CN118096855A - 角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括：将待检测图像输入目标角度测量模型，将得到的待测对象对应的初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像；若当前测量角度不满足测量终止条件，则将基于当前测量角度对当前处理图像旋转得到的当前测量图像输入目标角度测量模型得到中间测量角度，将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像；返回不满足测量终止条件的步骤至满足测量终止条件，将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。采用本方法，能实现提高角度测量的精度。

Description

角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的发展，越来越多的图像角度测量技术应用于工业或制造业等领域产品的角度测量场景中。现有的图像角度测量技术通常采用机器设备对产品进行角度测量或基于深度学习网络对产品对应的图像进行角度测量，然而，由于图像的特殊性，现有的图像角度测量技术难以全域360°高精度的测量产品角度，从而导致产品角度测量的精度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，能够实现提高产品角度测量的精度。

第一方面，本申请提供了一种角度测量方法，包括：

获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，待检测图像包括待测对象；将待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度；将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像；

若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像；

返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。

第二方面，本申请还提供了一种角度测量装置，包括：

获取模块，用于获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，待检测图像包括待测对象；将待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度；将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像；

测量模块，用于若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像；

确定模块，用于返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。

上述角度测量方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过将包括待测对象的待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度，由于目标角度测量模型是训练后得到的可以对360°全域的角度以及小角度区间中的角度进行高精度测量的角度测量模型，因此初始测量角度在测量精度上有一定的保障，为进一步地提高待测对象测量角度的精确性，可以将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像，若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像，将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度，较好地发挥了目标角度测量模型对小角度区间的角度测量精确度较高的特性，并将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，此时得到的当前融合角度即为待测对象在当前循环测量操作对应的测量角度，其在精度的测量上有一定的提升，为测量出精度更高的角度，可以将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像，返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，然后将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度，实现了图像角度的更高精度的测量，既兼顾了广范围角度的测量，也兼顾了测量角度的准确性，从而较好地提高了产品角度测量的精度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种角度测量方法的应用环境图；

图2为本申请实施例提供的一种角度测量方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种模型训练的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种角度测量的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种旋转参照物的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种测量误差的示意图；

图7为本申请实施例提供的一种角度测量装置的结构框图；

图8为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构图；

图9为本申请实施例提供的另一种计算机设备的内部结构图；

图10为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的角度测量方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过通信网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备及便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

如图2所示，本申请实施例提供了一种角度测量方法，以该方法应用于图1中的终端102或服务器104为例进行说明。可以理解的是，计算机设备可以包括终端和服务器中的至少一种。该方法包括以下步骤：

S200、获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，待检测图像包括待测对象；将待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度；将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像。

其中，目标角度测量模型是指用于测量图像中待测对象的角度的模型；可以但不限于是已训练的HRNet(High-Resolution Net)、Transfomer等处理图像的神经网络模型。待测对象指需测量角度的对象，可以但不限于是某个产品的某一部位的角度，也就是产品某部位对应的图像就是待检测图像，该部位就是待测对象。初始测量角度指对待检测图像中的待测对象进行初次测量得到的角度。当前测量角度指当前循环操作下目标角度测量模型测量出的角度。当前融合角度指当前循环操作下待测对象对应的角度。当前处理图像指当前循环操作下包含待测对象的待旋转图像，其是还未对待检测图像中的待测对象或者待测对象对应的参考线进行旋转的图像。需注意的是，当前测量角度和当前融合角度不一定是相等的，一般只有第一次测量时当前测量角度等于当前融合角度，当前融合角度是各次循环操作下当前测量角度的累加和，且当前测量角度是有正负角度的，正负取决于预设正向角度是哪个方向和负向角度是哪个方向，在这里不做限定。

具体地，已训练的目标角度测量模型可以预测图像中待测对象的角度，其可以测量图像中待测对象360°全域的角度以及对小角度区间内的角度进行高精度测量。但是一般训练得到的角度测量模型在角度的测量上也会存在误差的，为进一步减小待检测图像中待测对象角度测量的误差，可以先将包含待测对象的待测图像输入已训练的目标角度测量模型中进行角度的测量，得到初次测量时对应的初始测量角度，为较小测量误差，可以根据目标角度测量模型输出的角度循环调整待测图像中待测对象与角度测量参考线之间的夹角，从而不断地缩小测量角度的范围，以不断地提高测量的精度。因此，可以将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，以及将待检测图像作为当前处理图像，为后续的循环测量操作提供数据基础。

S202、若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像。

其中，测量终止条件指终止待测对象角度测量的条件。当前测量图像指对待检测图像中的待测对象或者待测对象对应的参考线进行旋转后得到的图像。中间测量角度指测量得到的当前测量图像中待测对象的角度。

具体地，为进一步提高待测对象测量角度的精度，可以将当前处理图像按照当前测量角度的角度大小进行旋转，以使旋转后得到的当前测量图像中的待测对象与参考线之间的角度进一步缩小，缩小后的角度处于一个更小的角度区间内，然后将当前测量图像输入目标角度测量模型中，以使目标角度测量模型对当前测量图像中的待测对象进行精度更高的角度测量，得到当前测量图像中待测对象对应的中间测量角度，并将当前融合角度与中间测量角度进行融合，以及将融合得到的融合角度作为当前融合角度，此时的当前融合角度即为当前循环操作下待测对象的测量角度。比如，待检测图像中待测对象的真实角度是15°，但是测量时是无法知道最真实与最具体的角度的，而执行旋转操作前的当前测量角度和当前融合角度都是13°，则将当前处理图像中的待测对象相对参考线旋转13°得到当前测量图像，此时将当前测量图像中待测对象需测量的角度缩小到了2°内，并将当前测量图像输入目标角度测量模型中，目标角度测量模型测出的中间测量角度为1°，则当前融合角度则变为13°+1°＝14°，此时14°就是当前循环测量操作下待检测对象对应的测量角度。进一步地，为了不断提高待测对象对应的测量角度的精度，可以循环的基于当前测量角度对当前测量图像进行旋转，循环地对旋转后的当前测量图像进行角度的测量，从而得到待检测对象精度更高的测量角度。

S204、返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。

其中，目标测量角度指待测对象对应的最终测量角度。

具体地，若当前循环操作下测量得到的待测对象的角度不满足测量终止条件，则不断循环测量，直至满足测量终止条件，测量终止条件不限于是当前测量角度在预设误差范围内、当前循环次数达到了预设终止循环的次数、连续多次的当前融合角度之间的差值在需求范围内等，并将满足终止条件是对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。

上述角度测量方法，通过将包括待测对象的待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度，由于目标角度测量模型是训练后得到的可以对360°全域的角度以及小角度区间中的角度进行高精度测量的角度测量模型，因此初始测量角度在测量精度上有一定的保障，为进一步地提高待测对象测量角度的精确性，可以将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像，若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像，将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度，较好地发挥了目标角度测量模型对小角度区间的角度测量精确度较高的特性，并将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，此时得到的当前融合角度即为待测对象在当前循环测量操作对应的测量角度，其在精度的测量上有一定的提升，为测量出精度更高的角度，可以将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像，返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，然后将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度，实现了图像角度的更高精度的测量，既兼顾了广范围角度的测量，也兼顾了测量角度的准确性，从而较好地提高了产品角度测量的精度。

在一些实施例中，S200包括：

S300、获取待训练图像集和初始角度测量模型，将待训练图像集作为当前训练图像集，将初始角度测量模型作为当前训练角度测量模型。

S302、基于当前训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练，得到更新角度测量模型；对当前训练图像集中各样本图像进行角度旋转，基于各样本图像的旋转角度更新各样本图像对应的标签，得到更新训练图像集。

S304、将更新训练图像集作为当前训练图像集，将更新角度测量模型作为当前训练角度测量模型，返回基于当前训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练的步骤，直至更新角度测量模型满足训练终止条件，将满足训练终止条件的更新角度测量模型作为目标角度测量模型。

其中，待训练图像集指用于训练测量图像中的待测对象的图像集；待训练图像集中各样本图像都标注有待测对象对应的角度标签。初始角度测量模型是指未进行训练的角度测量模型，可以但不限于是未训练的HRNet(High-Resolution Net)、Transfomer等处理图像的神经网络模型。当前训练图像集指当前循环训练操作下的训练图像集。当前训练角度测量模型指当前循环训练操作下训练的角度测量模型。更新角度测量模型指对当前训练角度测量模型进行训练并调参优化得到的角度测量模型。更新训练图像集指各样本图像都标注有待测对象对应的旋转角度标签的旋转后的样本图像。训练终止条件指限制训练终止的条件；可以是当前循环训练操作下的更新角度测量模型的角度测量准确性达到预设精度阈值，也可以是根据实际需求进行设定，对训练终止条件不做限定。

具体地，为提高角度测量模型在图像角度测量方面的测量精度，可以在训练的过程中根据训练测量的角度对样本图像进行旋转操作，并再将旋转后的样本图像又应用于角度测量模型的训练中，从而得到既可对360°全域的角度进行测量，也可以高精度地测量出小角度区间中的角度的目标角度测量模型。更详细地，即可以先获取待训练图像集和初始角度测量模型，并将待训练图像集作为当前循环训练操作下的当前训练图像集，以及将初始角度测量模型作为当前循环操作下的当前训练角度测量模型，将当前训练图像集输入当前训练角度测量模型中，对当前训练角度测量模型进行训练，得到调整参数以及性能优化后的更新角度测量模型，为进一步地提高小角度区间角度测量的精度，可以对当前训练图像集中各样本图像进行角度旋转，并根据各样本图像的旋转角度更新各样本图像的标签，得到更新标签后的更新训练图像集，又将更新训练图像集作为当前训练图像集以及将更新角度测量模型作为当前训练角度测量模型，并重复根据当前训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练的步骤，从而进入下一循环训练的操作，以此类推，不断循环训练，直至更新角度测量模型满足训练终止条件，并将满足训练终止条件对应的更新角度测量模型作为目标角度测量模型，还可以在训练过程中计算每次循环训练得到的更新角度测量模型对应的评价指标，并将评价指标最大的更新角度测量模型作为目标角度测量模型。

上述实施例中，通过在训练过程中循环地对训练的图像集中的各样本图像进行角度旋转操作，并根据旋转角度调整对应的标签，并将调整后的更新训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练，不断调整不断循环，使得循环训练得到的目标角度测量模型可以对360°全域的角度以及小角度区间中的角度进行高精度的测量，从而在一定程度上确保着待测对象的目标测量角度的准确性。

在一些实施例中，S202包括：

S400、保持当前处理图像中的待测对象对应的参考线不动，将当前处理图像中的待测对象往参考线的方向旋转当前测量角度，得到当前测量图像。

或者，S402、将当前处理图像中的待测对象对应的参考线往当前处理图像中的待测对象的方向旋转当前测量角度，得到当前测量图像。

其中，参考线指用于参照待测对象角度测量起始位置的参照线。

具体地，在对当前处理图像进行旋转时，可以保持待测对象不动，或者保持参考线不动，然后基于当前测量角度的角度大小进行图像的旋转操作，具体可结合图5进行解释，图5中三角形即为待测对象，虚线即为参考线，可以在保持参考线位置不变的情况下，将待测对象往参考线方向旋转当前测量角度；或者，可以在保持待测对象位置不变的情况下，将待测对象对应的参考线往待测对象的方向旋转当前测量角度，从而得到旋转后的当前测量图像。

上述实施例中，通过保持当前处理图像中的待测对象对应的参考线不动，将当前处理图像中的待测对象往参考线的方向旋转当前测量角度，或者将当前处理图像中的待测对象对应的参考线往当前处理图像中的待测对象的方向旋转当前测量角度，以得到旋转后的当前测量图像，有利于缩小测量角度的区间，以及后续步骤通过可高精度测量小角度区间的目标角度测量模型测量出待测对象准确性更高的角度，从而在一定程度上确保待测对象测量角度的精确性。

在一些实施例中，S200中将初始测量角度作为当前融合角度之后，该方法还包括：

S500、将当前融合角度加入测量角度集中。

以及S202中将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度之后，该方法还包括：

S502、将当前融合角度加入测量角度集中。

其中，测量角度集指用于记录每次循环操作得到的当前融合角度的集合。

具体地，每次循环测量操作的当前融合角度之间的角度变化关系也可以反映出待测对象的测量角度的情况，可以将每次循环操作的当前融合角度收集到测量角度集中，为后续进一步分析各循环测量操作对应的当前融合角度提供数据基础。

在一些实施例中，基于S500和S502，该方法还包括：

计算测量角度集中各当前融合角度的总测量角度和总测量次数；基于总测量角度和总测量次数得到测量角度集对应的平均测量角度；将平均测量角度作为待测对象的目标测量角度。

其中，总测量角度指测量角度集中当前融合角度的累加和。总测量次数指测量角度集中当前融合角度的个数，也是循环测量的次数；测量角度集中可能存在当前融合角度相等的情况，但是相等的当前融合角度对应的循环的次序不同，不可将其作为一个当前融合角度看待，比如测量角度集中第一次循环的当前融合角度为14°，第5次循环的当前融合角度也是14°，则测量角度集中的记录方式可以是{第一次：14°，…，第5次：14°，…}，也就是每一循环次数都有其对应的当前融合角度。平均测量角度指测量角度集中当前融合角度对应的平均角度。

具体地，在确定待测对象的目标测量角度时，可以计算每次循环操作时当前融合角度的平均测量角度，并将平均测量角度作为待测对象的目标测量角度；或者，还可以将测量角度集中与其他当前融合角度差距较大的当前融合角度剔除，然后计算剔除后剩余的当前融合角度的平均测量角度；或者还可以从测量角度集中选取出最后连续预设数量次循环操作对应的当前融合角度，并将选取出的当前融合角度中与其他当前融合角度相差较大的当前融合角度剔除，然后计算剔除后剩余的当前融合角度的平均测量角度，从而避免某次循环下测量偏离较大的结果对待测对象的目标测量角度的精度的影响，并在一定程度上进一步提高待测对象的目标测量角度的精确性。

上述实施例中，通过计算测量角度集中当前融合角度对应的平均测量角度，并将平均测量角度作为待测对象的目标测量角度，可以将每次循环测量操作得到的当前融合角度进行均衡，从而在一定程度上提高待测对象的目标测量角度的精确性。

在一些实施例中，基于S500和S502，该方法还包括：

基于测量角度集中各当前融合角度拟合成目标角度高斯分布函数，将目标角度高斯分布函数中的均值系数作为待测对象的目标测量角度。

其中，均值系数指高斯分布函数中的数学期望值，也就是高斯分布(或正态分布)中的μ。

具体地，在确定待测对象的目标测量角度时，还可以将测量角度集中的当前融合角度拟合成目标角度高斯分布函数，并将目标角度高斯分布函数中的均值系数作为待测对象的目标测量角度；或者，还可以将测量角度集中最后连续预设数量次循环测量操作对应的当前融合角度拟合成对应的目标角度高斯分布函数，使得拟合得到的目标角度高斯分布函数中的方差相对较小，并将目标角度高斯分布函数中的均值系数作为待测对象的目标测量角度。

上述实施例中，通过将测量角度集中的当前融合角度拟合成目标角度高斯分布函数，并将目标角度高斯分布函数中的均值系数作为待测对象的目标测量角度，有利于最终确定的目标测量角度更接近待测对象的真实角度，从而在一定程度上提高了待测对象的目标测量角度的准确性。

在一些实施例中，S204中满足测量终止条件，包括：

当前测量角度在预设误差角度范围内；和/或，

获取当前循环次数，当前循环次数等于预设测量次数；和/或，

测量角度集中存在连续的预设数量个当前融合角度之间的角度差小于或等于预设角度阈值。

其中，预设误差角度范围指设定的角度测量的误差范围，可以是[-1°,1°]。当前循环次数指当前循环操作对应的次数。预设测量次数指设置循环测量的次数，当达到设置循环测量的次数后就停止测量。预设角度阈值指用于衡量测量角度集中各当前融合角度之间的差值的角度阈值。

具体地，当满足测量终止条件后，便不再进行循环测量的操作，循环测量终止条件的制定是可以根据产品角度测量的实际需求进行制定的，可以是当测量角度在预设范围内时就终止测量，比如当当前测量角度测出是0.5°，预设误差角度范围是[-1°,1°]，0.5°在[-1°,1°]内，则满足了循环终止的条件，预设误差角度范围设定的越小，说明测量角度的精度要求越高；或者，还可以是当当前循环次数等于预设测量次数后，即可终止循环，具体预设测量次数的确定可以根据实际情况进行设置，一般情况下，在一定的循环次数区间中测量到的角度精度会更精准，也就是在这个循环次数区间中循环测量的次数越多，则测量精度越高；或者，还可以对测量角度集中的连续循环次数对应的当前融合角度进行分析，若分析出连续预设数量次的当前融合角度之间的角度差都小于或等于预设角度阈值时，说明此时测量得到的角度不再有较大的波动，趋于较为平稳的变化状态，测量精度上相对较好，可以终止循环测量。此外，“当前测量角度在预设误差角度范围内”、“获取当前循环次数，当前循环次数等于预设测量次数”与“测量角度集中存在连续的预设数量个当前融合角度之间的角度差小于或等于预设角度阈值”也可以同时满足，不做顺序上的限定。以及测量终止条件也不限于上述条件，具体还可以根据实际测量需求进行制定。

上述实施例中，通过当前测量角度在预设误差角度范围内；和/或，获取当前循环次数，当前循环次数等于预设测量次数；和/或，测量角度集中存在连续的预设数量个当前融合角度之间的角度差小于或等于预设角度阈值时，判断为满足测量终止条件，从多维度限定循环测量终止，不同维度的考量都在一定程度上影响着待测对象的目标测量角度的准确性，因此多维度的考量在一定程度上也有利于待测对象的目标测量角度精度的提高。

在一些实施例中，以测量某产品某部分的角度为例进行描述。可以拍摄出该产品的图像，并截取待测部分对应的图像，将截取的图像作为待检测图像，以及将待检测图像中该待测部分的对象作为待测对象。在对待测对象角度进行测量之前，可以先对角度测量模型进行训练，具体可如图3所示，图3中，先将待训练的图像集进行数据预处理，然后将数据预处理后的图像集输入到待训练的角度测量模型中进行训练，图3中训练角度选择策略也就是对各样本图像进行角度旋转的操作，且并不是只进行一次角度旋转的操作，每次循环训练的过程中都会基于训练测量出的角度进行角度旋转，且训练的图像集也会根据循环过程中样本图像进行角度旋转而进行标签调整，且每次训练都会对当前循环训练下的角度测量模型进行参数的调整与优化，以便不断更新训练的角度测量模型，直至得到可以对360°全域的角度以及小角度区间中的角度进行高精度测量的目标角度测量模型。

进一步地，在将待测图像输入到目标角度测量模型中之前，可以对待检测图像进行数据预处理操作，以减少干扰因素对测量结果的影响，然后再将进行数据预处理后的待测图像输入目标角度测量模型中，得到待测对象的初始测量角度，并将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，以及将待检测图像作为当前处理图像，并判断输出结果(即当前测量角度)是否达到输出要求(即是否满足测量终止条件)，若不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行角度旋转操作，得到当前测量图像，也就是保持当前处理图像中的待测对象不动，将待测对象对应的参考线往待测对象方向旋转当前测量角度，或者保持待测对象的参考线不动，将待测对象往参考线方向旋转当前测量角度，得到角度旋转操作后的当前测量图像，具体可如图5所示，图5中的三角形即表示待测对象，虚线即表示待测对象的参考线；然后将当前测量图像输入目标角度测量模型，得到中间测量角度，将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像，并返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，然后将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度，其中，图6可以反映在循环测量过程中不断进行角度旋转操作以缩小测量范围后待测对象测量角度精度的变化情况，在不满足训练终止条件的情况下，不断循环测量旋转调整后的当前测量图像中待测对象对应的角度，并将各循环测量操作下测得的中间测量角度和当前融合角度进行融合累加，使得最终得到的待测对象的目标测量角度的精度越来越高，从而实现较好地提高了产品中各部位的图像角度测量的准确性。

应该理解的是，虽然如上述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种角度测量装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个角度测量装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于角度测量方法的限定，在此不再赘述。

如图7所示，本申请实施例提供了一种角度测量装置700，包括：

获取模块702，用于获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，待检测图像包括待测对象；将待检测图像输入目标角度测量模型进行处理，输出待测对象对应的初始测量角度；将初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将待检测图像作为当前处理图像；

测量模块704，用于若当前测量角度不满足测量终止条件，则基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将当前测量图像输入目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将当前融合角度与中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将中间测量角度作为当前测量角度，将当前测量图像作为当前处理图像；

确定模块706，用于返回若当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至当前测量角度满足测量终止条件，将测量终止条件对应的当前融合角度作为待测对象的目标测量角度。

在一些实施例中，在获取已训练的目标角度测量模型方面，获取模块702具体用于：

获取待训练图像集和初始角度测量模型，将待训练图像集作为当前训练图像集，将初始角度测量模型作为当前训练角度测量模型；

基于当前训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练，得到更新角度测量模型；对当前训练图像集中各样本图像进行角度旋转，基于各样本图像的旋转角度更新各样本图像对应的标签，得到更新训练图像集；

将更新训练图像集作为当前训练图像集，将更新角度测量模型作为当前训练角度测量模型，返回基于当前训练图像集对当前训练角度测量模型进行训练的步骤，直至更新角度测量模型满足训练终止条件，将满足训练终止条件的更新角度测量模型作为目标角度测量模型。

在一些实施例中，在基于当前测量角度对当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像方面，测量模块704具体用于：

保持当前处理图像中的待测对象对应的参考线不动，将当前处理图像中的待测对象往参考线的方向旋转当前测量角度，得到当前测量图像；或者，

将当前处理图像中的待测对象对应的参考线往当前处理图像中的待测对象的方向旋转当前测量角度，得到当前测量图像。

在一些实施例中，角度测量装置700还包括计算模块708，用于：

将当前融合角度加入测量角度集中。

在一些实施例中，计算模块708还用于：

计算测量角度集中各当前融合角度的总测量角度和总测量次数；基于总测量角度和总测量次数得到测量角度集对应的平均测量角度；将平均测量角度作为待测对象的目标测量角度；或者，

基于测量角度集中各当前融合角度拟合成目标角度高斯分布函数，将目标角度高斯分布函数中的均值系数作为待测对象的目标测量角度。

在一些实施例中，满足测量终止条件包括：

当前测量角度在预设误差角度范围内；和/或，

获取当前循环次数，当前循环次数等于预设测量次数；和/或，

测量角度集中存在连续的预设数量个当前融合角度之间的角度差小于或等于预设角度阈值。

上述角度测量装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)及通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储执行过程的相关数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的角度测量方法中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元及输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的角度测量方法中的步骤。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8或图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一些实施例中，如图10所示提供了一种计算机可读存储介质的内部结构图，计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandom Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(StaticRandom Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种角度测量方法，其特征在于，包括：

获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，所述待检测图像包括待测对象；将所述待检测图像输入所述目标角度测量模型进行处理，输出所述待测对象对应的初始测量角度；将所述初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将所述待检测图像作为当前处理图像；

若所述当前测量角度不满足测量终止条件，则基于所述当前测量角度对所述当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将所述当前测量图像输入所述目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将所述当前融合角度与所述中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将所述中间测量角度作为当前测量角度，将所述当前测量图像作为当前处理图像；

返回所述若所述当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至所述当前测量角度满足所述测量终止条件，将所述测量终止条件对应的当前融合角度作为所述待测对象的目标测量角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取已训练的目标角度测量模型，包括：

获取待训练图像集和初始角度测量模型，将所述待训练图像集作为当前训练图像集，将所述初始角度测量模型作为当前训练角度测量模型；

基于所述当前训练图像集对所述当前训练角度测量模型进行训练，得到更新角度测量模型；对所述当前训练图像集中各样本图像进行角度旋转，基于各所述样本图像的旋转角度更新各所述样本图像对应的标签，得到更新训练图像集；

将所述更新训练图像集作为当前训练图像集，将所述更新角度测量模型作为当前训练角度测量模型，返回所述基于所述当前训练图像集对所述当前训练角度测量模型进行训练的步骤，直至更新角度测量模型满足训练终止条件，将满足训练终止条件的更新角度测量模型作为所述目标角度测量模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前测量角度对所述当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像，包括：

保持所述当前处理图像中的所述待测对象对应的参考线不动，将所述当前处理图像中的所述待测对象往所述参考线的方向旋转所述当前测量角度，得到当前测量图像；或者，

将所述当前处理图像中的所述待测对象对应的参考线往所述当前处理图像中的所述待测对象的方向旋转所述当前测量角度，得到当前测量图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始测量角度作为当前融合角度之后，所述方法还包括：

将所述当前融合角度加入测量角度集中；

所述将所述当前融合角度与所述中间测量角度的融合角度作为当前融合角度之后，所述方法还包括：

将所述当前融合角度加入所述测量角度集中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述测量角度集中各所述当前融合角度的总测量角度和总测量次数；基于所述总测量角度和所述总测量次数得到所述测量角度集对应的平均测量角度；将所述平均测量角度作为所述待测对象的目标测量角度；或者，

基于所述测量角度集中各所述当前融合角度拟合成目标角度高斯分布函数，将所述目标角度高斯分布函数中的均值系数作为所述待测对象的目标测量角度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述满足测量终止条件，包括：

所述当前测量角度在预设误差角度范围内；和/或，

获取当前循环次数，所述当前循环次数等于预设测量次数；和/或，

所述测量角度集中存在连续的预设数量个当前融合角度之间的角度差小于或等于预设角度阈值。

7.一种角度测量装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取已训练的目标角度测量模型和待检测图像，所述待检测图像包括待测对象；将所述待检测图像输入所述目标角度测量模型进行处理，输出所述待测对象对应的初始测量角度；将所述初始测量角度作为当前测量角度和当前融合角度，将所述待检测图像作为当前处理图像；

测量模块，用于若所述当前测量角度不满足测量终止条件，则基于所述当前测量角度对所述当前处理图像进行旋转操作，得到当前测量图像；将所述当前测量图像输入所述目标角度测量模型进行处理，输出中间测量角度；将所述当前融合角度与所述中间测量角度的融合角度作为当前融合角度，将所述中间测量角度作为当前测量角度，将所述当前测量图像作为当前处理图像；

确定模块，用于返回所述若所述当前测量角度不满足测量终止条件的步骤，直至所述当前测量角度满足测量终止条件，将所述测量终止条件对应的当前融合角度作为所述待测对象的目标测量角度。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，在所述获取已训练的目标角度测量模型方面，获取模块具体用于：

获取待训练图像集和初始角度测量模型，将所述待训练图像集作为当前训练图像集，将所述初始角度测量模型作为当前训练角度测量模型；

基于所述当前训练图像集对所述当前训练角度测量模型进行训练，得到更新角度测量模型；对所述当前训练图像集中各样本图像进行角度旋转，基于各所述样本图像的旋转角度更新各所述样本图像对应的标签，得到更新训练图像集；

将所述更新训练图像集作为当前训练图像集，将所述更新角度测量模型作为当前训练角度测量模型，返回所述基于所述当前训练图像集对所述当前训练角度测量模型进行训练的步骤，直至更新角度测量模型满足训练终止条件，将满足训练终止条件的更新角度测量模型作为所述目标角度测量模型。

9.一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。