CN107273791A - 一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法 - Google Patents

一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，通过无人机在仓库上空飞行获取仓库外货物图像，然后采用数字图像处理技术对货物进行识别和数量统计；当货物进库时，在货物本身绑定一个RFID有源标签，通过在无人机上安装的RFID有源读卡器，进行统计和计数；利用图像识别结果和RFID计数结果进行叠加对比，得知货物的实时存放情况。

Description

一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法
技术领域：
本发明涉及图像信息处理领域，具体涉及一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法。
背景技术：
利用无人机图像对其获取的图像进行识别已经发展了一段时间，在建筑物识别、农作物数量和规模的统计、密林中树木信息统计过程中都采用了相关的方式进行。
但是上述技术中虽然可以统计出相关目标数量，但是统计结果受图像噪声的影响，有一定的误差，同时在识别物体不存在动态变化情况，在进行数量统计的过程中没有采用RFID的方式进行数量校对。
发明内容：
本发明的目的是为了克服以上的不足，提出了一种采用无人机航拍和RFID相结合的方式，高效、高速的解决了仓库外货物的实时盘点计数问题，为大型企业仓储管理提供了高效的解决方案。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，具体步骤如下：
A、通过无人机在仓库上空飞行获取仓库外货物图像，然后采用数字图像处理技术对货物进行识别和数量统计；
B、当货物进库时，在货物本身绑定一个RFID有源标签，通过在无人机上安装的RFID有源读卡器，进行统计和计数；
C、利用图像识别结果和RFID计数结果进行叠加对比，得知货物的实时存放情况。
步骤A的具体步骤为：对获取到的仓库外图像进行预处理，预处理过程包含对图像的灰度化和中值滤波，即无人机上的图像采集器所采集到的图像为彩色图像，首先将无人机所拍摄的仓库外部图像变换灰度图像I(x,y)；无人机采集回的图像经过灰度转换后，经过两次中值滤波可将灰度图像的噪声去除，由此而获得图像为I1(x,y)；对于处理所得的图像I1(x,y)，将其进行阈值分割，阈值分割的目的是将仓库外货物和背景区别开来，灰度图像进行阈值分割采用大津自动阈值选择法进行二值化分割，分割得出的图像为I2(x,y)；将I2(x,y)图像的形态学腐蚀，形态学腐蚀过程的数学表示为区域A与区域B之和，当图像经过形态学腐蚀后形成的图像为I3(x,y)；图像I3(x,y)中目标的面积会增加，需要采用图像腐蚀的方法将其重新缩小回实际大小，图像形态学腐蚀的数学表征是区域A与区域B之差，末班形态学膨胀相互对应；在经理过图像的形态学膨胀和腐蚀后，仓库图像已经相对理想，此时，采用边缘处理，将图像I3(x,y)的最外周设定为灰度255，以减少对目标的计数的误判，在经过边缘处理的图像表示为I4(x,y)；图像I4(x,y)经过逐个像素遍历，当发现目标时，存入目标结果数组，否则继续遍历，当对图像I4(x,y)完全遍历后，所得的目标识别记过记为Num。
步骤B中，无人机上通过射频方式对进出库的货物进行读数，根据RFID获取进出仓库货物的实时数量，即无人机所获得的图像对目标进行计数的同时，每一个货物本身存在一个有源的RFID标签，针对此标签的阅读器放置于无人机上，当货物进库时，无人机上的阅读器进行解码计数。
步骤C中，通过无人机综合控制平台对由图像识别获得的进出库货物数量和RFID方式获得的进出库货物数量信息进行对比，得出仓库外货物的实时盘点情况，即将图像识别结果标识此时仓库外的货物数量为Num，RFID射频标签获得的结果为Num^，将两者的值进行比对，并将结果通过输入计算机网络，进行实时管理。
本发明的进一步改进在于：预处理过程还包括图像分割，图像分割把货物从取到的仓库外图像中分割出来。
本发明的进一步改进在于：图像分割的步骤为阈值分割。
本发明的进一步改进在于：图像分割步骤还包括采用细化的算法对货物的特征进行提取。
本发明与现有技术相比具有以下优点：本发明采用无人机的航拍方式结合RFID射频计数方式，可以在空中对仓库外物资进行实时盘点和计算，有效的解决了大型仓库物资盘点的问题，当无人机对仓库图像进行识别的时候采用的方式为：预处理、图像分割、图像腐蚀和膨胀，有效降低了图像中噪声和阴影等对图像识别造成的影响，同时，采用有源的RFID通过无人机读数与图像识别进行信息对比有效的改善了仓库物资盘点实时性和高效性。
附图说明：
图1货物盘点流程图；
图2图像阈值分割技术原理图。
具体实施方式：
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。在本发明的一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的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。
如图1所示，一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，包括以下步骤：1.通过无人机在仓库上空飞行获取货物图像，然后采用数字图像处理技术对货物进行识别和数量统计；2.当货物进库的时，在货物本身绑定一个RFID有源标签，通过在无人机上安装的RFID有源读卡器，进行统计和计数；3.利用图像识别结果和RFID计数结果进行叠加对比，从而可以对货物进行盘点，得知货物的实时存放情况。
步骤1中，无人机上的图像采集器所采集到的图像为彩色图像，首先将无人机所拍摄到的仓库外部彩色图像转换为可以用于处理的灰度图像，根据公式Grey＝0.299*Red+0.587*Green+0.114*Blue变换为256位的灰度图像I(x,y)；无人机采集回的图像经过灰度转换后，会带有噪声点，此噪声点会影响图像识别，在获取的灰度图像基础上要进行中值滤波，采用一个奇数点的窗口，将窗口中心点的值用窗口内各个点的中值代替，经过两次中值滤波可将灰度图像的噪声去除，由此而获得图像为I1(x,y)；对于处理所得的图像I1(x,y)，将其进行阈值分割，阈值分割的目的是将仓库外货物和背景区别开来，灰度图像进行阈值分割采用大津自动阈值选择法，图像I1(x,y)存在m个灰度级，灰度级i的像素值为ni，那么总像素数为每一个灰度级像素的概率p＝ni/N，阈值为k，将k以上和k以下的阈值分为两组，分别将其定义为组1和组2，其中组1产生的概率组2产生的概率为组1产生的平均值为组2产生的平均值为其中为整个图像I1(x,y)的灰度平均值，为灰度为k时的平均值，在以上值计算完毕后，组1和组2的方差计算可得(M(k)-M*w(k))2/w(k)(1-w(k))令k从1逐个数字变至m，计算每次的方差，其中最大值对应的k值就是图像分割所需的阈值；根据以上分割算法得出的阈值，即可对仓库外图像进行二值化分割，根据以上k值分割得出的图像为I2(x,y)，在经过阈值分割后的图像已经基本具备可进行计数的条件，但由于仓库暴露于室外，在进行图像识别的同时，可能受阳光杂物的影响，产生识别失误；将I2(x,y)图像的形态学腐蚀，形态学腐蚀过程的数学表示为区域A与区域B之和，此图像在进行腐蚀过程中所选择的结构元为十字形四邻域结构，当以目标像素为中心点，在它的上下左右四个邻域至少有一个像素与目标像素不同时，用黑色灰度级(其值为255)代替四邻域中心点灰度；当图像经过形态学腐蚀后形成的图像为I3(x,y)，经过形态学腐蚀后的图像会去掉图像的噪声点，同时会有效抑制阴影等对图像造成的影响，但此刻图像I3(x,y)中目标的面积会增加，需要采用图像腐蚀的方法将其重新缩小回实际大小，图像形态学腐蚀的数学表征是区域A与区域B之差，但是在进行形态学腐蚀的同时，应该将模板选择为十字形四邻域，与形态学膨胀相互对应；在经理过图像的形态学膨胀和腐蚀后，仓库图像已经相对理想，此时，采用边缘处理，将图像I3(x,y)的最外周设定为灰度255，以减少对目标的计数的误判，在经过边缘处理的图像表示为I4(x,y)；图像I4(x,y)是无人机上图像计数所需的图像，对本图像进行目标计数时，采用遍历方式进行，从I4(x,y)图像的左上角开始向右下角进行逐个像素遍历，当发现目标时，存入目标结果数组，否则继续遍历，当对图像I4(x,y)完全遍历后，所得的目标识别记过记为Num。
步骤2中，无人机所获得的图像对目标进行计数的同时，每一个货物本身存在一个有源的RFID标签，针对此标签的阅读器放置于无人机上，当货物进库时，由被置于货物上的有源射频标签主动发射射频信号，无人机上的阅读器随机通过无线网络进行信号接收，每接到一次信号，进行解码计数；
步骤3中，将由图像处理而获得图像识别结果与RFID标签所获得的实时数据之间进行比对，如：图像识别结果标识此时仓库外的货物数量为Num，RFID射频标签获得的结果为Num^，将两者的值进行比对，并将结果通过输入计算机网络，进行实时管理，就可以对货物的进库情况进行实时盘点，以此来完成对仓库外货物盘点的功能。
本发明解决了的仓库外大型物资的实时盘点问题，大型仓库中的大型物资采用人工统计的方式会耗费大量的人力物力，采用无人机的航拍方式结合RFID射频计数方式，可以在空中对仓库外物资进行实时盘点和计算，有效的解决了大型仓库物资盘点的问题，当无人机对仓库图像进行识别的时候采用的方式为：预处理、图像分割、图像腐蚀和膨胀，有效降低了图像中噪声和阴影等对图像识别造成的影响，同时，采用有源的RFID通过无人机读数与图像识别进行信息对比有效的改善了仓库物资盘点实时性和高效性。
最后应说明的是：虽然以上已经详细说明了本发明及其优点，但是应当理解在不超出由所附的权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下可以进行各种改变、替代和变换。而且，本发明的范围不仅限于说明书所描述的过程、设备、手段、方法和步骤的具体实施例。本领域内的普通技术人员从本发明的公开内容将容易理解，根据本发明可以使用执行与在此所述的相应实施例基本相同的功能或者获得与其基本相同的结果的、现有和将来要被开发的过程、设备、手段、方法或者步骤。因此，所附的权利要求旨在在它们的范围内包括这样的过程、设备、手段、方法或者步骤。

Claims (7)

1.一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：具体步骤如下：
A、通过无人机在仓库上空飞行获取仓库外货物图像，然后采用数字图像处理技术对货物进行识别和数量统计；
B、当货物进库时，在货物本身绑定一个RFID有源标签，通过在无人机上安装的RFID有源读卡器，进行统计和计数；
C、利用图像识别结果和RFID计数结果进行叠加对比，得知货物的实时存放情况。
2.根据权利要求1所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述步骤A包括：对所述获取到的仓库外图像进行预处理，所述预处理过程包含对图像的灰度化和中值滤波。
3.根据权利要求2所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述预处理过程还包括图像分割，所述图像分割就是把货物从取到的仓库外图像中分割出来。
4.根据权利要求3所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述图像分割的步骤为阈值分割。
5.根据权利要求3所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述图像分割步骤还包括采用细化的算法对所述货物的特征进行提取。
6.根据权利要求1所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述步骤B包括：无人机上通过射频方式对进出库的货物进行读数，根据RFID获取进出仓库货物的实时数量。
7.根据权利要求1所述的基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法，其特征在于：所述步骤C包括：通过无人机综合控制平台对由图像识别获得的进出库货物数量和RFID方式获得的进出库货物数量信息进行对比，得出仓库外货物的实时盘点情况。
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