(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210340966.4 (22)申请日 2022.04.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114494729 A (43)申请公布日 2022.05.13 (73)专利权人 广州市开 富信息科技有限责任公 司 地址 510000 广东省广州市海珠区 聚德路 223号301房 (72)发明人 杨上富　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 王淼 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 113591882 A,2021.1 1.02 CN 105095842 A,2015.1 1.25 CN 106650829 A,2017.0 5.10 CN 107886496 A,2018.04.0 6 US 20143 34719 A1,2014.1 1.13 US 20143 04271 A1,2014.10.09 审查员 易浩民 (54)发明名称 基于AI识别技术的汽车配件识别方法及装 置 (57)摘要 本发明适用于图片识别技术领域， 提供了一 种基于AI识别技术的汽 车配件识别方法及装置， 所述方法包括以下步骤： 接收待识别配件图片和 待识别配件尺 寸信息； 自动对待识别配件图片 进 行抠除背景处理， 得到待识别配件主体图片； 根 据待识别配件尺寸信息对汽车配件图库中的汽 车配件图进行筛选， 所述汽车配件图为抠除背景 的图片； 将待识别配件主体图片与筛选后的汽车 配件图进行相似度计算， 输出相似度最高的汽车 配件图和对应的汽车配件信息。 本发 明通过对待 识别配件图片进行抠除背景处理， 避免背景图像 对配件主体的相似度计算造成影 响， 提高汽车配 件的形状特征在相似度计算时的作用， 提高了相 似度计算的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114494729 B 2022.07.12 CN 114494729 B 1.一种基于AI识别技 术的汽车配件识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 接收待识别配件图片和待识别配件尺寸信息； 自动对待识别配件图片进行抠除背景处 理， 得到待识别配件主体图片； 根据待识别配件尺寸信 息对汽车配件图库中的汽车配件图进行筛选， 所述汽车配件图 库中包含汽车配件图和对应的汽车配件信息， 所述汽车配件信息包括汽车配件名称、 汽车 配件用途和汽车配件尺寸， 所述汽车配件图为抠除背景 的图片， 所述汽车配件图库中的汽 车配件图均为拍摄视角能够展示汽车配件最大面积的图片， 且汽车配件图中的汽车配件均 是正放的； 将待识别配件主体图片与筛选后的汽车配件图进行相似度计算， 输出相似度最高的汽 车配件图和对应的汽车配件信息； 其中， 所述自动对待识别配件图片进行抠除背景处理， 得到待识别配件主体图片的步 骤， 具体包括： 自动对待识别配件图片的主体区域进 行颜色取样； 根据颜色容差值对取样的 颜色进行范围扩大得到保留颜色范围； 根据保留颜色范围对待识别配件图片进行抠除背 景 处理， 得到待识别配件主体图片， 且将待识别配件置于  颜色反差较大的背景布上进行拍 摄； 其中， 所述将待识别配件主体图片与筛选后的汽车配件图进行相似度计算， 输出相似 度最高的汽车配件图和对应的汽车配件信息的步骤， 具体包括： 对待识别配件主体图片进 行旋转复制处理得到若干个不同角度的待识别配件主体图样； 将 每一个待识别配件主体图 样均与筛选后的汽车配件图进 行相似度计算； 输出相似度最高的汽车配件图和对应的汽车 配件信息 。 2.根据权利要求1所述一种基于AI识别技术的汽车配件识别方法， 其特征在于， 将待识 别配件主体图样与筛 选后的汽车配件图进行相似度计算的步骤， 具体包括： 用基于DCT的hash方法分别计算待识别配件主体图样与汽车配件图的hash值， 得到h_1 和h_2； 计算h_1和h_2之间的汉明距离dis_h； 根据汉明距离dis_h计算得到待识别配件主体图样与汽车配件图之间的相似度。 3.根据权利要求2所述一种基于AI识别技术的汽车配件识别方法， 其特征在于， 所述根 据汉明距离dis_h计算得到待识别配件主体图样与汽车配件图之间的相 似度的步骤， 具体 包括： 对dis_h的值进行判定； 当dis_h≤10时， 相似度P=1 ‑dis_h/100； 当dis_h≥25时， 相似度P=4* （64 ‑dis_h） /195； 当10＜dis_h＜25时， 相似度P=[ （25 ‑dis_h） /150+0.8]*0.5+pcc*0.5， 所述pcc为皮尔 逊相关系数。 4.一种基于AI识别技术的汽车配件识别装置， 用于实现如权利要求1所述的汽车配件 识别方法， 其特 征在于， 所述装置包括： 待识别图片接收模块， 用于 接收待识别配件图片和待识别配件尺寸信息； 抠除背景处理模块， 用于自动对待识别配件图片进行抠除背景处理， 得到待识别配件 主体图片；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114494729 B 2汽车配件图筛选模块， 用于根据待识别配件尺寸信 息对汽车配件图库中的汽车配件图 进行筛选， 所述汽车配件图库中包含汽车配件图和对应的汽车配件信息， 所述汽车配件信 息包括汽 车配件名称、 汽车配件用途和汽车配件尺寸， 所述汽 车配件图为抠除背 景的图片， 所述汽车配件图库中的汽车配件图均为拍摄视角能够展示汽车配件最大面积的图片， 且汽 车配件图中的汽车配件均是正 放的； 以及相似度计算模块， 用于将待识别配件主体图片与筛选后的汽车配件图进行相似度 计算， 输出相似度最高的汽车配件图和对应的汽车配件信息； 其中， 所述抠除背景处理模块包括： 颜色取样单元， 用于自动对待识别配件图片的主体 区域进行颜色取样； 颜色范围扩大单元， 用于根据颜色容差值对取样的颜色进行范围扩大 得到保留颜色范围； 以及抠除背景处理单元， 用于根据保留颜色范围对待识别配件图片进 行抠除背景处 理， 得到待识别配件主体图片； 其中， 所述相似度计算模块包括： 旋转复制处理单元， 用于对待识别配件主体图片进行 旋转复制处理得到若干个不同角度的待识别配件主体图样； 相似度计算单元， 用于将每一 个待识别配件主体图样均与筛选后的汽车配件图进行相似度计算； 以及汽 车配件信息输出 单元， 用于输出相似度最高的汽车配件图和对应的汽车配件信息 。 5.根据权利要求4所述一种基于AI识别技术的汽车配件识别装置， 其特征在于， 所述相 似度计算单 元包括： hash值计算子单元， 用基于DCT的hash方法分别计算待识别配件主体图样与汽车配件 图的hash值， 得到 h_1和h_2； 汉明距离计算子单 元， 用于计算h_1和h_2之间的汉明距离dis_h； 以及相似度确定子单元， 用于根据汉明距离dis_h计算得到待识别配件主体图样与汽 车配件图之间的相似度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114494729 B 3