[發(fā)明專利]一種物體識別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011003536.0
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN112001971A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘鑫;李智
• 申請（專利權(quán)）人: 北京神州泰岳軟件股份有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/13;G06T3/40;G01S13/89;G01N21/956;H04N5/232
• 代理公司: 北京弘權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11363
• 代理人: 郭放;許偉群

1.一種物體識別方法，其特征在于，用于站臺縫隙中的物體識別，所述方法包括：

通過多個攝像頭沿所述站臺縫隙中軌道方向拍攝，以獲取所述站臺縫隙的多張二維圖像，所述多個攝像頭的相機光心垂直對齊設(shè)置，用于拍攝軌道與站臺安全門之間的站臺縫隙處，每個攝像頭對應(yīng)不同的焦距，所述多張二維圖像用于展示所述站臺縫隙中各物體的具體形貌，其中，一個攝像頭對應(yīng)一張所述二維圖像；

通過第一預(yù)處理單元獲取每一張所述二維圖像中符合預(yù)設(shè)圖像清晰度的子圖像，并將各所述子圖像做拼接處理，得到處理后二維圖像，所述處理后二維圖像包含所述站臺縫隙中的各物體；

通過掃描雷達(dá)沿所述站臺縫隙中軌道方向掃描，以獲取所述站臺縫隙的三維圖像，所述三維圖像用于展示所述站臺縫隙中各物體在所述站臺縫隙中的位置；

通過邊緣計算處理器根據(jù)所述處理后二維圖像與所述三維圖像，識別所述站臺縫隙中的目標(biāo)物體，并確定所述目標(biāo)物體在所述站臺縫隙中的位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述物體識別系統(tǒng)還包括云臺裝置，所述多個攝像頭與所述掃描雷達(dá)均設(shè)置于所述云臺裝置上，所述方法還包括：

通過所述云臺裝置調(diào)整所述多個攝像頭和所述掃描雷達(dá)的拍攝位置和拍攝角度，以使所述多個攝像頭和所述掃描雷達(dá)在調(diào)整后的拍攝位置和拍攝角度獲取所述站臺縫隙的二維圖像和三維圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述第一預(yù)處理單元獲取每一張所述二維圖像中符合預(yù)設(shè)圖像清晰度的子圖像，并將各所述子圖像做拼接處理，得到處理后二維圖像還包括：

通過所述第一預(yù)處理單元從所述處理后二維圖像中提取有效圖像，所述有效圖像為與預(yù)設(shè)圖像對應(yīng)的圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述物體識別系統(tǒng)還包括第二預(yù)處理單元，所述掃描雷達(dá)與所述第二預(yù)處理單元電連接，所述第二預(yù)處理單元與所述邊緣計算處理器電連接，所述通過所述掃描雷達(dá)沿所述站臺縫隙中軌道方向掃描，以獲取所述站臺縫隙的三維圖像還包括：

通過所述第二預(yù)處理單元標(biāo)定所述三維圖像中各物體在所述站臺縫隙中對應(yīng)的縱向距離，所述縱向距離為物體與所述掃描雷達(dá)之間的距離。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過所述掃描雷達(dá)沿所述站臺縫隙中軌道方向掃描，以獲取所述站臺縫隙的三維圖像還包括：

通過所述第二預(yù)處理單元確定所述三維圖像中的基準(zhǔn)物體和目標(biāo)物體，所述基準(zhǔn)物體為與預(yù)設(shè)固定設(shè)施對應(yīng)的物體，所述目標(biāo)物體為所述站臺縫隙中除所述基準(zhǔn)物體以外的物體；

通過所述第二預(yù)處理單元根據(jù)所述各物體在所述站臺縫隙中對應(yīng)的縱向距離，標(biāo)定所述目標(biāo)物體與所述基準(zhǔn)物體之間的距離。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過所述掃描雷達(dá)沿所述站臺縫隙中軌道方向掃描，以獲取所述站臺縫隙的三維圖像還包括：

通過所述第二預(yù)處理單元確定所述三維圖像中的第一類物體，所述第一類物體為除所述基準(zhǔn)物體外，且可以通過外形輪廓確定物體類別，而無需確定具體形貌的物體；

通過所述第二預(yù)處理單元從所述三維圖像中剔除所述第一類物體，得到處理后三維圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述通過所述邊緣計算處理器根據(jù)所述處理后二維圖像與所述三維圖像，識別所述站臺縫隙中的目標(biāo)物體，并確定所述目標(biāo)物體在所述站臺縫隙中的位置包括：

通過所述第二預(yù)處理單元確定所述處理后三維圖像中的第二類物體，所述第二類物體為所述處理后三維圖像中除所述基準(zhǔn)物體外的物體；

通過所述邊緣計算處理器根據(jù)所述處理后二維圖像中各物體的橫向位置和外形輪廓以及所述處理后三維圖像中各所述第二類物體的橫向位置和外形輪廓，建立所述處理后二維圖像中各物體與所述第二類物體之間的對應(yīng)關(guān)系，以根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系確定目標(biāo)物體的具體形貌以及在所述站臺縫隙中的位置，所述目標(biāo)物體為所述第二類物體。