(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 202210503739.9 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 广东鉴面智能科技有限公司 地址 519000 广东省珠海市 桂山镇一环路 51号202G (72)发明人 吕可　成青衡　陈大为　 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/141(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06T 7/20(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 3/60(2006.01) (54)发明名称 一种基于微光视觉算法的图像识别系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于微光视觉算法的图 像识别系统， 属于图像识别技术领域， 包括智能 补光模块， 所述智能补光模块输出端与图像录入 模块输入端电性连接， 所述智能补光模块用于图 像采集时进行双光谱补光， 所述图像录入模块用 于对录入图像的格式进行识别转换。 本发明中， 能够通过目标识别单元的算法处理快速定位识 别区域， 并且通过对图像录入后的灰度处理后以 及轮廓定位后的色彩映射加权识别提高图像处 理精度， 并且能够通过数据图像处理模块提高对 微光图像的处理优化， 并且通过卷积神经网络处 理模块提高对图像轮廓识别后的轮廓加权修正， 并且通过块估算运动区域补偿模块的估算， 提高 对运输图像的多帧预测， 提高处 理效率。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114821109 A 2022.07.29 CN 114821109 A 1.一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 包括智能补光模块 （1） ， 其特征在于， 所述 智能补光模块 （1） 输出端与图像录入模块 （2） 输入端电性连接， 所述智能补光模块 （1） 用于 图像采集时进 行双光谱补光， 所述图像录入模块 （2） 用于对录入图像的格式进 行识别转换， 所述图像录入模块 （2） 输入端与数据采集模块 （3） 输出端电性连接， 所述数据采集模块 （3） 用于采集图像采集环 境的数据辅助识别， 所述图像录入模块 （2） 输出端与目标识别单元 （4） 输入端电性连接， 所述目标识别 单元 （4） 用于识别轮廓路径， 所述目标识别 单元 （4） 输出端 与数据图像处理模块 （5） 输入端电性连接， 所述数据图像处理模块 （5） 用于对微光图像进 行 处理优化， 所述数据图像处理模块 （5） 输出端与卷积神经网络处理模块 （6） 的输入端电性连 接， 所述卷积神经网络处理模块 （6） 通过神经网络对识别出的轮廓以及微光视觉补充后对 图像进行检测， 所述卷积神经网络处理模块 （6） 输出端与特征存储模块 （11） 输入端电性连 接， 所述特 征存储模块 （11） 用于存 储神经网络模型生成的加权数据进行叠加优化。 2.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述目 标识别单元 （4） 输入端与图像转换模块 （9） 输出端电性连接， 所述图像转换模块 （9） 用于对 输入图像进行翻转、 曝光和扭转 来进行加权处 理。 3.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述标 识别单元输入端与色彩映射模块 （7） 输出端电性连接， 所述色彩映射模块 （7） 用于对灰度图 像进行提高识别效率的色彩映射。 4.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述数 据图像处理模块 （5） 的输入端与块估算运动区域补偿模块 （8） 输出端电性连接， 所述块估算 运动区域补偿模块 （8） 用于通过对识别区域进行分块处理后进行运动的区域补偿处理， 减 少运动模糊。 5.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述数 据图像处 理模块 （5） 的输入端与滤波算法模块 （10） 输出端电性连接 。 6.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述目 标识别单元 （4） 包括灰度拉伸模块 （401） ， 所述灰度拉伸模块 （401） 用于对图像进行灰度处 理， 提高识别效率， 所述灰度拉伸模块 （401） 输出端与加权平均模块 （402） 输入端双向电性 连接， 所述加 权平均模块 （402） 用于进行识别加 权处理， 所述加权平均模块 （402） 输出端与 视觉跟踪模块 （403） 输入端电性连接， 所述视觉跟踪模块 （403） 用于跟踪运动图像， 所述视 觉跟踪模块 （403） 输出端与轮廓跟踪模块 （404） 输入端电性连接， 所述轮廓跟踪模块 （404） 用于在识别出输入图像的轮廓后， 在轮廓整体运动时快速进行轮廓跟踪定位。 7.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述目 标识别单元 （4） 还包括轮廓优化模块 （406） ， 所述轮廓优化模块 （406） 输入端与轮廓跟踪模 块 （404） 输出端电性连接， 所述轮廓优化模块 （40 6） 用于对识别出的轮廓进行边沿优化。 8.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述目 标识别单元 （4） 还包括空间位置定位模块 （405） ， 所述空间位置定位模块 （405） 用于定位轮 廓的多轴空间位置， 所述空间位置定位模块 （405） 输出端与加权平均模块 （402） 输入端电性 连接。 9.根据权利要求1所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述卷 积神经网络处理模块 （6） 包括卷积处理层 （601） 和汇聚层模块 （602） ， 所述卷积处理层 （601）权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821109 A 2和汇聚层模块 （602） 输出端与滤波器模块 （603） 输入端电性连接， 所述卷积处理层 （601） 用 于进行卷积运算， 所述汇聚层模块 （602） 进行结果汇聚处理， 所述滤波器模块 （603） 哟用于 进行加权滤波处 理。 10.根据权利要求9所述的一种基于微光视觉算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述 卷积神经网络处理模块 （6） 包括权重修正模块 （604） ， 所述权重修正模块 （604） 输出端与滤 波器模块 （6 03） 输入端电性连接， 所述权 重修正模块 （6 04） 用于修 正卷积识别加权 权重。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821109 A 3