[發明專利]物體信息識別方法、路徑規劃方法、裝置、終端和機器人

在審

• 申請號: 202210760127.8
• 申請日: 2022-06-30
• 公開（公告）號: CN115167409A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 劉帥;張睿;楊俊超
• 申請（專利權）人: 安克創新科技股份有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶

1.一種物體信息識別方法，其特征在于，包括：

獲取對預設區域進行圖像采集得到的二維圖像和深度信息；

根據所述二維圖像和所述深度信息進行分割處理，以獲得位于所述預設區域的目標物體對應的目標深度信息以及所述目標物體在所述二維圖像中的目標像素信息；

根據所述目標像素信息和所述目標深度信息對所述目標物體進行信息識別，以獲得所述目標物體的物體信息，所述物體信息用于指示所述目標物體在所述預設區域中占據的空間。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述物體信息包括體積尺寸、物體姿態和所述目標物體在所述預設區域中的位置信息，所述根據所述目標像素信息和所述目標深度信息對所述目標物體進行信息識別，以獲得所述目標物體的物體信息，包括：

獲取所述目標物體的目標物體類別；

根據所述目標物體類別、所述目標像素信息和所述目標深度信息對所述目標物體進行信息識別，以獲得所述目標物體的體積尺寸、物體姿態和位置信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標物體的目標物體類別，包括：

將所述目標像素信息輸入至訓練完成的物體類別識別模型中，以獲得所述物體類別識別模型輸出的物體類別和置信度，所述置信度用于指示所述物體類別識別模型輸出的物體類別的可信程度；

若所述置信度高于預設置信度，則將所述物體類別識別模型輸出的物體類別作為所述目標物體的目標物體類別。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標物體類別、所述目標像素信息和所述目標深度信息對所述目標物體進行信息識別，以獲得所述目標物體的體積尺寸、物體姿態和位置信息，包括：

根據所述目標物體類別、所述目標像素信息和所述目標深度信息生成第一目標三維特征描述子；

將所述第一目標三維特征描述子輸入至訓練完成的物體特征提取模型中，以獲得所述物體特征提取模型輸出的所述目標物體的形心位置以及所述第一目標三維特征描述子與所述目標物體的形心位置之間的第一目標相對位置關系，所述物體特征提取模型是通過將第一三維特征描述子作為神經網絡模型的輸入，將物體的形心位置以及第一三維特征描述子與物體的形心位置之間的相對位置關系作為所述神經網絡模型的輸出進行訓練得到的，所述第一三維特征描述子是根據物體類別、像素信息和深度信息生成的；

根據所述第一目標三維特征描述子確定所述目標物體的體積尺寸；

根據所述目標物體的形心位置確定所述目標物體的位置信息；

根據所述第一目標相對位置關系確定所述目標物體的物體姿態。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一目標三維特征描述子確定所述目標物體的體積尺寸，包括：

根據所述第一目標三維特征描述子在全局坐標系的匹配結果確定所述目標物體的體積尺寸，所述全局坐標系為所述預設區域的坐標系。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標物體類別、所述目標像素信息和所述目標深度信息對所述目標物體進行信息識別，以獲得所述目標物體的體積尺寸、物體姿態和位置信息，包括：

根據所述目標物體類別，從數據庫查找所述目標物體類別對應的目標體積尺寸，并將所述目標體積尺寸作為所述目標物體的體積尺寸，所述數據庫包括不同物體類別分別對應的體積尺寸；

根據所述目標像素信息和所述目標深度信息確定所述目標物體的物體姿態和位置信息。