【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，具体是基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法。
技术介绍
1、图像识别技术作为计算机视觉领域的重要分支，近年来取得了显著进展，广泛应用于安全监控、自动驾驶、智能医疗、机器人导航等多个领域。然而，在实际应用中，图像识别技术仍面临诸多挑战，如在不同光照条件下的图像差异大，影响识别准确性；物体被部分遮挡或从不同视角拍摄时，识别难度增加；复杂背景中的目标识别易受干扰，降低识别效率；在实时性要求高的应用场景中，如游戏、虚拟现实等，需要快速响应并处理图像信息。
2、当前，图像识别方法主要包括基于特征提取的传统方法和基于深度学习的现代方法。尽管深度学习在图像识别领域取得了巨大成功，但仍存在一定的局限性。
3、因此，为了进行图像识别优化，本专利技术提供了基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法。
技术实现思路
1、为了解决上述方案存在的问题，本专利技术提供了基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，方法包括：
4、步骤一：在unity中导入模型文件，并创建摄像机对象以及需要进行检测的模型对象，标记为目标模型；
5、步骤二：基于unity的模型包围盒检测功能对目标模型进行包围盒检测，获取目标模型的位置、大小和方向信息，生成目标包围盒；
6、步骤三：通过unity的摄
7、步骤四：基于神经网络建立图像识别模型，对所述图像识别模型进行优化分析，确定目标识别模型；
8、进一步地，对图像识别模型进行优化分析的方法包括：
9、设置各影响因素以及各影响因素对应的影响条件；根据各影响因素对应的影响条件进行场景模拟，形成各模拟场景；
10、设置素材数据，在各模拟场景下通过素材数据对图像识别模型进行验证，获得图像识别模型在各模拟场景下的识别正确率和识别效率；
11、获取基准正确率和基准效率；
12、根据公式计算对应的场景评估值；
13、式中：pa为场景评估值；exp()为以自然常数e为底数的指数函数；zq0为基准正确率；zq1为相应模拟场景的识别正确率；xq0为基准效率；xq1为相应模拟场景的识别效率；b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1；
14、当场景评估值不大于阈值x1时，评估适应相应模拟场景；
15、当场景评估值大于阈值x1时，评估不适应相应模拟场景；
16、将各不适应的模拟场景标记为异常场景，根据各异常场景对图像识别模型进行优化调整，获得目标识别模型。
17、步骤五：通过所述目标识别模型对检测目标图像进行识别，输出识别结果；
18、步骤六：根据所述识别结果对所述目标模型与摄像机进行交互。
19、进一步地，还包括步骤七：在识别过程中进行实时监测分析，获得监测分析结果。
20、进一步地，在识别过程中进行实时监测分析的方法包括：
21、建立动态验证方案，基于所述动态验证方案随机输出参照目标；
22、基于参照目标进行包装盒检测验证，获得验证结果，验证结果包括验证异常和验证正常；
23、当验证结果为验证异常时，进行相应的预警处理；
24、当验证结果为验证正常时，进行识别评估，获得识别评估结果，所述识别评估结果包括识别正常和识别异常；根据所述识别评估结果进行相应处理。
25、进一步地，动态验证方案的建立方法包括：
26、实时识别目标模型，根据目标模型确定目标范围，根据目标范围和目标识别模型定义检索标准，检索标准即为检索的目标满足目标范围、符合目标识别模型的识别；根据检索标准获取各参照目标；
27、通过所述目标识别模型对各参照目标进行识别，获得各所述参照目标识别结果，根据识别结果确定各所述参照目标对应的检测目标；根据检测目标和识别结果生成所述参照目标对应的参照标准目标；
28、根据各参照目标和参照标准目标建立参照库；
29、设置随机单元，所述随机单元用于在预设时间间隔内随机从所述参照库中输出参照目标；
30、通过随机单元将参照库中的参照目标进行随机输出。
31、进一步地，基于参照目标进行包装盒检测验证的方法包括：
32、基于unity的包围盒检测功能对参照目标进行包围盒检测，生成目标包围盒；
33、获取参照目标对应的参照标准目标，识别参照标准目标中的目标包围盒，标记为标准包围盒；
34、根据标准包围盒和目标包围盒计算对应的差异值；
35、根据参照标准目标中的检测目标在目标包围盒中标记相应的检测目标；
36、建立包围判断模型，包围判断模型的表达式为：
37、
38、式中：s为输入数据，输入数据为标记检测目标的目标包围盒；输出数据为异常判断值dg(s)；
39、通过所述包围判断模型对所述目标包围盒进行分析，获得对应的异常判断值；
40、根据公式pb＝dg(s)×(cy+0.1)计算对应的包围验证值；
41、式中：pb为包围验证值；dg(s)为异常判断值；cy为差异值；
42、根据包围验证值确定验证结果。
43、进一步地，进行识别评估的方法包括：
44、识别参照目标对应的目标包围盒，采集对应的检测目标图像，通过目标识别模型对检测目标图像进行识别，获得识别结果；
45、获取参照目标对应的参照标准目标，识别参照标准目标对应的识别结果，标记为识别标准结果，将识别标准结果与识别结果进行比较，确定识别评估结果。
46、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
47、提高识别准确性：通过结合模型包围盒检测技术，能够更准确地确定目标的位置和姿态，从而提高了图像识别的准确性。
48、实时性与稳定性：能够在unity平台上实现实时的图像识别，并具有较强的稳定性和鲁棒性，适用于多种复杂场景下的应用需求。
49、易于集成与应用：作为基于unity的解决方案，易于集成到现有的unity应用程序中，并能够与unity的其他功能(如物理引擎、动画系统等)无缝配合，提供了便利的开发和应用体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，对图像识别模型进行优化分析的方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，在识别过程中进行实时监测分析，获得监测分析结果。
4.根据权利要求3所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，在识别过程中进行实时监测分析的方法包括：
5.根据权利要求3所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，动态验证方案的建立方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，基于参照目标进行包装盒检测验证的方法包括：
7.根据权利要求6所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，进行识别评估的方法包括：
【技术特征摘要】
1.基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，对图像识别模型进行优化分析的方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法，其特征在于，在识别过程中进行实时监测分析，获得监测分析结果。
4.根据权利要求3所述的基于unity的模型包围盒检测图像的识别处理方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵靖宇，廖坤，
申请(专利权)人：西安天翼智控教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。