[發明專利]物體分揀方法、裝置、分揀設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910638417.3
• 申請日: 2019-07-16
• 公開（公告）號: CN112241747A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 林雨輝
• 申請（專利權）人: 順豐科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/36;G06Q10/08
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種物體分揀方法，其特征在于，包括：

獲取待分揀物體的物體圖像；

對所述物體圖像進行檢測，得到所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別；

根據所述待分揀物體的物體掩膜確定所述待分揀物體的重心位置；

根據所述重心位置和所述物體類別對所述待分揀物體進行分揀處理。

2.根據權利要求1所述的物體分揀方法，其特征在于，所述對所述物體圖像進行檢測，得到所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別包括：

對所述物體圖像進行尺寸歸一化，得到尺寸歸一化后的物體圖像；

對所述尺寸歸一化后的物體圖像進行像素值歸一化，得到目標物體圖像；

通過訓練后的檢測模型對所述目標物體圖像進行檢測，得到所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別。

3.根據權利要求2所述的物體分揀方法，其特征在于，所述通過訓練后的檢測模型對所述目標物體圖像進行檢測，得到所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別包括：

通過訓練后的檢測模型基于所述目標物體圖像計算所述待分揀物體的候選物體掩膜、候選物體邊界框和候選物體類別；

通過非極大值抑制算法從所述候選物體掩膜、候選物體邊界框和候選物體類別中，篩選出預測物體掩膜、預測物體邊界框和預測物體類別；

根據所述預測物體掩膜、預測物體邊界框和預測物體類別，確定所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別。

4.根據權利要求3所述的物體分揀方法，其特征在于，所述根據所述預測物體掩膜、預測物體邊界框和預測物體類別，確定所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別包括：

將所述預測邊界框縮放為所述物體圖像的大小比例，得到所所述預測邊界框在所述物體圖像上的邊界框；

根據所述預測物體掩膜中的掩膜原型與掩膜系數獲取掩膜圖像；

將所述掩膜圖像通過插值縮放到所述物體圖像的大小比例，得到置于所述邊界框內的物體掩膜；

根據預測物體類別確定所述待分揀物體的物體類別。

5.根據權利要求2所述的物體分揀方法，其特征在于，所述通過訓練后的檢測模型對所述目標物體圖像進行檢測，得到所述待分揀物體的物體掩膜和物體類別之前，所述方法還包括：

獲取包含物體的樣本圖像；

對所述樣本圖像進行色度、亮度、以及飽和度的調節，得到調節后的樣本圖像；

對所述調節后的樣本圖像進行隨機縮放，得到縮放后的樣本圖像；

對所述縮放后的樣本圖像進行裁剪，得到裁剪后的樣本圖像；

生成隨機數，根據所述隨機數對所述裁剪后的樣本圖像進行翻轉，得到翻轉后的樣本圖像；

根據所述翻轉后的樣本圖像對檢測模型進行訓練，得到訓練后的檢測模型。

6.根據權利要求5所述的物體分揀方法，其特征在于，所述根據所述翻轉后的樣本圖像對檢測模型進行訓練，得到訓練后的檢測模型包括：

對所述翻轉后的樣本圖像進行尺寸歸一化，得到尺寸歸一化后的樣本圖像；

將所述尺寸歸一化后的樣本圖像進行像素值歸一化，得到目標樣本圖像；

從所述樣本圖像中截取物體的樣本掩膜圖像，并對所述樣本掩膜圖像進行預處理，得到預處理后的掩膜圖像；

獲取所述樣本圖像中物體的類別和邊界框；

根據所述預處理后的掩膜圖像、所述物體的類別和邊界框對檢測模型進行訓練，得到訓練后的檢測模型。

7.根據權利要求5所述的物體分揀方法，其特征在于，所述對所述縮放后的樣本圖像進行裁剪，得到裁剪后的樣本圖像包括：

對所述縮放后的樣本圖像進行隨機裁剪，得到裁剪后的候選樣本圖像；

獲取所述候選樣本圖像中物體的邊界框的中心位置；

從候選樣本圖像中篩選出面積大于預設值，且包含物體的邊界框的中心位置的圖像，得到裁剪后的樣本圖像。