[發明專利]水下機器人的檢測識別方法、裝置和計算機存儲介質在審
| 申請號: | 202110248628.3 | 申請日: | 2021-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN112862865A | 公開(公告)日: | 2021-05-28 |
| 發明(設計)人: | 陳露;朱正佳;林靜;孫彩明;石武;張愛東 | 申請(專利權)人: | 鵬城實驗室 |
| 主分類號: | G06T7/246 | 分類號: | G06T7/246;G06T5/00 |
| 代理公司: | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人: | 張志江 |
| 地址: | 518000 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 水下 機器人 檢測 識別 方法 裝置 計算機 存儲 介質 | ||
1.一種水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述水下機器人的檢測識別方法包括以下步驟:
接收視覺傳感器采集的圖像信息;
基于所述圖像信息檢測目標水下機器人的二維坐標;
將所述二維坐標投影至預設的錐體三維空間中以得到所述目標水下機器人對應的三維坐標;
將所述三維坐標經過平滑濾波處理得到所述目標水下機器人的定位信息。
2.如權利要求1所述的水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述基于所述圖像信息檢測目標水下機器人的二維坐標的步驟包括:
確定所述圖像信息是否包括目標水下機器人,預設的參考圖像包括所述目標水下機器人;
當所述圖像信息包括目標水下機器人時,基于所述圖像信息確定所述目標機器人的包圍矩形盒;
確定所述包圍矩形盒在預設的二維圖像坐標系下的二維坐標。
3.如權利要求2所述的水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述確定所述圖像信息是否包括目標水下機器人的步驟包括:
將所述圖像信息輸入目標模型,根據所述目標模型的輸出結果確定所述圖像信息是否包括目標水下機器人;
所述目標模型根據水下機器人的圖像數據和所述水下機器人在水下工作環境的圖像數據訓練得到,所述水下機器人的圖像數據為訓練正樣本,所述水下工作環境的圖像數據為訓練負樣本。
4.如權利要求2所述的水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述將所述二維坐標投影至預設的錐體三維空間中以得到所述目標水下機器人對應的三維坐標的步驟包括:
采用預設的參數矩陣將所述包圍矩形盒投影至預設的三維空間形成三維立體錐體;
按照投影公式將所述二維坐標轉換成在相機坐標系下的三維坐標;
在所述三維立體錐體內部搜索所述目標水下機器人的點云團塊;
采用聚類算法對所述點云團塊進行聚類,形成各個獨立的點云團塊;
利用點云特征提取算法提取所述各個獨立的點云團塊的三維特征描述子;
利用匹配算法將各個三維特征描述子與目標點云三維特征描述子進行匹配,以得到匹配得分;
將匹配得分最高的點云團塊作為所述目標水下機器人,輸出所述點云團塊到初始標定的目標點云團塊之間的變換矩陣;
基于所述三維坐標和所述變換矩陣獲取所述目標水下機器人在鎖定坐標系下的三維坐標。
5.如權利要求2所述的水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述將所述二維坐標投影至預設的錐體三維空間中以得到所述目標水下機器人對應的三維坐標的步驟包括:
采用預設的參數矩陣將所述目標包圍矩形盒投影至預設的三維空間形成三維立體錐體;
按照投影公式將所述二維坐標轉換成在相機坐標系下的三維坐標;
在所述三維立體錐體內部搜索所述目標水下機器人的點云團塊;
采用聚類算法對所述點云團塊進行聚類,形成各個獨立的點云團塊;
利用點云注冊算法將所述各個獨立的點云團塊與初始標定的目標點云團塊進行匹配,得到與所述初始標定的目標云團塊匹配的點云團塊;
將所述點云團塊作為所述目標水下機器人,輸出所述點云團塊到初始標定的目標點云團塊之間的變換矩陣;
基于所述三維坐標和所述變換矩陣獲取所述目標水下機器人在鎖定坐標系下的三維坐標。
6.如權利要求4或5所述的水下機器人的檢測識別方法,其特征在于,所述采用預設的參數矩陣將所述目標包圍矩形盒投影至預設的三維空間形成三維立體錐體的步驟之后,還包括:
基于當前時刻所述目標水下機器人的定位結果為中心,沿著所述目標水下機器人的深度方向拓展預設距離,形成梯形錐體;其中,所述梯形錐體深度中心為當前目標的深度坐標值。
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