[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
| 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 | ||
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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