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[發(fā)明專利]獲取目標物體體積的方法、裝置、終端設備及存儲介質在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810141815.X 申請日: 2018-02-11
公開(公告)號: CN108416804A 公開(公告)日: 2018-08-17
發(fā)明(設計)人: 丁新峰;羅林;胡寶育;郭頌;劉丹 申請(專利權)人: 深圳市優(yōu)博訊科技股份有限公司
主分類號: G06T7/62 分類號: G06T7/62;G06T7/11;G06T7/50
代理公司: 深圳市瑞方達知識產權事務所(普通合伙) 44314 代理人: 紀媛媛;高瑞
地址: 518057 廣東省深圳市南山區(qū)高新技*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 獲取目標 點云 點云數(shù)據(jù) 目標物體 深度圖像數(shù)據(jù) 高度數(shù)據(jù) 基準平面 平面平臺 平面投影 終端設備 計算機可讀存儲介質 存儲介質 聚類處理 深度圖像 深度相機 數(shù)據(jù)計算 分割 攝取 聚類 體相 測量 包圍 關聯(lián) 轉換
【權利要求書】:

1.一種基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)采集步驟,接收使用深度相機攝取的平面平臺上目標物體的深度圖像數(shù)據(jù);

點云生成步驟,將所述深度圖像數(shù)據(jù)轉換成第一點云數(shù)據(jù);

點云分割步驟,從所述第一點云數(shù)據(jù)中分割出平面平臺點云,以獲取基準平面;

點云聚類步驟,對分割后剩余的點云數(shù)據(jù)進行聚類處理從中選取與最大聚類體相關聯(lián)的第二點云數(shù)據(jù)作為目標物體點云;

高度獲取步驟,基于所述基準平面和目標物體點云獲取所述目標物體的高度數(shù)據(jù);

平面投影步驟,獲取所述目標物體點云在所述基準平面上的平面投影點云;

長寬獲取步驟,通過計算所述平面投影點云的最小面積包圍矩形,獲取所述目標物體的長寬數(shù)據(jù);

體積計算步驟,基于所述高度數(shù)據(jù)、長寬數(shù)據(jù)計算所述目標物體的體積。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,包括

結果顯示步驟,基于所述高度數(shù)據(jù)和最小面積包圍矩形得到有向包圍盒,并計算3D空間中有向包圍盒的8個頂點在2D圖像中的坐標,根據(jù)所述坐標繪制所述有向包圍盒的圖像并輸出所述圖像和體積數(shù)據(jù)至顯示單元。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,在所述數(shù)據(jù)采集步驟中,包括將深度相機攝取的16位原始深度圖像數(shù)據(jù)轉換為8位圖像數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,所述點云生成步驟中將所述深度圖像數(shù)據(jù)轉換成第一點云數(shù)據(jù)包括基于標定好的深度相機的內參,通過2D至3D的轉換公式(小孔成像原理)進行轉換。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,在將深度圖像數(shù)據(jù)轉換成第一點云數(shù)據(jù)時,以預定的采樣間隔對深度圖像數(shù)據(jù)的行和列進行采樣,利用采樣數(shù)據(jù)生成所述第一點云數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的方法,其特征在于,所述采樣間隔根據(jù)所述目標物體的紋理特征和/或所需的精度要求而確定。

7.一種基于深度圖像獲取目標物體體積的裝置,其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)采集模塊,用于接收使用深度相機攝取的平面平臺上目標物體的深度圖像數(shù)據(jù);

點云生成模塊,用于將所述深度圖像數(shù)據(jù)轉換成第一點云數(shù)據(jù);

點云分割模塊,用于從所述第一點云數(shù)據(jù)中分割出平面平臺點云,以獲取基準平面;

點云聚類模塊,用于對分割后剩余的點云數(shù)據(jù)進行聚類處理從中選取與最大聚類體相關聯(lián)的第二點云數(shù)據(jù)作為目標物體點云;

高度獲取模塊,用于基于所述基準平面和目標物體點云獲取所述目標物體的高度數(shù)據(jù);

平面投影模塊,用于獲取所述目標物體點云在所述基準平面上的平面投影點云;

長寬獲取模塊,通過計算所述平面投影點云的最小面積包圍矩形,獲取所述目標物體的長寬數(shù)據(jù);

體積計算模塊,用于基于所述高度數(shù)據(jù)、長寬數(shù)據(jù)計算所述目標物體的體積。

8.根據(jù)權利要求7所述的基于深度圖像獲取目標物體體積的裝置,其特征在于,包括

結果顯示模塊,用于基于所述高度數(shù)據(jù)和最小面積包圍矩形得到有向包圍盒,并計算3D空間中有向包圍盒的8個頂點在2D圖像中的坐標,根據(jù)所述坐標繪制所述有向包圍盒的圖像并輸出所述圖像和體積數(shù)據(jù)至顯示單元。

9.一種終端設備,所述終端設備包括結構光深度相機、處理器和存儲器,其特征在于,所述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計算機指令時實現(xiàn)如權利要求1-6中任意一項所述方法。

10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,其上存儲有實現(xiàn)權利要求1-6中任意一項所述方法的計算機可執(zhí)行指令。

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