[發(fā)明專利]三目視覺識別與定位方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010821493.0
• 申請日: 2020-08-15
• 公開（公告）號: CN111832542A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設計）人: 李瑋;黃浩;胡永明;劉忠成;王波;周治坤;劉冬
• 申請（專利權）人: 武漢易思達科技有限公司;湖北大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06N3/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京科億知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 李興林

本發(fā)明公開了一種三目視覺識別與定位方法及裝置，涉及圖像處理方法技術領域。所述方法包括如下步驟：通過拍攝目標的照片，訓練得到預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型；在目標運動軌跡所在的平面中任意選取一個基準點，并預設第一攝像頭、第二攝像頭以及第三攝像頭的三維坐標；第一至第三攝像頭同時對目標進行抓拍，并分別生成圖像Pic1，Pic2和Pic3；目標識別及定位運算服務器生成一組隨機數(shù)，并找到與其對應的圖像，使用預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型對圖片做目標識別得到識別出的目標的區(qū)域信息；根據(jù)識別出的目標的區(qū)域信息執(zhí)行定位算法，最終計算得到目標的中心點的三維坐標。所述方法具有定位精度高等優(yōu)點。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理方法技術領域，尤其涉及一種三目視覺識別與定位方法及裝置。

背景技術

隨著自動化技術系統(tǒng)的發(fā)展，導致物體運動軌跡的定位識別抓取技術的應用越來越廣泛。目前各種視覺定位方法都存在或多或少缺陷，沒有做到多源信息融合檢測和信息交互算法，所以最終造成定位不精確或者無法定位。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術問題是如何提供一種定位精度高的三目視覺識別與定位方法。

為解決上述技術問題，本發(fā)明所采取的技術方案是：一種三目視覺識別與定位方法，其特征在于包括如下步驟：

通過拍攝目標的各個角度、各個局部、各種大小、各種光照條件下的照片，訓練得到預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型；

在目標運動軌跡所在的平面中任意選取一個基準點，并預設第一攝像頭、第二攝像頭以及第三攝像頭的三維坐標分別為(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，(x3，y3，z3)；

第一攝像頭、第二攝像頭以及第三攝像頭同時對目標進行抓拍，并分別生成圖像Pic1，Pic2和Pic3，將圖像傳輸?shù)侥繕俗R別及定位運算服務器；

目標識別及定位運算服務器生成一組隨機數(shù)，將數(shù)組[1，2，3]隨機排序，得到數(shù)組[i1，i2，i3]；

分別判斷i1，i2，i3的具體值，并找到與其對應的圖像Pic1、Pic2或Pic3，使用預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型對圖片做目標識別得到識別出的目標的區(qū)域信息；

根據(jù)識別出的目標的區(qū)域信息執(zhí)行定位算法，最終計算得到目標的中心點的三維坐標(xt，yt，zt)。

進一步的技術方案在于，所述的得到識別出的目標的區(qū)域信息的方法如下：

判斷i1＝1、2或3，相應的取圖像Pic1、Pic2或Pic3，使用預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型對圖片做目標識別，得到識別出的目標的區(qū)域信息，順時針排列的四個頂點的像素點為[p(i1，1)，p(i1，2)，p(i1，3)，p(i1，4)]，其中i1為1、2或3；

判斷i2＝1、2或3，相應的取圖像Pic1、Pic2或Pic3，使用預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型對圖片做目標識別，得到識別出的目標的區(qū)域信息，順時針排列的四個頂點的像素點為[p(i2，1)，p(i2，2)，p(i2，3)，p(i2，4)]，其中i2為1、2或3；

判斷i3＝1、2或3，相應的取圖像Pic1、Pic2或Pic3，使用預訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別模型對圖片做目標識別，得到識別出的目標的區(qū)域信息，順時針排列的四個頂點的像素點為[p(i3，1)，p(i3，2)，p(i3，3)，p(i3，4)]，其中i3為1、2或3。

進一步的技術方案在于，根據(jù)識別出的目標的區(qū)域信息執(zhí)行定位算法的方法如下：

第一攝像頭的水平像素點范圍為[0，W1]，以中心點計算的水平視角度數(shù)范圍為[-A1，A1]度，垂直像素點范圍為[0，H1]，以中心點計算的垂直視角度數(shù)范圍為[-B1，B1]度；