(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 202211525591.5 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 全芯智造技 术有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区创新大 道2800号创新产业园二期J2C 栋13楼 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 北京世辉律师事务所 16 093 专利代理师 沈志伟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 用于评估测量结果的方法、 设备和介质 (57)摘要 根据本公开的示例实施例提供了用 于评估 测量结果的方法、 设备和介质。 在该方法中， 在针 对目标对象的拍摄影像中确定多个标记点。 这些 标记点分别对应于目标对象的测量信号。 然后， 基于多个标记 点的位置来对多个标记 点分组， 并 且确定目标对象在拍摄影像中所呈现的轮廓。 进 一步地， 基于分组的数目、 以及多个标记点与轮 廓之间的距离来评估基于测量信号确定的测量 结果。 以此方式， 可 以实现以自动化的方式快速 且准确地评估测量结果。 权利要求书3页 说明书11页 附图7页 CN 115546215 A 2022.12.30 CN 115546215 A 1.一种用于 评估测量结果的方法， 其特 征在于， 包括： 在针对目标对象的拍摄影像中确定多个标记点， 所述多个标记点分别对应于所述目标 对象的测量信号； 基于所述多个标记点的位置， 对所述多个标记点分组； 确定所述目标对象在所述拍摄 影像中所呈现的轮廓； 以及 基于所述分组的数目、 以及所述多个标记点与所述轮廓之间的距离， 评估基于所述测 量信号确定的测量结果。 2.根据权利要求1所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 在针对目标对象的拍 摄影像中确定多个标记点包括： 基于所述拍摄 影像中标记点的亮度特 征， 确定所述多个标记点。 3.根据权利要求2所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所述拍摄影像中 标记点的亮度特 征确定所述多个标记点包括： 针对待确定的标记点， 获取其预设位置处的第一数量像素的亮度值； 以及 在所获取的亮度值之和不小于第 一预设阈值的情况下， 确定所述待确定的标记点为所 述多个标记点之一。 4.根据权利要求2所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所述拍摄影像中 标记点的亮度特 征确定所述多个标记点包括： 针对待确定的标记点， 获取其预设位置处的第二数量像素的亮度值； 确定所述第二数量像素的亮度值的均值； 确定所述第二数量像素的亮度值的方差； 以及 在所述均值不小于第二预设阈值， 且所述方差不小于第三预设阈值的情况下， 确定所 述待确定的标记点 为所述多个标记点之一。 5.根据权利要求1所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 在针对目标对象的拍 摄影像中确定多个标记点包括： 基于神经网络模型对所述拍摄影像中的标记点进行识别， 根据识别结果确定所述拍摄 影像中的所述多个标记点， 其中所述神经网络模型的训练过程包括： 向待训练 的所述神经网络模型输入训练样本， 所述训练样本包括训练影像和所述训练 影像中的真实标记点； 利用待训练的神经网络模型 预测所述训练影 像中的标记点； 基于所述真实标记点与所 预测的标记点之间的距离， 确定损失函数的值； 以及 通过最小化所述损失函数的值， 确定所述神经网络模型的参数值。 6.根据权利要求1所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所述多个标记点 的位置对所述多个标记点分组包括： 基于所述多个标记点之间的相对位置， 确定多个连通区域， 每个连通区域包括所述多 个标记点中相连的一组标记点； 基于所述多个连通区域之间的距离和距离 阈值， 至少合并第 一连通区域和第 二连通区 域， 所述第一连通区域和所述第二连通区域均属于所述多个连通区域； 基于合并后的连通区域更新所述多个连通区域； 以及权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115546215 A 2基于更新后的所述多个连通区域， 确定针对所述多个标记点的目标分组。 7.根据权利要求6所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所述多个连通 区 域之间的距离和距离阈值至少合并第一连通区域和第二连通区域包括： 确定第一连通区域中的标记点与其他连通区域中的标记点之间的最小距离是否小于 距离阈值， 所述其他连通区域为所述多个连通区域中除所述第一连通区域以外的连通区 域， 并且所述 其他连通区域包括所述第二连通区域； 以及 响应于确定所述第 二连通区域的所述最小距离小于所述距离 阈值， 合并所述第 一连通 区域和所述第二连通区域。 8.根据权利要求1所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 确定所述目标对象在 所述拍摄 影像中所呈现的轮廓包括： 从所述拍摄 影像中去除所述多个标记点， 以获得与所述目标对象相关联的参 考影像； 针对所述参考影像中与任一标记点相对应的第 一像素： 基于所述参考影像中与所述第 一像素邻近的至少一个第二像素 的像素值， 确定所述第一像素的像素值， 并且使用所确定 的所述像素值 来填充所述 参考影像中的所述第一像素， 以更新所述 参考影像； 以及 从更新后的所述 参考影像中提取 所述轮廓。 9.根据权利要求8所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 所述第 一像素的像素 值基于以下公式而被确定： v(x, y) = 0.33×(v(x‑1, y) + v(x‑1, y‑1) + v(x, y‑1))， 其中x表示所述第一像素的横坐标， y表示所述第一像素的纵坐标， v(  )表示像素的像 素值。 10.根据权利要求1至9中任一项所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所 述分组的数目以及所述多个标记点与所述轮廓之间的距离评估基于所述测 量信号确定的 测量结果包括： 确定与所述多个标记点相对应的多个评估距离， 每个评估距离指示相应标记点与 所述 轮廓之间的距离； 以及 基于所述多个评估距离的离 散程度和所述分组的数目来评估所述测量结果。 11.根据权利要求10所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 所述离散程度由所 述多个评估距离中的最大评估距离来表示。 12.根据权利要求10所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 所述离散程度由所 述多个评估距离的平均值 来表示。 13.根据权利要求10所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 所述离散程度由所 述多个评估距离的标准差或方差来表示。 14.根据权利要求10所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 基于所述多个评估 距离的离 散程度和所述分组的数目来评估所述测量结果包括： 基于所述离散程度， 确定与所述评估相对应的评估结果的第一分量， 所述第一分量与 所述离散程度负相关； 基于所述分组的数目与预定数目， 确定所述评估结果的第二分量； 以及 组合所述第一分量和所述第二分量， 以获得 所述评估结果。 15.根据权利要求14所述的用于评估测量结果的方法， 其特征在于， 组合所述第 一分量权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115546215 A 3