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箱体体积测量方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

来源: 浏览: 18次  更新时间:2021-12-02 16:00

箱体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质与过程

本请求波及测量本领范围特别是波及一种箱体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质。



背景本领:

跟着物流利业的展开越来越多的运用处景须要测量箱体体积网址大全越来越多的运用处景须要测量箱体体积比方当箱体体积较大而沉量较轻时会占用较多的输送空间故依照箱体体积估计运费更为合理还比方基于箱体体积决定输送责任不妨普及单次输送的承载率等。由此瞅来何如样测量箱体体积是值得闭心的问题。

姑且经过构造光背夹大概激光等办法测量箱体体积不妨处理人为测量存留测量效力和精确性矮的问题然而是该种测量办法存留测量成本高的问题。



本领实行因素:

基于此有需要针闭于上述本领问题供给一种不妨降矮测量成本的箱体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质。

一种箱体体积测量办法所述办法包括:

获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得所述二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据;

经过已熟习好的角点辨别模型辨别所述二维图像中的箱体角点;

依据所述箱体角点与所述二维特性点从所述三维点云数据中剔除所述手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据;

基于所述手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程;

依据相机本点与所述背景面方程以及与所述箱体角点闭于应的三维坐标点决定所述手段箱体的箱体体积。

在个中一个实行例中所述已熟习好的角点辨别模型包括:特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型;所述经过已熟习好的角点辨别模型辨别所述二维图像中的箱体角点包括:

经过所述特性提取模型提取所述二维图像闭于应的特性图;

经过所述闭头点检测模型闭于所述特性图进行闭头点检测赢得已标注闭头点的第一图像;

经过所述对接线检测模型闭于所述特性图进行对接线检测赢得已标注对接线的第二图像;

依据所述第一图像与所述第二图像决定所述二维图像中的箱体角点。

在个中一个实行例中所述依据所述箱体角点与所述二维特性点从所述三维点云数据中剔除所述手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据包括:

依据所述箱体角点在所述二维图像中决定箱体图像;

从所述二维特性点中决定所述箱体图像内的箱体二维特性点;

从所述三维点云数据中剔除所述箱体二维特性点闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

在个中一个实行例中所述基于所述手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程包括:

从所述手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点;

依照所述手段三维坐标点进行平面拟合赢得拟合平面;

决定所述手段三维点云数据中与所述拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝阈值的三维坐标点的占比;

当所述占比大于大概等于预设占比阈值时将所述拟合平面对于应的拟合方程决定为背景面方程。

在个中一个实行例中所述基于所述手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程还包括:

当所述占比小于预设占比阈值时返回至所述从所述手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点的办法持续实行直至满脚迭代中止前提。

在个中一个实行例中所述依据相机本点与所述背景面方程以及与所述箱体角点闭于应的三维坐标点决定所述手段箱体的箱体体积包括:

从所述箱体角点当采用多个手段箱体角点;所述多个手段箱体角点包括多个第一箱体角点与一个第二箱体角点;

依据相机本点与每个手段箱体角点闭于应的三维坐标点决定与相应手段箱体角点闭于应的射线方程;

依据所述第一箱体角点闭于应的射线方程与所述背景面方程决定相应第一箱体角点在背景面的投影点;

依据所述第二箱体角点闭于应的射线方程与所述背景面方程决定所述第二箱体角点在背景面的投影点与投影角度;

依据所决定的投影点与投影角度估计所述手段箱体闭于应的箱体体积。

在个中一个实行例中所述依据所决定的投影点与投影角度估计所述手段箱体闭于应的箱体体积包括:

依据所述多个第一箱体角点各自闭于应的投影点决定所述手段箱体闭于应的长和宽;

依据所述第二箱体角点闭于应的投影点与投影角度以及与所述第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点决定所述手段箱体闭于应的高;

基于所述长、宽与高决定所述手段箱体闭于应的箱体体积。

一种箱体体积测量安装所述安装包括:

获得模块用于获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得所述二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据;

辨别模块用于经过已熟习好的角点辨别模型辨别所述二维图像中的箱体角点;

剔除模块用于依据所述箱体角点与所述二维特性点从所述三维点云数据中剔除所述手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据;

拟合模块用于基于所述手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程;

决定模块用于依据相机本点与所述背景面方程以及与所述箱体角点闭于应的三维坐标点决定所述手段箱体的箱体体积。

一种估计机设备包括保存器和处置器所述保存器保存有估计机步调所述处置器实行所述估计机步调时实行上述各个实行例中所述的箱体体积测量办法的办法。

一种估计机可读保存介质其上保存有估计机步调所述估计机步调被处置器实行时实行上述各个实行例中所述的箱体体积测量办法的办法。

上述箱体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得该二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据不妨降矮二维特性点与三维点云数据的获得成本基于所获得到的二维图像、二维特性点与三维点云数据进行箱体体积测量时不妨降矮箱体体积的测量成本。经过已熟习好的角点辨别模型自动辨别手段箱体的箱体角点基于箱体角点与二维特性点从三维点云数据中剔除手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据并基于手段三维点云数据自动拟合背景面方程从而依据背景面方程、相机本点与箱体角点自动测量手段箱体的箱体体积无需人为过多的介入由此在普及箱体体积测量的精确性和效力的情景下不妨降矮测量成本。

附图证明

图1为一个实行例中箱体体积测量办法的运用处景图;

图2为一个实行例中箱体体积测量办法的过程表示图;

图3为一个实行例中基于箱体角点、相机本点与背景面方程在世界坐标系中沉现手段箱体的构造表示图;

图4为一个实行例中箱体体积测量安装的构造框图;

图5为一个实行例中估计机设备的里面构造图。

简直实行办法

为了使本请求的手段、本领筹备及便宜更加领会精确以下共同附图及实行例闭于本请求进前进一步留神证明。该当领会此处刻画的简直实行例只是用以解释本请求并不必于规定本请求。

本请求供给的箱体体积测量办法不妨运用于如图1所示的运用情况中。个中结尾102经过摄像头采集手段箱体104闭于应的二维图像并调用预设接口采集手段箱体104闭于应的、且与所采集到的二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据。结尾102不妨然而不限于是百般部分估计机、笔记本电脑、智能手机、枯燥电脑和便携式可穿着设备手段箱体104是待测量箱体体积的箱体。

在一个实行例中如图2所示供给了一种箱体体积测量办法以该办法运用于图1中的结尾为例进行证明包括以下办法:

s202获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据。

个中手段箱体是待测量箱体体积的箱体简直不妨是指规则箱体比方形状为长方体大概正方体的规则箱体。三维点云数据是由二维特性点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点构成的集中。

简直地当满脚箱体体积测量前提时结尾经过摄像头获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据。箱体体积测量前提比方检测到用户闭于预设测量键的触发安排触发安排比方点打、按压大概滑动等安排点打比方双打大概点打安排等。

在一个实行例中当检测到用户闭于预设测量键的触发安排时结尾经过自己的摄像头拍摄手段箱体赢得该手段箱体闭于应的二维图像。该二维图像为包括手段箱体闭于应的箱体图像的rgb图像(由r(red)g(green)b(blue)三个沉量构成的彩色图像)。以结尾为手机为例二维图像即是经过手机摄像头闭于手段箱体进行拍摄赢得的照片/图像。

在一个实行例中结尾经过预设接口调用已有的巩固本质本领获得二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据。巩固本质本领比方arcore(一款巩固本质sdk(一种软件开拓东西包))arkit(一种ar(augmentedreality巩固本质)开拓平台)。以arcore为例arcore里面为一个slam(simultaneouslocalizationandmapping共步定位与建图)体系。arcore经过疏通追踪、情况领会与光估计将假造实质与经过摄像头拍摄的本质世界进行安排。arcore会检测经过摄像头所拍摄的二维图像中的特性点并共同结尾的imu(inertialmeasurementunit惯性测量单元)的惯性测量截止决定二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据。结尾经过调用sdk中的预设接口来获得arcore所决定的二维特性点与三维点云数据。如许结尾经过自己的摄像头采集二维图像并经过调用预设接口采集二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据而无需特殊外接其他硬件设备来采集二维图像和/大概三维点云数据由此不妨降矮硬件成本且不妨制止硬件设备发热量大与耗电快等问题。

在一个实行例中结尾经过摄像头闭于手段箱体进行拍摄时拍摄角度须要不妨拍摄顺利段箱体的三个箱场合也即是摄像头的拍摄视线中须要包括手段箱体的三个箱场合。如许拍摄赢得的二维图像中包括手段箱体的该三个箱场合所闭于应的二维像素点。不妨领会二维图像中包括手段箱体的七个顶点各自闭于应的二维像素点。

在一个实行例中结尾经过摄像头闭于手段箱体进行拍摄时手段箱体的背景面是有特性的比方白板大概反光的平面不行动作背景面。拍摄情况不行有过多的杂物。手段箱体的背景面是指拍摄时放置手段箱体的平面可领会为手段箱体的支持平面比方地面大概桌面等。

s204经过已熟习好的角点辨别模型辨别二维图像中的箱体角点。

个中角点辨别模型是经过熟习样品集熟习赢得的、不妨用于从二维图像中辨别动手段箱体的箱体角点的模型。箱体角点是指手段箱体的顶点在二维图像中闭于应的二维像素点。

简直地结尾在获得顺利段箱体闭于应的二维图像后将所获得到的二维图像输出已熟习好的角点辨别模型经过该角点辨别模型从该二维图像中辨别动手段箱体闭于应的箱体角点。

在一个实行例中结尾依据预先获得的熟习样品集进行模型熟习赢得已熟习好的角点辨别模型并保存在本地。结尾也可接功效劳器熟习并发送的角点辨别模型并将所接收到的角点辨别模型保存在本地。

s206依据箱体角点与二维特性点从三维点云数据中剔除手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

简直地网址导航赢顺利段三维点云数据。

简直地结尾在辨别动手段箱体闭于应的箱体角点后从二维图像中剔除箱体角点以内的箱体二维特性点赢得箱体角点之外的手段二维特性点。结尾依据二维特性点与三维点云数据之间的索引闭系从三维点云数据中剔除箱体角点以内的箱体二维特性点所闭于应的三维坐标点以从三维点云数据中剔除手段箱体闭于应的三维坐标点赢得由箱体角点之外的手段二维特性点闭于应的三维坐标点构成的手段三维点云数据。

在一个实行例中办法s206包括:依据箱体角点在二维图像中决定箱体图像;从二维特性点中决定箱体图像内的箱体二维特性点;从三维点云数据中剔除箱体二维特性点闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

简直地结尾在二维图像中将箱体角点依照角点编号进行对接赢得多条箱体对接线并依据该多条箱体对接线在二维图像中决定箱体图像。闭于于二维图像闭于应的多个二维特性点结尾将处于箱体图像内的二维特性点决定为箱体二维特性点并从三维点云数据中剔除该箱体二维特性点闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

在一个实行例中结尾将处于箱体图像外的二维特性点决定为手段二维特性点大概者从二维图像闭于应的多个二维特性点中剔除箱体二维特性点赢顺利段二维特性点。结尾从三维点云数据中挑选手段二维特性点闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

上述实行例中依据箱体角点与二维特性点以及二维特性点与三维点云数据中的三维坐标点之间的索引闭系决定剔除箱体二维特性点闭于应的三维坐标点之后的手段三维点云数据该手段三维点云数据中的三维坐标点重要分别在背景面上以便于基于该手段三维点云数据拟合背景面时不妨普及拟合精确性。

s208基于手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程。

简直地结尾依据手段三维点云数据闭于背景面进行平面拟合以决定背景面并赢得背景面对于应的背景面方程。

在一个实行例中结尾依据手段三维点云数据经过ransc(随机样品普遍性)算法进行平面拟合赢得背景面方程。

在一个实行例中结尾依据手段三维点云数据决定相应的协方差矩阵依据协方差矩阵决定多个特性值与每个特性值闭于应的特性向量将最小的特性值闭于应的特性向量决定为背景面的法向量并依据手段三维点云数据中的三维坐标点与该法向量决定背景面方程。不妨领会结尾依据法向量与手段三维点云数据中的任一个三维坐标点拟合赢得背景面对于应的拟合方程后估计手段三维点云数据中每个三维坐标点与拟合方程的总隔绝。当总隔绝小于大概等于指定隔绝阈值时则将该拟合方程决定为背景面方程不然依据从手段三维点云数据中沉新采用的三维坐标点与法向量沉新拟合背景面对于应的拟合方程并依照上述办法闭于拟合方程进行估计。

s210依据相机本点与背景面方程以及与箱体角点闭于应的三维坐标点决定手段箱体的箱体体积。

简直地结尾将二维图像中的箱体角点变换至世界坐标系中的三维坐标点以决定箱体角点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点。结尾获得二维图像在世界坐标系中闭于应的相机本点并基于相机本点、背景面方程以及与箱体角点闭于应的三维坐标点在世界坐标系中将箱体角点投影至背景面赢得箱体角点在背景面的投影点与投影角度。结尾依据多个箱体角点在背景面的投影点与投影角度决定手段箱体的长、宽与高并依据所决定的长、宽与高估计赢顺利段箱体的箱体体积。

在一个实行例中结尾依照预摆设的坐标变换矩阵将二维图像中的箱体角点从图像坐标系变换至世界坐标系赢得箱体角点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点。预摆设的坐标变换矩阵用于指定图像坐标系中的二维像素点与世界坐标系中的三维坐标点之间的坐标变换闭系。依照预摆设的坐标变换矩阵将图像坐标系中的二维像素点变换至世界坐标系中的三维坐标点时将图像坐标系中的二维像素点所闭于应的二维坐标夸大至三维坐标个中新增维度坐标为三维场景中z轴目标的坐标并将新增维度坐目标坐标值设定为固定值。固定值比方1由此箱体角点在二维图像中闭于应的二维坐标为(xy)则将该二维坐标夸大为三维坐标(xy1)。

结尾可调用预摆设的且封装有坐标变换矩阵的坐标变换函数将箱体角点在图像坐标系中闭于应的三维坐标变换至世界坐标系中的三维坐标赢得箱体角点闭于应的三维坐标点。结尾也可将箱体角点在图像坐标系中闭于应的三维坐标与坐标变换矩阵相趁赢得箱体角点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点所闭于应的三维坐标。不妨领会将箱体角点由图像坐标系变换至世界坐标系的过程中大概会存留多个中央坐标系比方屏幕坐标系与相机坐标系等。大肆二个坐标系之间的坐标变换闭系均可经过坐标变换矩阵来指定由此将箱体角点由图像坐标系变换至世界坐标系的坐标变换矩阵大概由多个坐标变换矩阵产生。

在一个实行例中结尾从手段箱体闭于应的多个箱体角点当采用手段箱体角点并基于所采用出的手段箱体角点闭于应的三维坐标点以及相机本点与背景面方程决定手段箱体的箱体体积。

上述箱体体积测量办法获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得该二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据不妨降矮二维特性点与三维点云数据的获得成本基于所获得到的二维图像、二维特性点与三维点云数据进行箱体体积测量时不妨降矮箱体体积的测量成本。经过已熟习好的角点辨别模型自动辨别手段箱体的箱体角点基于箱体角点与二维特性点从三维点云数据中剔除手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据并基于手段三维点云数据自动拟合背景面方程从而依据背景面方程、相机本点与箱体角点自动测量手段箱体的箱体体积无需人为过多的介入由此在普及箱体体积测量的精确性和效力的情景下不妨降矮测量成本。

在一个实行例中已熟习好的角点辨别模型包括:特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型;办法s204包括:经过特性提取模型提取二维图像闭于应的特性图;经过闭头点检测模型闭于特性图进行闭头点检测赢得已标注闭头点的第一图像;经过对接线检测模型闭于特性图进行对接线检测赢得已标注对接线的第二图像;依据第一图像与第二图像决定二维图像中的箱体角点。

个中特性提取模型是用于从二维图像中提取特性图的模型。闭头点检测模型是用于依据特性图检测二维图像中的闭头点的模型。对接线检测模型是用于依据特性图检测二维图像中的闭头点的对接线的模型。

简直地结尾将所获得到的二维图像输出已熟习好的特性提取模型经过该特性提取模型提取二维图像闭于应的特性图。结尾将所提取出的特性图分别输出已熟习好的闭头点检测模型与对接线检测模型经过闭头点检测模型依据特性图进行闭头点检测并闭于检测出的闭头点进行标注赢得已标注闭头点的第一图像经过对接线检测模型依据特性图进行对接线检测并闭于检测出的对接线进行标注赢得已标注对接线的第二图像。结尾将第一图像中已标注的闭头点依照第二图像中已标注的对接线进行对接并依照各闭头点的对接闭系决定二维图像中的箱体角点。

在一个实行例中第一图像中已标注的闭头点是二维图像中与手段箱体的顶点闭于应的二维像素点。第二图像中已标注的对接线是二维图像中与手段箱体的边闭于应的对接线。在未决定对接闭系的情景下一个闭头点大概与其他任一个闭头点进行对接由此多个闭头点之间存留多种大概的对接闭系。而手段箱体的各个顶点之间的对接闭系是决定的也即是手段箱体的各个顶点在二维图像中闭于应的二维像素点之间的对接闭系是决定的。第二图像中已标注的对接线指定了第一图像中的各个闭头点之间的对接闭系。结尾依据第二图像中已标注的对接线决定各个闭头点之间的对接闭系并依照所决定的对接闭系闭于第一图像中已标注的闭头点进行对接并依照对接闭系闭于已对接的各个闭头点进路途序编号赢顺利段箱体闭于应的多个箱体角点。如许每个箱体角点闭于应有独一的角点编号角点编号不妨用于表征箱体角点之间的对接闭系依据箱体角点与相应的角点编号不妨决定相应的手段箱体。

在一个实行例中特性提取模型简直不妨是卷积搜集模型比方vgg18(visualgeometrygroup卷积搜集模型)。闭头点检测模型与对接线检测模型简直不妨是cnn(convolutionalneuralnetworks卷积神经搜集)。

在一个实行例中结尾依据二维图像闭于应的特性图经过三个阶段定位二维图像中的箱体角点每个阶段包括二个并行的分支一个分支经过闭头点检测模型检测热门图用于定位闭头点一个分支经过对接线检测模型检测向量场用于定位闭头点之间的对接线。前一个阶段的输出动作后一个阶段的输出第三阶段输出已标注闭头点的第一图像与已标注对接线的第二图像。结尾在赢得二维图像闭于应的第一图像与第二图像后经过图论中的偶配合决定闭头点与对接线之间的闭系并依照对接线将闭头点进行对接赢得合成的手段箱体。

在一个实行例中结尾将已熟习好的特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型进行拉拢赢得已熟习好的角点辨别模型。特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型可经过共同熟习的办法进行熟习也可分别进行熟习经过共同熟习的办法不妨直接熟习赢得已熟习好的角点辨别模型。

在一个实行例中闭于于熟习样品会合的每个二维图像针闭于二维图像中的每个闭头点建立一弛与结果一层特性图大小普遍的纯黑图依据闭头点在二维图像中的地位在纯黑图中的沟通地位构造一个高斯朦胧出来的可调半径的小圆圈。在闭头点检测模型的熟习过程中将模型进修到的特性图直接与所建立的图分别干均方差赢得每个闭头点闭于应的破坏函数并依据破坏函数理想安排模型的参数直至熟习中止赢得已熟习好的闭头点检测模型。不妨领会二维图像中的闭头点是与手段箱体的顶点闭于应的二维像素点。手段箱体的7个顶点闭于应二维图像中的7个闭头点由此建立出7个破坏函数。

相应地闭于于熟习样品会合的每个二维图像针闭于二维图像中的每个对接闭系建立一弛与结果一弛特性图大小普遍的纯黑图基于对接闭系的目标以及该对接闭系所对接的二个闭头点的地位在纯黑图中该二个闭头点的对接线上画制一条粗线且针闭于x与y分别进行画制赢得针闭于每个对接闭系建立的二幅图。个中x图画制值为sin(theta)y图画制值为cos(theta)theta为第一个闭头点到第二个闭头点的目标法线夹角。在对接线检测模型的熟习过程中将模型进修到的特性图与所建立的图干均方差赢得每个对接闭系闭于应的二个破坏函数并依据破坏函数理想安排模型的参数直至熟习中止赢得已熟习好的对接线检测模型。不妨领会二维图像中的对接闭系是与手段箱体的边闭于应的对接线。手段箱体的9条边闭于应有9个对接闭系由此构造出2*9=18个破坏函数。在模型熟习过程中将手段箱体在二维图像中湮没的闭头点及对接闭系的破坏树立为0。

在一个实行中结尾经过openpose辨别二维图像中的箱体角点。

上述实行例中经过已熟习好的特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型从二维图像中辨别手段箱体的箱体角点不妨普及箱体角点的辨别精确性与效力。

在一个实行例中办法s208包括:从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点;依照手段三维坐标点进行平面拟合赢得拟合平面;决定手段三维点云数据中与拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝阈值的三维坐标点的占比;当占比大于大概等于预设占比阈值时将拟合平面对于应的拟合方程决定为背景面方程。

个中预设数目可依据本质情景自定义比方3。预设隔绝阈值可依据本质情景自定义比方0.5。预设占比阈值比方80%。

简直地结尾从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点并依照所采用出的手段三维坐标点闭于背景面进行平面拟合赢得拟合平面以及拟合平面对于应的拟合方程。结尾分别估计手段三维点云数据中的每个三维坐标点与拟合平面的隔绝网址导航以及拟合平面对于应的拟合方程。结尾分别估计手段三维点云数据中的每个三维坐标点与拟合平面的隔绝统计隔绝小于赢得等于预设隔绝阈值的三维坐标点的数目并依据统计的数目与手段三维点云数据中三维坐标点的总额目估计该手段三维点云数据中与拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝阈值的三维坐标点的占比。当估计的占比大于大概等于预设占比阈值时结尾将拟合平面决定为拟合赢得的背景面并将拟合平面对于应的拟合方程决定为背景面对于应的背景面方程。

在一个实行例中结尾从手段三维点云数据中随机采用预设数手段手段三维坐标点并以及所采用出的手段三维坐标点进行平面拟合。不妨领会大肆二次采用出的预设数手段手段三维坐标点虚假脚沟通也即是说大肆二次采用出的手段三维坐标点不妨实脚不共也不妨局部沟通。

上述实行例中依据所采用出的手段三维坐标点进行平面拟合不妨普及拟合效力而基于手段三维点云数据中各个三维坐标点与拟合平面的隔绝决定最后拟合赢得的背景面及背景面方程不妨保护拟合的精确性。

在一个实行例中办法s208还包括:当占比小于预设占比阈值时返回至从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点的办法持续实行直至满脚迭代中止前提。

个中迭代中止前提是用于估计是否中止平面拟合迭代过程的依据大概前提简直不妨是迭代次数大于大概等于预设次数大概者十脚的手段三维坐标点拉拢均遍历完成大概者基于姑且采用出的手段三维坐标点拟合赢得背景面及相应的背景面方程。

简直地当手段三维点云数据中与拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝阈值的三维坐标点的占比小于预设占比阈值时结尾再次从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点基于再次采用出的手段三维坐标点再次进行平面拟合并决定手段三维点云数据中与再次拟合的拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝的三维坐标点的占比。当该占比大于大概等于预设占比阈值时结尾将该再次拟合的拟合平面对于应的拟合方程决定为背景面方程不然再次从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点并针闭于再次采用出的手段三维坐标点实行上述相闭办法直至满脚迭代中止前提。。

在一个实行例中当迭代次数大于大概等于预设次数大概者十脚的手段三维坐标点拉拢均遍历完成时若基于屡屡所采用出的手段三维坐标点拉拢所决定的占比均小于预设占比阈值结尾则从多个手段三维坐标点拉拢中挑选占比最大的手段三维坐标点拉拢并将依据所挑选出的手段三维坐标点拉拢拟合赢得的拟合方程决定为背景面方程。

上述实行例中当依据姑且采用出的手段三维坐标点拟合赢得的拟合平面不符合拟合精度时沉新采用手段三维坐标点并基于沉新采用的手段三维坐标点沉后进行平面拟合以普及拟合精确性。

在一个实行例中办法s210包括:从箱体角点当采用多个手段箱体角点;多个手段箱体角点包括多个第一箱体角点与一个第二箱体角点;依据相机本点与每个手段箱体角点闭于应的三维坐标点决定与相应手段箱体角点闭于应的射线方程;依据第一箱体角点闭于应的射线方程与背景面方程决定相应第一箱体角点在背景面的投影点;依据第二箱体角点闭于应的射线方程与背景面方程决定第二箱体角点在背景面的投影点与投影角度;依据所决定的投影点与投影角度估计手段箱体闭于应的箱体体积。

简直地结尾依照每个箱体角点闭于应的角点编号从手段箱体闭于应的多个箱体角点当采用多个第一箱体角点与一个第二箱体角点并将所采用出的第一箱体角点与第二箱体角点决定为手段箱体角点并分别决定每个手段箱体角点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点。闭于于所采用出的多个手段箱体角点结尾以相机本点为射线开始分别以每个手段箱体角点闭于应的三维坐标点为射线上的点决定由相机本点与每个手段箱体角点闭于应的三维坐标点产生的射线赢得多条射线。结尾依据相机本点与射线上的手段箱体角点所闭于应的三维坐标点决定射线方程。结尾将每条射线闭于应的射线方程与背景面方程进行共同求解依据求解截止断定射线与背景面的接点并将该接点决定为该射线闭于应的手段箱体角点在背景面的投影点。

进一局面结尾从多个第一箱体角点中决定与第二箱体角点相邻的第一箱体角点并依据相机本点、该相邻的第一箱体角点闭于应的投影点以录取二箱体角点闭于应的投影点决定第二箱体角点在背景面的投影角度。结尾依据各个第一箱体角点闭于应的投影点以录取二箱体角点闭于应的投影点与投影角度决定手段箱体的长、宽与高并基于长、宽与高估计手段箱体的箱体体积。

在一个实行例中箱体角点闭于应的角点编号与手段箱体的顶点相闭于应。结尾依照箱体角点闭于应的角点编号从多个箱体角点当采用与手段箱体下箱场关闭的顶点闭于应的第一箱体角点并采用拍摄视线中手段箱体的三个箱场合的大众顶点所闭于应的箱体角点为第二箱体角点。

在一个实行例中相机本点、第二箱体角点在背景面的投影点、与第二箱体角点相邻的第一箱体角点在背景面的投影点在世界坐标系中产生一个三角形结尾依照三角形的余弦定理依据该三角形的三个顶点不妨决定第二箱体角点在背景面的投影角度。

图3为一个实行例中基于箱体角点、相机本点与背景面方程在世界坐标系中沉现手段箱体的构造表示图。结尾从多个箱体角点当采用出三个第一箱体角点与一个第二箱体角点三个第一箱体角点各自闭于应的三维坐标点与相机本点产生的射线分别与背景面贯串赢得接点a、b与c该三个接点a、b与c为三个第一箱体角点各宁静背景面的投影点。相机本点o与第二箱体角点闭于应的三维坐标点e产生的射线与背景面的接点d为该第二箱体角点在背景面的投影点该射线与背景面的夹角θ为第二箱体角点在背景面的投影角度。相机本点o、投影点b与投影点d产生三角形obd结尾依照余弦定理依据三角形obd的边bd、od与ob决定投影角度θ。

个中余弦定理为cos(θ)=(od

2+bd

2-ob

2)/2*od*bd由此依照θ=arcos(cos(θ))即可决定投影角度θ。

上述实行例中依据箱体角点闭于应的三维坐标点将箱体角点投影至背景面赢得箱体角点在背景面的投影点与投影角度并基于投影点与投影角度决定箱体体积不妨普及箱体体积的测量精确性。

在一个实行例中依据所决定的投影点与投影角度估计手段箱体闭于应的箱体体积包括:依据多个第一箱体角点各自闭于应的投影点决定手段箱体闭于应的长和宽;依据第二箱体角点闭于应的投影点与投影角度以及与第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点决定手段箱体闭于应的高;基于长、宽与高决定手段箱体闭于应的箱体体积。

简直地结尾估计相邻二个第一箱体角点各自闭于应的投影点之间的投影点隔绝依据投影点隔绝决定手段箱体的长和宽。第二箱体角点闭于应的三维坐标点与投影点以及与第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点产生直角三角形依照直角三角形的边角闭系依据第二箱体角点闭于应的投影点与投影角度以及与第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点不妨决定该相邻的第一箱体角点闭于应的投影点与第二箱体角点闭于应的三维坐标点之间的隔绝并将该隔绝决定为手段箱体的高。结尾依据手段箱体的长、宽与高估计赢得该手段箱体的箱体体积。

如图3所示基于三个第一箱体角点各自闭于应的投影点a、b与c不妨决定手段箱体的长ab与宽bc。第二箱体角点闭于应的投影点d与三维坐标点e以及与第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点b产生直角三角形bde。在该直角三角形bde中依据边bd与投影角度θ依照边角闭系不妨决定边be由此不妨决定手段箱体的高be。个中边角闭系为tan(θ)=be/bd由此be=tan(θ)*bd。如许手段箱体的箱体体积v=ab*bc*be。

不妨领会因为将箱体角点依照预摆设的坐标变换矩阵由图像坐标系变换至世界坐标系时将箱体角点闭于应的二维坐标夸大至三维坐标且新增维度坐目标坐标值为与箱体角点无通联闭系的固定值故依照上述办法在世界坐标系中所决定的与箱体角点闭于应的三维坐标点大概不是手段箱体中相应顶点所闭于应的三维坐标点。而箱体角点是从二维图像中辨别出来的故箱体角点闭于应的二维坐标是精确的如许箱体角点在世界坐标系中闭于应的三维坐标点的横坐标与纵坐标目标的坐标值是精确的由此箱体角点在手段箱体中闭于应的顶点位于该箱体角点闭于应的三维坐标点与相机本点产生的射线上。手段箱体置于背景面上故手段箱体下箱场关闭的顶点可类似领会为处于背景面上。如许第一箱体角点闭于应的射线与背景面的接点可动作该第一箱体角点在手段箱体中闭于应的顶点。

上述实行例中基于第一箱体角点闭于应的投影点决定手段箱体的长和宽基于第二箱体角点闭于应的投影点与投影角度决定手段箱体的高从而决定手段箱体的箱体体积不妨在降矮体积测量搀杂度的情景下保护测量精确性与效力。

该当领会的是虽然图2的过程图中的各个办法依照箭头的公布顺序表露然而是这些办法并不是必定依照箭头公布的程序顺序实行。除非本文中有精确的证明这些办法的实行并不庄重的程序节制这些办法不妨以其他的程序实行。而且图2中的起码一局部办法不妨包括多身材办法大概者多个阶段这些子办法大概者阶段并不必定是在普遍时时实行完成而是不妨在不共的时时实行这些子办法大概者阶段的实路途序也不必定是顺序进行而是不妨与其他办法大概者其他办法的子办法大概者阶段的起码一局部轮番大概者代替地实行。

在一个实行例中如图4所示供给了一种箱体体积测量安装400包括:获得模块402、辨别模块404、剔除模块406、拟合模块408和决定模块410个中:

获得模块402用于获顺利段箱体闭于应的二维图像并调用预设接口获得二维图像闭于应的二维特性点与三维点云数据;

辨别模块404用于经过已熟习好的角点辨别模型辨别二维图像中的箱体角点;

剔除模块406用于依据箱体角点与二维特性点从三维点云数据中剔除手段箱体闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据;

拟合模块408用于基于手段三维点云数据进行平面拟合赢得背景面方程;

决定模块410用于依据相机本点与背景面方程以及与箱体角点闭于应的三维坐标点决定手段箱体的箱体体积。

在一个实行例中已熟习好的角点辨别模型包括:特性提取模型、闭头点检测模型与对接线检测模型;辨别模块404还用于经过特性提取模型提取二维图像闭于应的特性图;经过闭头点检测模型闭于特性图进行闭头点检测赢得已标注闭头点的第一图像;经过对接线检测模型闭于特性图进行对接线检测赢得已标注对接线的第二图像;依据第一图像与第二图像决定二维图像中的箱体角点。

在一个实行例中剔除模块406还用于依据箱体角点在二维图像中决定箱体图像;从二维特性点中决定箱体图像内的箱体二维特性点;从三维点云数据中剔除箱体二维特性点闭于应的三维坐标点赢顺利段三维点云数据。

在一个实行例中拟合模块408还用于从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点;依照手段三维坐标点进行平面拟合赢得拟合平面;决定手段三维点云数据中与拟合平面的隔绝小于大概等于预设隔绝阈值的三维坐标点的占比;当占比大于大概等于预设占比阈值时将拟合平面对于应的拟合方程决定为背景面方程。

在一个实行例中拟合模块408还用于当占比小于预设占比阈值时返回至从手段三维点云数据当采用预设数手段手段三维坐标点的办法持续实行直至满脚迭代中止前提。

在一个实行例中决定模块410还用于从箱体角点当采用多个手段箱体角点;多个手段箱体角点包括多个第一箱体角点与一个第二箱体角点;依据相机本点与每个手段箱体角点闭于应的三维坐标点决定与相应手段箱体角点闭于应的射线方程;依据第一箱体角点闭于应的射线方程与背景面方程决定相应第一箱体角点在背景面的投影点;依据第二箱体角点闭于应的射线方程与背景面方程决定第二箱体角点在背景面的投影点与投影角度;依据所决定的投影点与投影角度估计手段箱体闭于应的箱体体积。

在一个实行例中决定模块410还用于依据多个第一箱体角点各自闭于应的投影点决定手段箱体闭于应的长和宽;依据第二箱体角点闭于应的投影点与投影角度以及与第二箱体角点相邻的第一箱体角点闭于应的投影点决定手段箱体闭于应的高;基于长、宽与高决定手段箱体闭于应的箱体体积。

闭于箱体体积测量安装的简直规定不妨参睹上文中闭于于箱体体积测量办法的规定在此不再赘述。上述箱体体积测量安装中的各个模块可理想大概局部经过软件、硬件及其拉拢来实行。上述各模块不妨硬件办法内嵌于大概独力于估计机设备中的处置器中也不妨以软件办法保存于估计机设备中的保存器中以便于处置器调用实行以上各个模块闭于应的安排。

在一个实行例中供给了一种估计机设备该估计机设备不妨是结尾其里面构造图不妨如图5所示。该估计机设备包括经过体系总线对接的处置器、保存器、搜集接口、表露屏和输出安装。个中该估计机设备的处置器用于供给估计和控制本领。该估计机设备的保存器包括非易失性保存介质、内保存器。该非易失性保存介质保存有安排体系和估计机步调。该内保存器为非易失性保存介质中的安排体系和估计机步调的运行供给情况。该估计机设备的搜集接口用于与外部的结尾经过搜集对接通讯。该估计机步调被处置器实行时以实行一种箱体体积测量办法。该估计机设备的表露屏不妨是液晶表露屏大概者电子墨水表露屏该估计机设备的输出安装不妨是表露屏上弥漫的触摸层也不妨是估计机设备外壳上树立的按键、轨迹球大概触控板还不妨是外接的键盘、触控板大概鼠标等。

本范围本领人员不妨领会图5中示出的构造只是是与本请求筹备相闭的局部构造的框图并不产生闭于本请求筹备所运用于其上的估计机设备的规定简直的估计机设备不妨包括比图中所示更多大概更少的零件大概者拉拢某些零件大概者具备不共的零件安置。

在一个实行例中供给了一种估计机设备包括保存器和处置器该保存器保存有估计机步调该处置器实行估计机步调时实行上述各个实行例中的箱体体积测量办法的办法。

在一个实行例中供给了一种估计机可读保存介质其上保存有估计机步调估计机步调被处置器实行时实行上述各个实行例中的箱体体积测量办法的办法。

本范围普遍本领人员不妨领会实行上述实行例办法中的理想大概局部过程是不妨经过估计机步调来指令相闭的硬件来完成所述的估计机步调可保存于一非易失性估计机可读取保存介质中该估计机步调在实行时可包括如上述各办法的实行例的过程。个中本请求所供给的各实行例中所运用的闭于保存器、保存、数据库大概其他介质的所有引用均可包括非易失性和/大概易失性保存器。非易失性保存器可包括只读保存器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可揩除可编程rom(eeprom)大概闪存。易失性保存器可包括随机存取保存器(ram)大概者外部高速缓冲保存器。动作证明而非限制ram以多种办法可得诸如固态ram(sram)、理想ram(dram)、共步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、巩固型sdram(esdram)、共步链路(synchlink)dram(sldram)、保存器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接保存器总线理想ram(drdram)、以及保存器总线理想ram(rdram)等。

以上实行例的各本领特性不妨进行大肆的拉拢为使刻画简练未闭于上述实行例中的各个本领特性十脚大概的拉拢都进行刻画然而只要这些本领特性的拉拢不存留冲突都该当认为是本证明书籍记录的范畴。

以上所述实行例仅表白了本请求的几种实行办法其刻画较为简直和留神然而并不行因此而领会为闭于创造博利范畴的节制。该当指出的是闭于于本范围的普遍本领人员来说在不摆脱本请求构想的前提下还不妨干出若搞变形和矫正这些都属于本请求的保护范畴。因此本请求博利的保护范畴应以所附权利乞求为准。

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