[發明專利]一種庫位檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202210381020.2
• 申請日: 2022-04-12
• 公開（公告）號: CN114842332A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 劉勝明;黃濤;張旺
• 申請（專利權）人: 蘇州艾吉威機器人有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/22;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

1.一種庫位檢測方法，其特征在于，由庫位檢測系統中的服務器執行，所述庫位檢測系統還包括安裝在待檢測庫位區域上方一定高度的至少一個相機，所述至少一個相機的視野覆蓋整個庫位區域，用于采集庫位區域的實時圖像，所述庫位區域包括若干庫位，所述方法包括：

S110、對所述至少一個相機采集到的實時圖像進行拼接處理，以得到所述待檢測庫位區域的全局地圖；

S120、基于深度學習框架訓練所述檢測庫位區域的目標識別模型；

S130、根據所述全局地圖，通過訓練后的目標檢測模型對所述實時圖像進行識別，以得到庫位區域中各庫位的狀態信息和位置信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述S110具體包括：

通過直方圖處理的方式預測各相機采集的實時圖像的重疊區域；

提取所述實時圖像中的特征點，并對所提取的特征點進行特征點匹配；

根據特征點在不同實時圖片中的像素坐標計算透視變換矩陣，根據所述透視變換矩陣得到所述待檢測庫位區域拼接后的全局地圖。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S110之后還包括：消除所述全局地圖重疊區域的重影問題。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述消除所述全局地圖重疊區域的重影問題，具體包括：

消除所述全局地圖的顏色差異和結構差異，得到所述全局地圖的能量圖；

將所述能量圖中的最小能量路徑確定為接縫；

通過圖像融合去除所述接縫的不連續，以得到校正后的全局地圖。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述S120具體包括：

通過所述相機采集所述目標識別模型的訓練樣本，所述訓練樣本為相機采集的圖像中包含的目標檢測對象的位姿信息；

根據所述訓練樣本對基于YOLO深度學習框架的目標識別模型進行訓練，以得到訓練后的目標識別模型。

6.一種庫位檢測系統，其特征在于，包括服務器和安裝在待檢測庫位區域上方一定高度的至少一個相機，所述至少一個相機的視野覆蓋整個庫位區域，用于采集庫位區域的實時圖像，所述庫位區域包括若干庫位，所述服務器包括：

全局地圖構建模塊，用于對所述至少一個相機采集到的實時圖像進行拼接處理，以得到所述待檢測庫位區域的全局地圖；

目標識別模型訓練模塊，用于基于YOLO深度學習框架訓練待所述檢測庫位區域的目標識別模型；

庫位識別模塊，用于根據所述全局地圖，通過訓練后的目標檢測模型對所述實時圖像進行識別，以得到庫位區域中各庫位的狀態信息和位置信息。