本發(fā)明涉及檔案管理，具體是基于機(jī)器視覺的數(shù)字化智慧檔案管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、檔案是記錄人類活動(dòng)和社會(huì)變遷的重要載體，妥善管理檔案有助于保護(hù)歷史記憶，確保后代能夠了解和學(xué)習(xí)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。對(duì)于企業(yè)而言，檔案提供了寶貴的歷史數(shù)據(jù)和信息資源，這些資料可以作為制定當(dāng)前及未來(lái)策略和決策的依據(jù)，提高決策質(zhì)量。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，雖然也逐步采用數(shù)字化技術(shù)來(lái)對(duì)檔案進(jìn)行管理，但是對(duì)于檔案信息的原始來(lái)源，即檔案本身，依然采用人工管理的方式記錄。因此對(duì)于檔案本身來(lái)說(shuō)，如果存在狀態(tài)變動(dòng)，只能依賴人員對(duì)其變更信息進(jìn)行記錄，容易產(chǎn)生信息遺漏，從而造成檔案的信息錯(cuò)誤甚至是遺失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供基于機(jī)器視覺的數(shù)字化智慧檔案管理方法及系統(tǒng)，以解決上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明的一種基于機(jī)器視覺的數(shù)字化智慧檔案管理方法，包括步驟：

4、獲取檔案柜中所有檔案袋在上一個(gè)存放周期的位置分布信息，并獲取檔案柜的柜門狀態(tài)，其中，存放周期基于柜門狀態(tài)確定；

5、在所述柜門狀態(tài)為打開狀態(tài)時(shí)，獲取狀態(tài)變化時(shí)間戳以及檔案柜在柜門打開狀態(tài)下的傾斜視頻；基于預(yù)先構(gòu)建的掩模提取所述傾斜視頻中多幀圖像的每個(gè)存儲(chǔ)區(qū)域的形狀特征和灰度特征；

6、基于所述形狀特征和灰度特征對(duì)所述傾斜視頻進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)幀和目標(biāo)幀的時(shí)間戳；

7、提取從所述狀態(tài)變化時(shí)間戳開始截至所述目標(biāo)幀的時(shí)間戳之間時(shí)間窗口中，檔案柜內(nèi)每個(gè)壓力感應(yīng)單元的壓力數(shù)據(jù)序列；并基于所述壓力數(shù)據(jù)序列中確定壓力產(chǎn)生變化的目標(biāo)位置，其中，所述壓力數(shù)據(jù)序列包括一個(gè)位置的多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的壓力值；

8、基于預(yù)先構(gòu)建的掩模提取對(duì)所述目標(biāo)幀進(jìn)行分割，得到包含目標(biāo)位置的目標(biāo)圖塊和不包含目標(biāo)位置的非目標(biāo)圖塊；對(duì)非目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征的粗檢，并對(duì)目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征、幾何特征以及文字識(shí)別的精檢，得到每個(gè)圖塊的檢測(cè)結(jié)果；

9、基于每個(gè)圖塊的檢測(cè)結(jié)果構(gòu)建中所有檔案袋在當(dāng)前存放周期的位置分布信息，并基于所述當(dāng)前存放周期的位置分布信息以及所述上一個(gè)存放周期的位置分布信息對(duì)所述檔案柜中所有檔案袋進(jìn)行管理。

10、在本技術(shù)一實(shí)施例中，基于預(yù)先構(gòu)建的掩模提取所述傾斜視頻中多幀圖像的每個(gè)存儲(chǔ)區(qū)域的形狀特征和灰度特征，包括：

11、對(duì)所述傾斜視頻進(jìn)行動(dòng)態(tài)抽幀，得到多幀圖像；

12、對(duì)所述多幀圖像進(jìn)行高通濾波和灰度化轉(zhuǎn)換處理，得到多幀預(yù)處理圖像；

13、基于仿射變換將多幀預(yù)處理圖像由傾斜視角轉(zhuǎn)換為正視視角，得到多幀中間圖像；

14、將預(yù)先構(gòu)建的掩模分別與多幀中間圖像進(jìn)行與運(yùn)算，得到多個(gè)與運(yùn)算圖像；并基于預(yù)先構(gòu)建的掩模對(duì)所述多個(gè)與運(yùn)算圖像中存儲(chǔ)區(qū)域的位置進(jìn)行標(biāo)記；

15、從所述多個(gè)與運(yùn)算圖像中提取符合預(yù)先構(gòu)建的第一灰度范圍的目標(biāo)區(qū)域；

16、基于多個(gè)目標(biāo)區(qū)域的標(biāo)記確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的存儲(chǔ)區(qū)域；提取每個(gè)存儲(chǔ)區(qū)域的輪廓特征，提取所述輪廓特征的周長(zhǎng)、面積以及矩形度，得到形狀特征；

17、提取每個(gè)存儲(chǔ)區(qū)域的平均灰度和灰度方差，得到灰度特征。

18、在本技術(shù)一實(shí)施例中，基于所述形狀特征和灰度特征對(duì)所述傾斜視頻進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)幀和目標(biāo)幀的時(shí)間戳，包括：

19、將多幀中間圖像的形狀特征和灰度特征分別與預(yù)先構(gòu)建的形狀特征篩選參數(shù)和灰度特征篩選參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，其中，所述形態(tài)特征篩選參數(shù)包括周長(zhǎng)容忍范圍、面積容忍范圍和矩形度容忍范圍，所述灰度特征篩選參數(shù)包括灰度容忍范圍和灰度方差容忍范圍；

20、將形狀特征和灰度特征分別與預(yù)先構(gòu)建的形狀特征篩選參數(shù)和灰度特征篩選參數(shù)匹配的中間圖像作為存儲(chǔ)區(qū)域未被遮擋的完整圖像；

21、獲取柜門關(guān)閉時(shí)的關(guān)閉時(shí)間戳，并將距離所述關(guān)閉時(shí)間戳最近的多個(gè)連續(xù)的完整圖像作為目標(biāo)幀，并確定所述目標(biāo)幀的時(shí)間戳。

22、在本技術(shù)一實(shí)施例中，基于所述壓力數(shù)據(jù)序列中確定壓力產(chǎn)生變化的目標(biāo)位置，包括：

23、對(duì)所述壓力數(shù)據(jù)序列中任意相鄰時(shí)間點(diǎn)的壓力值進(jìn)行時(shí)序差分，得到差分序列；

24、基于預(yù)先構(gòu)建的滑動(dòng)窗口沿所述差分序列進(jìn)行滑動(dòng)，并在每次滑動(dòng)時(shí)，計(jì)算所述滑動(dòng)窗口內(nèi)的壓力差值總和；

25、在所述壓力差值總和大于預(yù)設(shè)的差值閾值時(shí)，判定所述壓力數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)的位置為目標(biāo)位置。

26、在本技術(shù)一實(shí)施例中，對(duì)非目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征的粗檢，包括：

27、對(duì)非目標(biāo)圖塊進(jìn)行高通濾波和灰度轉(zhuǎn)換，得到灰度圖像；

28、對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行亮度調(diào)整，得到亮度調(diào)整圖像，其中，所述亮度調(diào)整圖像的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

29、

30、式中，為亮度調(diào)整圖像中像素點(diǎn)的灰度值，為灰度圖像中像素點(diǎn)的灰度值，為灰度圖像中的最小灰度值，為灰度圖像中的最大灰度值；

31、從所述亮度調(diào)整圖像中提取灰度值落入至預(yù)設(shè)第二灰度范圍的像素點(diǎn)，構(gòu)建檔案袋區(qū)域；對(duì)所述檔案袋區(qū)域圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到檔案袋區(qū)域圖像；

32、基于所述檔案袋區(qū)域圖像的面積和所述灰度圖像的面積計(jì)算當(dāng)前存放周期的檔案袋有效占比，的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

33、

34、計(jì)算當(dāng)前存放周期的檔案袋有效占比與上一個(gè)存放周期的檔案袋有效占比的偏差率，，在所述偏差率小于預(yù)設(shè)的偏差率閾值時(shí)，判定當(dāng)前的非目標(biāo)圖塊對(duì)應(yīng)的存放單元不存在檔案袋變化；在所述偏差率大于或者等于預(yù)設(shè)的偏差率閾值時(shí)，將當(dāng)前的非目標(biāo)圖塊標(biāo)記為包含目標(biāo)圖塊，并對(duì)目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征、幾何特征以及文字識(shí)別的精檢。

35、在本技術(shù)一實(shí)施例中，對(duì)目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征、幾何特征以及文字識(shí)別的精檢，包括：

36、對(duì)所述目標(biāo)圖塊進(jìn)行高通濾波和灰度轉(zhuǎn)換，得到目標(biāo)灰度圖像；

37、對(duì)所述目標(biāo)灰度圖像進(jìn)行亮度調(diào)整，得到目標(biāo)亮度調(diào)整圖像；

38、從所述目標(biāo)亮度調(diào)整圖像中提取灰度值落入至預(yù)設(shè)第二灰度范圍的像素點(diǎn)，構(gòu)建目標(biāo)檔案袋區(qū)域；并從所述目標(biāo)亮度調(diào)整圖像中提取輪廓特征；

39、對(duì)所述目標(biāo)亮度調(diào)整圖像中的輪廓進(jìn)行篩選，得到符合檔案袋尺寸的目標(biāo)輪廓；對(duì)所述目標(biāo)檔案袋區(qū)域和所述目標(biāo)輪廓特征進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到包含目標(biāo)輪廓特征的檔案袋區(qū)域圖像；

40、基于目標(biāo)輪廓特征對(duì)所述目標(biāo)亮度調(diào)整圖像進(jìn)行分割，得到多個(gè)檔案袋的單體圖像；提取每個(gè)檔案袋的單體圖像的灰度特征和幾何特征，并對(duì)每個(gè)檔案袋的單體圖像進(jìn)行文字識(shí)別，得到文字識(shí)別結(jié)果；以及基于每個(gè)檔案袋的單體圖像的灰度特征、幾何特征和文字識(shí)別結(jié)果構(gòu)建匹配特征；

41、將目標(biāo)圖塊對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元在當(dāng)前存放周期的多個(gè)檔案袋的匹配特征與上一個(gè)存放周期的多個(gè)檔案袋的匹配特征進(jìn)行匹配，得到匹配結(jié)果；并基于匹配結(jié)果確定存儲(chǔ)單元的檔案袋變化信息，其中，所述檔案袋變化信息包括新增、減少以及位置變化。

42、在本技術(shù)一實(shí)施例中，將目標(biāo)圖塊對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元在當(dāng)前存放周期的多個(gè)檔案袋的匹配特征與上一個(gè)存放周期的多個(gè)檔案袋的匹配特征進(jìn)行匹配，得到匹配結(jié)果，包括：

43、計(jì)算當(dāng)前存放周期的其中一個(gè)檔案袋與上一個(gè)存放周期的檔案袋的灰度相似度、幾何相似度以及文字識(shí)別結(jié)果的余弦相似度，其中，灰度相似度和幾何相似度的數(shù)學(xué)表達(dá)式分別為：

44、

45、

46、式中，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的平均灰度值，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的平均灰度值，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的灰度值方差，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的灰度值方差，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的周長(zhǎng)，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的周長(zhǎng)，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的面積，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的面積，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的長(zhǎng)寬比，為第個(gè)存放周期的第個(gè)檔案袋的輪廓的長(zhǎng)寬比，為第一權(quán)重，為第二權(quán)重，為第三權(quán)重，為第四權(quán)重，為第五權(quán)重；

47、基于所述灰度相似度、幾何相似度以及余弦相似度計(jì)算匹配度，其中，所述匹配度的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

48、

49、將匹配度大于預(yù)設(shè)的匹配度閾值的檔案袋進(jìn)行匹配，得到匹配結(jié)果。

50、在本技術(shù)一實(shí)施例中，基于所述當(dāng)前存放周期的位置分布信息以及所述上一個(gè)存放周期的位置分布信息對(duì)所述檔案柜中所有檔案袋進(jìn)行管理，包括：

51、確定所述當(dāng)前存放周期的位置分布信息以及所述上一個(gè)存放周期的位置分布信息的差別信息；并基于所述差別信息對(duì)檔案袋存放狀態(tài)更改和檢索信息更改。

52、在本技術(shù)一實(shí)施例中，存放周期的確定方法包括：

53、獲取柜門開啟時(shí)間戳和柜門關(guān)閉時(shí)間戳的時(shí)間差；

54、在所述時(shí)間差大于目標(biāo)時(shí)長(zhǎng)時(shí)，將柜門關(guān)閉之后的周期作為下一個(gè)存放周期。

55、本技術(shù)還提供一種基于機(jī)器視覺的數(shù)字化智慧檔案管理系統(tǒng)，包括：

56、獲取模塊，用于獲取檔案柜中所有檔案袋在上一個(gè)存放周期的位置分布信息，并獲取檔案柜的柜門狀態(tài)，其中，存放周期基于柜門狀態(tài)確定；

57、特征提取模塊，用于在所述柜門狀態(tài)為打開狀態(tài)時(shí)，獲取狀態(tài)變化時(shí)間戳以及檔案柜在柜門打開狀態(tài)下的傾斜視頻；基于預(yù)先構(gòu)建的掩模提取所述傾斜視頻中多幀圖像的每個(gè)存儲(chǔ)區(qū)域的形狀特征和灰度特征；

58、篩選模塊，用于基于所述形狀特征和灰度特征對(duì)所述傾斜視頻進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)幀和目標(biāo)幀的時(shí)間戳；

59、壓力分析模塊，用于提取從所述狀態(tài)變化時(shí)間戳開始截至所述目標(biāo)幀的時(shí)間戳之間時(shí)間窗口中，檔案柜內(nèi)每個(gè)壓力感應(yīng)單元的壓力數(shù)據(jù)序列；并基于所述壓力數(shù)據(jù)序列中確定壓力產(chǎn)生變化的目標(biāo)位置，其中，所述壓力數(shù)據(jù)序列包括一個(gè)位置的多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的壓力值；

60、檢測(cè)模塊，用于基于預(yù)先構(gòu)建的掩模提取對(duì)所述目標(biāo)幀進(jìn)行分割，得到包含目標(biāo)位置的目標(biāo)圖塊和不包含目標(biāo)位置的非目標(biāo)圖塊；對(duì)非目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征的粗檢，并對(duì)目標(biāo)圖塊進(jìn)行基于灰度特征、幾何特征以及文字識(shí)別的精檢，得到每個(gè)圖塊的檢測(cè)結(jié)果；

61、管理模塊，用于基于每個(gè)圖塊的檢測(cè)結(jié)果構(gòu)建中所有檔案袋在當(dāng)前存放周期的位置分布信息，并基于所述當(dāng)前存放周期的位置分布信息以及所述上一個(gè)存放周期的位置分布信息對(duì)所述檔案柜中所有檔案袋進(jìn)行管理。

62、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的基于機(jī)器視覺的數(shù)字化智慧檔案管理方法及系統(tǒng)，通過(guò)檢測(cè)檔案柜柜門來(lái)劃分不同的存儲(chǔ)周期，在柜門開啟時(shí)，攝像頭自動(dòng)采集柜內(nèi)傾斜視頻，并從傾斜視頻中提取柜門關(guān)閉之前，表示操作完成的目標(biāo)幀。結(jié)合柜內(nèi)的壓力數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)幀內(nèi)所有儲(chǔ)物格對(duì)應(yīng)的圖塊進(jìn)行分析。對(duì)于沒有產(chǎn)生壓力變化的圖塊采用基于灰度特征分析的粗檢，對(duì)于產(chǎn)生壓力變化的圖塊則采用基于灰度特征、幾何特征以及文字識(shí)別的精檢。從而保證檢測(cè)效率和檢測(cè)精準(zhǔn)度。在檢測(cè)完成之后，更新所有檔案袋的位置分布信息，結(jié)合上一個(gè)存放周期的位置分布信息，可以高效地完成檔案袋狀態(tài)更新，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化信息管理。本技術(shù)具有管理高效、精確且自動(dòng)化程度高的優(yōu)點(diǎn)。

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