涉及物体图像识别分类管理方法。
【背景技术】
[0002]目前,随着我国人们生活水平的不断提高和生活节奏的加快,生活中购买的必须品越来越多,比如书籍、衣物以及化妆品等;购买的贵重物体也逐步进入百姓生活,比如手饰、贵金属等;还有工作生活中重要的资料和文件等,随着物体的逐渐增多,当需要查找某样物体时,就需要花费大量的时间,因此,需要将家里的物体有序的管理起来,实现合理分类、合理使用、合理摆放以及合理管理,有利于精确查找定位,便于管理,节约查找时间。
[0003]在科技不断发展的当下,计算机的应用、计算机网络的提速,智能手机的普及,和云端大数据发展,使得家庭物体准确查找管理系统得以实现。然而,目前还没有一种套完善的物体图像识别分类管理方法,可以直接用于物体的智能化识别分类管理。
[0004]因此,急需提供物体图像识别分类管理方法,以解决现有技术的不足。

【发明内容】

[0005]以鉴于此,本发明针对现有技术的不足而提供物体图像识别分类管理方法,首先采集物体的图像信息,存储在数据库中,然后进行分类和/或识别,然后进行分类管理,可用户通过用户终端迅速定位物体的具体位置,实现合理分类、合理使用、合理摆放以及合理管理,有利于精确查找定位,便于管理,节约查找时间,可广泛运用于各领域的物体分类管理。
[0006]
[0007]为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
[0008]物体图像识别分类管理方法,包括
[0009]图像信息采集终端采集物体的图像信息,服务器将所有采集到的图像信息存储在数据库内,所述服务器从所述数据库内获取待识别分类物体的图像信息,在本地或远程云端采用图像识别技术对物体进行分类和/或细节特征识别,所述服务器将确定的物体类别和/或细节特征、图像信息发送给用户终端/或相关服务器,用户根据所述确定的物体类别和/或细节特征、图像信息进行物体分类管理。
[0010]较优地,所述图像信息采集终端包括摄像头,通过摄像头记录物体的图像信息,所述物体包含物体本身和物体所在的位置和/或场所,物体的图像信息包含物体图像和/或物体的特征标识,在本地或远程云端以图像识别技术自动识别待识别分类物体的类别和物体特征细节,在所述服务器获取上述类别和物体特征细节后,所述服务器将确定的物体类别和特征细节、图像的部分或全部发送给用户终端和/或相关服务器,通过所述用户终端和/或相关服务器以自动或手动方式进行分类管理。
[0011 ]较优地,在获得待识别分类物体的图像信息后,通过手动或者自动记录物体的特征细节描述、数量、转入、转出、存放时间以及存放位置信息。
[0012]较优地,所述用户终端包括智能手机、电脑或平板电脑。
[0013]较优地,所述服务器选自本地服务器、移动设备的服务器、局域无线平台或者所述云端服务器中的任意一种或几种。
[0014]较优地,所述局域有线或无线平台分别和移动终端查询系统、台式机终端查询系统和/或APP客户端查询系统和/或平板电脑查询系统联通。
[0015]较优地,所述数据库为本地数据库、用户终端备的数据库或云端数据库,所述数据库可与互联网大数据相关联,通过所述局域有线和/或无线平台和/或所述云端服务器将所述数据共享到计算机或者用户终端中,随时可对物体的信息进行管理和查询。
[0016]较优地,所述图像信息采集终端、所述服务器、所述用户终端及所述数据库包括至少一个或者多个,并分别独立或部分或全部为一整体。
[0017]较优地,所述图像信息采集终端、所述图像识别技术、所述服务器、所述用户终端、所述数据库包含硬件和/或软件。
[0018]本发明公开了物体图像识别分类管理方法,与现有技术相比,本发明的物体识别分类管理系统具有以下有益效果:
[0019]通过图像信息采集终端采集物体的图像信息,然后存储在数据库中,服务器对待分类物体进行识别和/或分类,比如通过摄像头或者移动终端自带的摄像头获取图片信息,服务器获取待识别分类物体的图像和/或特征标识;所述服务器根据所述获取的待分类物体的图像内容特征确定物体的类别;所述服务器将确定的物体类别发送给用户终端,用户根据所述确定的物体类别进行分类管理,用户可以通过用户终端随时查找物体的具体信息,包括类别、数量、转入、转出、存放时间、存放位置信息,实现合理分类、合理使用、合理摆放以及合理管理,有利于精确查找定位,便于管理,节约查找时间,可广泛运用于各领域的物体分类管理。
【附图说明】
[0020]图1是本发明的物体图像识别分类管理方法的流程图。
【具体实施方式】
[0021]下面结合实施例和附图对本发明作进一步的说明,这是本发明的较佳实施例。
[0022]实施例1
[0023]如附图1所示,物体图像识别分类管理方法,包括:
[0024]SI,图像信息采集终端采集物体的图像信息;
[0025]S2,服务器将所有采集到的图像信息存储在数据库内;
[0026]S3,所述服务器从所述数据库内获取待识别分类物体的图像信息,在本地或远程云端采用图像识别技术对物体进行分类和/或细节特征识别;
[0027]S4,所述服务器将确定的物体类别和/或细节特征、图像信息发送给用户终端/或相关服务器;
[0028]S5,用户根据所述确定的物体类别和/或细节特征、图像信息进行物体分类管理。
[0029]其中,图像识别技术包括以下步骤,图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配,其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分,⑴图像输入,将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤;(2)预处理,为了减少后续算法的复杂度和提高效率,图像的预处理是必不可少的。其中背景分离是将图像区与背景分离,从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取,加速后续处理的速度,提高图像特征提取和匹配的精度;图像增强的目的是改善图像质量,恢复其原来的结构;图像的二值化是将图像从灰度图像转换为二值图像;图像细化是把清晰但不均匀的二值图像转化成线宽仅为一个像素的点线图像;(3)特征提取,特征提取负责把能够充分表示该图像唯一性的特征用数值的形式表达出来,尽量保留真实特征,滤除虚假特征;(4)图像分类在图像系统中,输入的图像要与数十上百甚至上千个图像进行匹配,为了减少搜索时间、降低计算的复杂度,需要将图像以一种精确一致的方法分配到不同的图像库中;(5)图像匹配图像匹配是在图像预处理和特征提取的基础上,将当前输入的测试图像特征与事先保存的模板图像特征进行比对,通过它们之间的相似程度,判断这两幅图像是否一致。图像识别技术在现有技术中已经非常成熟,被广泛应用。
[0030]具体来说,所述图像信息采集终端包括摄像头,通过摄像头记录物体的图像信息,所述物体包含物体本身和物体所在的位置和/或场所,物体的图像信息包含物体图像和/或物体的特征标识,在本地或远程云端以图像识别技术自动识别待识别分类物体的类别和物体特征细节,在所述服务器获取上述类别和物体特征细节后,所述服务器将确定的物体类别和特征细节、图像的部分或全部发送给用户终端和/或相关服务器,通过所述用户终端和/或相关服务器以自动或手动方式进行分类管理。摄像头可以是独立的摄像头,也可以是用户终端的摄像头,通过摄像头记录物体的
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