CN106248058A - 一种对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统，控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。可见，本申请实施例提供的技术方案，采用视觉相机系统采集监管区域内的多路原始图像，利用基于视觉测量的方法，将角点检测和点光源检测结合在一起，对仓储运输工具进行位置检测和方向检测，可以有效避免由于无线射频信号被遮挡、衰减等造成的定位精度不稳定和定位可靠性差的问题，提高对于仓储运输工具的定位的稳定性和可靠性。

Description

一种对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及监测技术领域，特别涉及一种对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统。

背景技术

随着企业管理系统在企业中的广泛应用，包括仓储监管系统在内的生产管理系统也得到了不断发展。仓储监管系统主要用于对叉车、行车等仓储运输工具进行定位与运动跟踪，会在系统覆盖的范围内检测仓储运输工具的实时位置，生成仓储运输工具的运动轨迹，并可以结合其它传感器如称重传感器等信息获得被监管的仓储运输工具的动作情况。

由于仓储运输工具主要应用于仓储货物的运输，在对仓储运输工具进行定位与运动跟踪时，仓储监管系统通常无法直接采用GPS等室外的精确定位技术，而是需要部署专用于室内的定位精度至少达到亚米级的无线射频定位系统，且需要覆盖典型尺寸为数十米至上百米长宽的仓储区域。

现有技术中的仓储监管系统通常采用基于无线射频信号的定位系统对仓储运输工具进行定位，如WIFI定位系统、RFID定位系统、蓝牙定位系统、UWB定位系统和超声波定位系统等，这类定位系统通常基于RSSI、TOA、TDOA、AOA等测距技术，并通过部署一定数量的基站来实现区域覆盖。

但是，由于受到仓库货物堆放方式、货物材质属性(如钢材、钢卷等金属)以及仓储现场其它作业系统等因素干扰，仓储监管系统采用的无线射频定位系统的无线信号容易受到遮挡和干扰而产生不同程度的衰减，导致对于仓储运输工具的定位精度不稳定，使得检测结果的可靠性和稳定性不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统，以避免由于受到遮挡和干扰而导致的信号衰减，提高对于仓储运输工具的定位的稳定性和可靠性。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种对于仓储运输工具的定位方法，包括：

控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

优选地，所述对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，包括：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

优选地，还包括：

判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

一种对于仓储运输工具的定位装置，包括：

控制模块，用于控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

检测模块，用于对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

输出模块，用于将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

优选地，所述检测模块，包括：

转化单元，用于将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

检测单元，用于利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

筛选单元，用于采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

设置单元，用于将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

查找单元，用于根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

第一计算单元，用于计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

第二计算单元，用于根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

优选地，还包括：

告警模块，用于判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

一种对于仓储运输工具的定位系统，包括：

运输工具车载单元、视觉相机系统、控制器和输入输出接口；

所述运输工具车载单元设置于仓储运输工具的表面，所述运输工具车载单元包括点光源灯组、图案板和供电电源；

所述视觉相机系统设置于监管区域内，用于在所述控制器的控制下采集所述监管区域内的多路原始图像，所述视觉相机系统包括用于采集多路所述原始图像的多路工业相机和用于传输多路所述原始图像的网络系统；

所述控制器用于控制所述视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路所述原始图像，对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，并将所述位置信息和所述方向信息通过所述输入输出接口进行输出。

优选地，在对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息时，所述控制器具体用于：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

优选地，所述控制器还用于：

判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

通过本申请提供的对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统，控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。可见，本申请实施例提供的技术方案，采用视觉相机系统采集监管区域内的多路原始图像，利用基于视觉测量的方法，将角点检测和点光源检测结合在一起，对仓储运输工具进行位置检测和方向检测，可以有效避免由于无线射频信号被遮挡、衰减等造成的定位精度不稳定和定位可靠性差的问题，提高对于仓储运输工具的定位的稳定性和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的运输工具车载单元的组成示意图；

图3是本发明第二具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位装置的结构示意图；

图4是本发明第三具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1是本发明第一具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位方法的流程示意图。

本发明第一具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位方法，包括以下步骤：

S101：控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

监管区域内的视觉相机系统可以由多路工业相机及可选的图像编码单元组成，相机可采用侧立柱或吊顶安装，相机视场应覆盖待监管运输工具运动区域，视觉相机系统还可以包括用于图像传输的网络系统，网络系统可以采用有线传输，也可以采用无线传输。

在本申请实施例中，视觉相机系统采集的多路原始图像中包含有仓储运输工具在监管区域内所成的图像，采集到多路原始图像后，视觉相机系统会将多路原始图像通过网络传输至控制器，由控制器中的定位算法引擎对多路原始图像进行处理。

监管区域内的仓储运输工具可以通过设置在表面的运输工具车载单元在视觉相机系统中成像，如图2所示为本申请实施例提供的运输工具车载单元的组成示意图，运输工具车载单元可以由点光源灯组如LED点光源灯组、图案板如黑白方格(2×2)图案板和供电电源组成，运输工具车载单元可以安装在运输工具外侧面，如行车侧面或叉车驾驶室顶部，方格图案和点光源灯组面板竖直朝上，朝向相机镜头方向。

在垂直于相机光轴方向上，图2中采用的一对不同颜色的LED点光源和黑白方格中心角点连线形成的三角方向与仓储运输工具方向对齐。在平行于相机光轴方向，仓储运输工具的距离可由标志点在像空间上的距离确定。

如图2所示的方格图案和LED光源灯组方案仅为较优的一种，在实际应用中可以设置多种可选的特定标志点方案，基于本方案所示图案与LED灯组颜色结合的设计思路进行的、显而易见的扩展和改进应属于本发明保护的范围内。

在本申请实施例中，控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像之前，需要通过系统的输入输出接口，配置或从外部参数文件导入系统的初始参数信息，系统的初始参数信息包括监管区域、视觉相机系统的内外标定参数、角点检测参数和点光源检测参数以及定位频率等，预设的采集周期可以根据初始参数信息中的定位频率计算获得。

预设的采集周期是指视觉相机系统在预设的一段时间内采集多路原始图像，然后由控制器调用定位算法引擎对该段时间内采集的多路原始图像进行处理。在预设的采集周期内采集多路原始图像并传输给控制器进行处理后，视觉相机系统还可以继续采集下一采集周期的原始图像，以便循环进行定位计算。

S102：对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

在本申请实施例中，采用定位算法引擎对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，定位算法引擎运行在控制器、上位工业PC或算法服务器中，完成多路图像解码、图像预处理、角点检测、点光源检测、角点世界坐标计算、点光源世界坐标计算、运输工具方向角如叉车臂方向计算等算法功能。将角点检测和点光源检测结合在一起进行位置检测和方向检测，可以提高检测的稳定性和可靠性。定位算法引擎所进行的多路图像解码、图像预处理、角点和点光源世界坐标计算、运输工具方向角计算等均可以基于视觉图像应用领域常见的方法或三角公式计算，此处不再赘述。

所述对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，具体可以包括：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

本申请实施例，在进行角点检测和点光源检测时，使用基于边缘梯度检测和像素颜色空间模型阈值检测的方法相结合，为每一个候选角点分别设置不同色调阈值Hth(对应不同LED灯色调)和亮度阈值Vth，如某像素对应的色调值H取值为Hth的近邻且亮度值大于Vth，则标记为对应色调的候选角点的光源点；若某一候选角点邻域内找不到满足上述条件的像素点，则可以计算一下候选角点，最终得到每个候选角点和光源点的像素坐标值，再计算得到二维世界坐标值和三角方向值，即可稳定地获得仓储运输工具的位置信息和方向信息。

其中，Harris角点检测算法、局部非极大值抑制方法等均是本领域常用的方法。本申请将这些方法优化组合在一起，可以有效避免无线射频定位技术面临的信号遮挡、衰减等定位精度低和定位稳定性差的问题，实现复杂室内仓储环境下对于仓储运输工具的亚米级精度的稳定定位。而且，本申请实施例提供的基于视觉测量的检测方法，相对于现有技术中常用的基于视频图像检测图像像素团块的变化来进行目标定位的方法来说，通过特定标志角点的设计，将检测图像像素团块的变化转为对特定标志角点的检测，不需要做目标特征提取、目标分类识别等，可以有效降低算法实现的复杂度。

可以理解的是，本申请实施例在计算出仓储运输工具的位置信息和方向信息后，还可以判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过输入输出接口输出告警信息。

S103：将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

在本申请实施例中，输入输出接口可以在控制器的控制下，完成初始参数的导入和参数更新，以及根据接口协议对仓储运输工具的位置信息和方向信息如叉车臂方向信息以及告警消息进行输出等功能。

本申请实施例提供的对于仓储运输工具的定位方法，控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。可见，本申请实施例提供的技术方案，采用视觉相机系统采集监管区域内的多路原始图像，利用基于视觉测量的方法，将角点检测和点光源检测结合在一起，对仓储运输工具进行位置检测和方向检测，可以有效避免由于无线射频信号被遮挡、衰减等造成的定位精度不稳定和定位可靠性差的问题，提高对于仓储运输工具的定位的稳定性和可靠性。

请参阅图3，图3是本发明第二具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位装置的结构示意图。

本发明第二具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位装置，包括：

控制模块1，用于控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

检测模块2，用于对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

输出模块3，用于将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

优选地，所述检测模块1，包括：

转化单元，用于将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

检测单元，用于利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

筛选单元，用于采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

设置单元，用于将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

查找单元，用于根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

第一计算单元，用于计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

第二计算单元，用于根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

优选地，还可以包括：

告警模块，用于判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

本申请实施例提供的对于仓储运输工具的定位装置，可以采用上述方法实施例中的对于仓储运输工具的定位方法，具体功能可以参照上述方法实施例中的步骤描述，此处不再赘述。

请参阅图4，图4是本发明第三具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位系统的结构示意图。

本发明第三具体实施例提供的对于仓储运输工具的定位系统，包括：

运输工具车载单元4、视觉相机系统5、控制器6和输入输出接口7；

所述运输工具车载单元4设置于仓储运输工具的表面，所述运输工具车载单元包括点光源灯组、图案板和供电电源；

所述视觉相机系统5设置于监管区域内，用于在所述控制器6的控制下采集所述监管区域内的多路原始图像，所述视觉相机系统5包括用于采集多路所述原始图像的多路工业相机和用于传输多路所述原始图像的网络系统；

所述控制器6用于控制所述视觉相机系统5在预设的采集周期内采集多路所述原始图像，对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，并将所述位置信息和所述方向信息通过所述输入输出接口7进行输出。

优选地，在对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息时，所述控制器6具体用于：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

优选地，所述控制器6还用于：

判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口7输出告警信息。

本申请实施例提供的对于仓储运输工具的定位系统，可以采用上述方法实施例中的对于仓储运输工具的定位方法，具体功能可以参照上述方法实施例中的步骤描述，此处不再赘述。

通过本申请提供的对于仓储运输工具的定位方法、装置及系统，控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。可见，本申请实施例提供的技术方案，采用视觉相机系统采集监管区域内的多路原始图像，利用基于视觉测量的方法，将角点检测和点光源检测结合在一起，对仓储运输工具进行位置检测和方向检测，可以有效避免由于无线射频信号被遮挡、衰减等造成的定位精度不稳定和定位可靠性差的问题，提高对于仓储运输工具的定位的稳定性和可靠性。

而且，为实现对仓储运输工具动作情况的有效监管，除提供仓储运输工具的位置信息外，本发明还可以提供仓储运输工具的方向信息，如叉车臂方向信息，可为仓储运输工具的有效监管提供补充信息。

本发明提供的对于仓储运输工具的定位系统可以与仓储视频监控系统结合，减少系统的综合成本，实现低成本、高精度、可靠稳定的仓储运输工具定位。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种对于仓储运输工具的定位方法，其特征在于，包括：

控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，包括：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

4.一种对于仓储运输工具的定位装置，其特征在于，包括：

控制模块，用于控制监管区域内的视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路原始图像；

检测模块，用于对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息；

输出模块，用于将所述位置信息和所述方向信息通过输入输出接口进行输出。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述检测模块，包括：

转化单元，用于将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

检测单元，用于利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

筛选单元，用于采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

设置单元，用于将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

查找单元，用于根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

第一计算单元，用于计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

第二计算单元，用于根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：

告警模块，用于判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。

7.一种对于仓储运输工具的定位系统，其特征在于，包括：

运输工具车载单元、视觉相机系统、控制器和输入输出接口；

所述运输工具车载单元设置于仓储运输工具的表面，所述运输工具车载单元包括点光源灯组、图案板和供电电源；

所述视觉相机系统设置于监管区域内，用于在所述控制器的控制下采集所述监管区域内的多路原始图像，所述视觉相机系统包括用于采集多路所述原始图像的多路工业相机和用于传输多路所述原始图像的网络系统；

所述控制器用于控制所述视觉相机系统在预设的采集周期内采集多路所述原始图像，对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息，并将所述位置信息和所述方向信息通过所述输入输出接口进行输出。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，在对多路所述原始图像进行角点检测和点光源检测，获取所述监管区域内的仓储运输工具在所述采集周期内的位置信息和方向信息时，所述控制器具体用于：

将多路所述原始图像分别转化为多路灰度图像并归一化多路所述灰度图像的像素值；

利用基于边缘梯度的Harris角点检测算法检测多路所述灰度图像，获取第一角点候选集合；

采用局部非极大值抑制方法对所述第一角点候选集合进行筛选，获取第二角点候选集合，并为所述第二角点候选集合中的每一个候选角点选择一个邻域；

将所述原始图像的颜色空间由RGB颜色空间变换至HSV颜色空间，并为每一个所述候选角点分别设置一个色调阈值和一个亮度阈值；

根据每一个所述候选角点的所述色调阈值和所述亮度阈值，在每一个所述候选角点的邻域内，为每一个所述候选角点查找对应的光源点；所述光源点的色调值与对应的所述候选角点的所述色调阈值的差值在预设范围内，且所述光源点的亮度值大于对应的所述候选角点的所述亮度阈值；

计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，并根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的像素坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的二维世界坐标值，将所述二维世界坐标值作为所述仓储运输工具的位置信息；

根据每一个所述候选角点和对应的所述光源点的所述二维世界坐标值，计算每一个所述候选角点和对应的所述光源点的连线形成的三角方向值，将所述三角方向值作为所述仓储运输工具的方向信息。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述控制器还用于：

判断所述位置信息或者所述方向信息是否超出预设范围，在所述位置信息或者所述方向信息超出预设范围时，通过所述输入输出接口输出告警信息。