[發明專利]物體體積測量方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201911212530.1
• 申請日: 2019-12-02
• 公開（公告）號: CN112991427A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 楊小平;陳紫榮
• 申請（專利權）人: 順豐科技有限公司
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06T7/13
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 李姣姣

1.一種物體體積測量方法，所述方法包括：

獲取與目標物體對應的深度圖像；

基于所述深度圖像對應的三維點云數據進行平面檢測，得到所述深度圖像對應的候選平面；

按照平面特征數據從所述候選平面中篩選主平面；

根據所述深度圖像和所述主平面提取所述目標物體的物體輪廓；

基于所述主平面對應的平面特征數據旋轉所述三維點云數據；

根據所述物體輪廓在旋轉后的三維點云數據中對應的三維坐標點，確定所述目標物體的物體體積。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照平面特征數據從所述候選平面中篩選主平面，包括：

確定每個候選平面對應的平面特征數據；所述平面特征數據包括平面法線與豎軸的法向夾角、原點與相應候選平面的距離、平面面積、相應候選平面對應的平面圖像與所述深度圖像的中心距離；

將相應平面特征數據符合主平面篩選條件的候選平面確定為主平面。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述深度圖像和所述主平面提取所述目標物體的物體輪廓，包括：

確定所述深度圖像中與所述主平面對應的主平面圖像；

按照所述主平面圖像的像素值對所述深度圖像進行像素擴充；

基于像素擴充后的深度圖像提取所述目標物體的物體輪廓。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述主平面對應的平面特征數據旋轉所述三維點云數據，包括：

根據所述主平面的平面特征數據，確定所述主平面的平面法線與豎軸之間的法向夾角；

根據所述法向夾角確定所述三維點云數據對應的旋轉矩陣；

基于所述旋轉矩陣旋轉所述三維點云數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度圖像對應的三維點云數據進行平面檢測，得到所述深度圖像對應的候選平面，包括：

對所述深度圖像進行網格化；

將每個網格內的二維像素點按照相應深度數據轉換為三維坐標點，得到相應的網格點云；

根據每個網格點云內的三維坐標點篩選構成點云平面的網格點云；

對篩選出的網格點云進行聚類，得到聚類平面；

將尚未聚類的三維坐標點與所述聚類平面進行聚類，得到所述深度圖像對應的候選平面。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據每個網格點云內的三維坐標點篩選構成點云平面的網格點云，包括：

基于每個網格點云內的三維坐標點構造相應的協方差矩陣；

根據所述協方差矩陣確定相應網格點云所對應的平面法向量；

根據每個網格點云內的三維坐標點和相應的平面法向量，確定相應網格點云的平面方程；

按照每個網格點云內的三維坐標點到相應的平面方程的距離，篩選構成點云平面的網格點云。

7.根據權利要求1至6任意一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述物體輪廓在旋轉后的三維點云數據中對應的三維坐標點，確定所述目標物體的物體體積，包括：

根據所述物體輪廓在旋轉后的三維點云數據中對應的三維坐標點，確定所述目標物體對應的長、寬和頂部點云；

從所述頂部點云中剔除離散三維坐標點得到連續頂部點云；

根據所述連續頂部點云與所述主平面確定所述目標物體的高；

根據所述長、寬和高計算所述目標物體的物體體積。

8.一種物體體積測量裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取與目標物體對應的深度圖像；

檢測模塊，用于基于所述深度圖像對應的三維點云數據進行平面檢測，得到所述深度圖像對應的候選平面；

篩選模塊，用于按照平面特征數據從所述候選平面中篩選主平面；

提取模塊，用于根據所述深度圖像和所述主平面提取所述目標物體的物體輪廓；

旋轉模塊，用于基于所述主平面對應的平面特征數據旋轉所述三維點云數據；

確定模塊，用于根據所述物體輪廓在旋轉后的三維點云數據中對應的三維坐標點，確定所述目標物體的物體體積。