[發明專利]基于加權融合的行人空間位置估計方法、裝置和機器人

在審

• 申請號: 202011570414.X
• 申請日: 2020-12-26
• 公開（公告）號: CN112613422A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 秦豪;趙明
• 申請（專利權）人: 上海有個機器人有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 梁秀秀

1.一種基于加權融合的行人空間位置估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，采集實時場景圖像，并基于預設目標檢測算法對所述實時場景圖像中的目標行人進行方框標記，并生成方框坐標；

步驟2，根據所述方框坐標獲取實時場景圖像中目標行人的至少兩個身體部位分別對應的圖像坐標；

步驟3，將所述至少兩個身體部位分別對應的圖像坐標轉換為機器人坐標系下的空間坐標；

步驟4，采用二次加權融合策略對至少兩個所述空間坐標進行融合，生成目標行人相對機器人的準確位置。

2.根據權利要求1所述基于加權融合的行人空間位置估計方法，其特征在于，所述根據方框坐標獲取實時場景圖像中目標行人的至少兩個身體部位分別對應的圖像坐標具體包括以下步驟：

獲取目標行人的方框坐標(x1，y1，x2，y2)，所述(x1，y1)和所述(x2，y2)分別為方框左上角坐標和方框右下角坐標；

根據所述方框坐標計算實時場景圖像中目標行人頭頂對應的第一圖像坐標以及目標行人腳底對應的第二圖像坐標，其中第一圖像坐標為第二圖像坐標為

3.根據權利要求2所述基于加權融合的行人空間位置估計方法，其特征在于，步驟3中，采用第一預設公式將所述第一圖像坐標和所述第二圖像坐標分別轉換為機器人坐標系下的第一空間坐標和第二空間坐標，所述第一預設公式為：

其中，u，v為目標行人的圖像坐標，K11、K12、K13、K22、K23、K24、K32和K33為機器人相機矩陣的參數值，Y為圖像坐標(u，v)對應目標點的高度，Z、X為圖像坐標(u，v)對應目標點在機器人坐標系下的縱坐標和水平坐標。

4.根據權利要求2或3所述基于加權融合的行人空間位置估計方法，其特征在于，步驟4中，采用第二預設公式對所述第一空間坐標和所述第二空間坐標進行二次加權融合，所述第二預設公式為：

其中，X1、Z1為第一空間坐標，X0、Z0為第二空間坐標，Zf為縱坐標融合結果，Xf為橫坐標融合結果。

5.根據權利要求4所述基于加權融合的行人空間位置估計方法，其特征在于，所述預設目標檢測算法包括FasterRCNN算法、YOLO算法以及SSD算法中的一個或多個。

6.一種基于加權融合的行人空間位置估計裝置，其特征在于，包括目標檢測模塊、獲取模塊、坐標轉換模塊和融合模塊，

所述目標檢測模塊用于采集實時場景圖像，并基于預設目標檢測算法對所述實時場景圖像中的目標行人進行方框標記，并生成方框坐標；

所述獲取模塊用于根據所述方框坐標獲取實時場景圖像中目標行人的至少兩個身體部位分別對應的圖像坐標；

所述坐標轉換模塊用于將所述至少兩個身體部位分別對應的圖像坐標轉換為機器人坐標系下的空間坐標；

所述融合模塊用于采用二次加權融合策略對至少兩個所述空間坐標進行融合，生成目標行人相對機器人的準確位置。

7.根據權利要求6所述基于加權融合的行人空間位置估計裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：

獲取單元，用于獲取目標行人的方框坐標(x1，y1，x2，y2)，所述(x1，y1)和所述(x2，y2)分別為方框左上角坐標和方框右下角坐標；

計算單元，用于根據所述方框坐標計算實時場景圖像中目標行人頭頂對應的第一圖像坐標以及目標行人腳底對應的第二圖像坐標，其中第一圖像坐標為第二圖像坐標為