CN109141250A

CN109141250A - 箱包尺寸测量方法、装置和箱包尺寸测量服务器

Info

Publication number: CN109141250A
Application number: CN201810895255.7A
Authority: CN
Inventors: 马修·罗伯特·斯科特; 黄鼎隆; 刘政杰; 董登科
Original assignee: Shenzhen Malong Technologies Co Ltd
Current assignee: Shanghai Yuepu Investment Center LP
Priority date: 2018-08-08
Filing date: 2018-08-08
Publication date: 2019-01-04
Anticipated expiration: 2038-08-08
Also published as: CN109141250B

Abstract

本发明提供一种箱包尺寸测量方法、装置、箱包尺寸测量服务器和计算机存储介质，该箱包尺寸测量方法包括：获取预定区域的图像，并判断所述预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像；当判断所述预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和所述预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定所述预设参照物的尺寸；根据获取的所述所有箱包图像、所述预设参照物的图像以及所述预设参照物的尺寸，计算与所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。本发明的箱包尺寸测量方法，可以加快箱包行李的尺寸的测量，提高机场乘客办理行李托运的速度，降低乘客误机率。

Description

箱包尺寸测量方法、装置和箱包尺寸测量服务器

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种箱包尺寸测量方法、装置、箱包尺寸测量服务器和计算机存储介质。

背景技术

随着经济的发展，越来越多的人选择飞机作为出门远游的交通工具，但是由于现有的乘机流程相对较为复杂，许多环节需要耗费乘客大量的时间，例如箱包行李的托运环节。

现有的箱包行李托运手段都是通过机场的值机台来完成，乘客在值机台办理行李托运时，由值机台的行李传送带测量箱包行李的重量，然后由值机工作人员人工测量箱包行李的尺寸，并根据重量和尺寸给出后续托运箱包行李的费用。

由于使用人工测量测量箱包行李的尺寸，使得箱包行李的托运过程非常缓慢，经常会出现拥堵状况。当出现繁忙时段，每个乘客的箱包行李状况不一样，如果前面的乘客办理托运的过程速度缓慢，将会积累下去造成后面的乘客要耗费大量的时间排队等候，可能会造成乘客的误机。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种箱包尺寸测量方法、箱包尺寸测量装置、箱包尺寸测量服务器和计算机存储介质，以加快箱包行李的尺寸的测量，提高机场乘客办理行李托运的速度，降低乘客误机率。

为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种箱包尺寸测量方法，包括：

获取预定区域的图像，并判断所述预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像；

当判断所述预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和所述预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定所述预设参照物的尺寸；

根据获取的所述所有箱包图像、所述预设参照物的图像以及所述预设参照物的尺寸，计算与所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

优选地，所述预设参照物固定地设置在所述预定区域内。

优选地，所述预设参照物可移动地设置于所述预定区域内。

优选地，所述的箱包尺寸测量方法，在利用摄像头模组获取预定区域的图像前，还包括：

利用身份认证设备获取用户身份信息，并开启与所述身份认证设备相应的摄像头模组。

优选地，所述的箱包尺寸测量方法，还包括：

判断计算出来的与所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸是否都在预设范围内；

当所述所有箱包图像对应的所有箱包中有至少一个箱包的尺寸不在预设范围内时，生成相应警示。

优选地，所述的箱包尺寸测量方法，还包括：

根据所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸及箱包存放记录，确定所述所有箱包的预设安放位置，并根据所述所有箱包的预设安放位置更新所述箱包存放记录。

优选地，所述的箱包尺寸测量方法，利用预先建立的箱包识别模型获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像，利用预先建立的参照物识别模型获取所述预定区域的图像中的预设参照物的图像。

本发明还提供一种箱包尺寸测量装置，包括：

箱包判断模块，用于获取预定区域的图像，并判断所述预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像；

图像获取模块，用于当判断所述预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和所述预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定所述预设参照物的尺寸；

尺寸计算模块，用于根据获取的所述所有箱包图像、所述预设参照物的图像以及所述预设参照物的尺寸，计算与所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

本发明还提供一种箱包尺寸测量服务器，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述箱包尺寸测量服务器执行所述的箱包尺寸测量方法。

本发明还提供一种计算机存储介质，其存储有所述的箱包尺寸测量服务器中所使用的计算机程序。

本发明提供一种箱包尺寸测量方法，该方法包括：获取预定区域的图像，并判断所述预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像；当判断所述预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和所述预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定所述预设参照物的尺寸；根据获取的所述所有箱包图像、所述预设参照物的图像以及所述预设参照物的尺寸，计算与所述所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。本发明的箱包尺寸测量方法，通过参照物以及图像识别，可以加快箱包行李的尺寸的测量，提高机场乘客办理行李托运的速度，降低乘客误机率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明范围的限定。

图1是本发明实施例1提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图；

图2是本发明实施例2提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图；

图3是本发明实施例3提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图；

图4是本发明实施例4提供的一种箱包尺寸测量装置的结构示意图；

图5是本发明实施例4提供的另一种箱包尺寸测量装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做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。

实施例1

图1是本发明实施例1提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图，该方法包括如下步骤：

步骤S11：获取预定区域的图像，并判断预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像。

本发明实施例中，可以安装摄像头模组用以获取预定区域的图像，该摄像头模组可以安装在固定的位置，例如可以安装在机场值机台的上方，并且，由于机场拥有多个值机台，相应地可以在每个值机台的上方各安装一个摄像头模组，以获取每个值机台上前来登记的乘客的箱包行李图像。其中，该摄像头模组还可以连接服务器，根据服务器的指令获取预定区域的图像，并且该箱包识别模型可以存储在该服务器中，在服务器接收摄像头模组发送的图像后启动，进行图像中箱包的识别。

同时，该摄像头模组还可以为智能摄像头模组，设置有存储器和处理器，并存储有该箱包识别模型，在获取图像后自动识别其中的箱包，并把识别的结果发送至服务器，例如，当该箱包识别模型识别到图像中有一个箱包时，可以把箱包的图像提取出来，并发送至服务器。其中，该摄像头模组可以长期处于开启状态，并按照预设时间间隔获取预定区域的图像，例如每隔一分钟获取预定区域的图像进行识别。该摄像头模组还可以处于关闭状态，可以在接收服务器的驱动指令后开启，并进行预定区域图像的获取。该摄像头模组可以包括多个摄像头，并可以安装在预定区域的周围，以全方位获取预定区域的图像。其中，该预定区域可以为机场值机台的行李传递带。

本发明实施例中，该预先建立的箱包识别模型可以为深度学习模型等，即该箱包识别模型具有一个深度学习单元以及一个输出端，例如该箱包识别模型利用深度学习单元接收图像，然后对图像进行分析，从而在输出端输出分析结果。其中，该深度学习单元可以为RNN学习单元(RNN，Recurrent Neural Network，循环神经网络)、CNN学习单元(CNN，Convolutional Neural Network，卷积神经网络)以及LSTM学习单元(LSTM，Long Short-Term Memory，长短期记忆网络)等。上述箱包识别模型可以使用算法或应用程序来进行建立，例如，可以使用算法构建RNN学习单元，并连接到输出端，进而构成一个箱包识别模型。

步骤S12：当判断预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定预设参照物的尺寸。

本发明实施例中，当通过箱包识别模型识别出预设区域中至少一个箱包时，该服务器将该预定区域的图像输入到预先建立的参照物识别模型中，以获取该预定区域的图像中的预设参照物的图像。其中，该预设的参照物的标准尺寸已经存储在服务器中。该参照物识别模型存储在服务器中，在输入图像后启动。并且，该参照物识别模型也可以为深度学习模型等，包括一个深度学习单元以及一个输出端，参照物识别模型利用深度学习单元接收图像进行分析，然后从输出端输出分析结果。该深度学习单元可以为RNN学习单元、CNN学习单元以及LSTM学习单元等。上述参照物识别模型可以使用算法或应用程序来进行建立。

本发明实施例中，该预设参照物固定地设置在预定区域内。例如，在机场登机服务中，乘客托运箱包时，该值机台的箱包传送带则为该预定区域，此时可以将传送带旁的值机台作为参照物，并在服务器中存储有该值机台的实际尺寸，以便作为计算参考的数值。其中，还可以在传送带上粘贴有已知尺寸的贴纸等标志作为参考，这里不做限定。并且，该预设参照物可移动地设置于预定区域内，即该参照物是可以移动的，在进行摄像测量箱包尺寸时可以由工作人员放置在该预定区域内的任意位置。例如，该参照物可以为一个立方体，且尺寸已知并存储在服务器中。

本发明实施例中，利用预先建立的箱包识别模型获取预定区域的图像中存在的所有箱包的图像，利用预先建立的参照物识别模型获取预定区域的图像中的预设参照物的图像。

步骤S13：根据获取的所有箱包图像、预设参照物的图像以及预设参照物的尺寸，计算与所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

本发明实施例中，在获取所有箱包图像、预设参照物的图像后，再根据服务器中存储的预设参照物的尺寸，可以计算对应箱包的尺寸。该计算过程可以利用算法或应用程序来实现，例如，可以在服务器中，利用图像处理算法提取箱包与参照物的边缘特征，并结合参照物边缘的尺寸进行对比，从而获得箱包的尺寸。算出的结果还可以利用显示屏进行显示，该显示屏连接于服务器，以便工作人员安排箱包的存放工作。其中，当出现多个箱包时，还可以通过算法分别计算出每个箱包的尺寸。

实施例2

图2是本发明实施例2提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图，该方法包括如下步骤：

步骤S21：利用身份认证设备获取用户身份信息，并开启与身份认证设备相应的摄像头模组。

本发明实施例中，还可以利用身份认证设备获取用户身份信息，在获取到用户身份信息后才开启摄像头模组识别箱包。该身份认证设备设置在摄像头模组拍摄的预定区域附近，例如，在机场中，该身份认证设备设置在值机台上，在获取到用户身份信息后开启相应值机台的摄像头模组。其中，该用户身份设备可以与服务器连接，服务器保存用户身份信息以及用户的箱包信息进行管理。该身份认证设备可以为指纹识别器和身份证读取器等至少一种仪器，获取用户身份信息为指纹信息和身份证信息等至少一种信息。

本发明实施例中，上述连接身份认证设备的服务器还可以连接有显示屏，用于显示用户的身份信息，并且，在计算出用户箱包的尺寸后，还可以将箱包的尺寸进行显示，以便工作人员进行登记以及安排箱包的存放。

步骤S22：获取预定区域的图像，并判断预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像。

此步骤与上述步骤S11一致，在此不再赘述。

步骤S23：当判断预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定预设参照物的尺寸。

此步骤与上述步骤S12一致，在此不再赘述。

步骤S24：根据获取的所有箱包图像、预设参照物的图像以及预设参照物的尺寸，计算与所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

此步骤与上述步骤S13一致，在此不再赘述。

实施例3

图3是本发明实施例3提供的一种箱包尺寸测量方法的流程图，该方法包括如下步骤：

步骤S31：获取预定区域的图像，并判断预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像。

此步骤与上述步骤S11一致，在此不再赘述。

步骤S32：当判断预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定预设参照物的尺寸。

此步骤与上述步骤S12一致，在此不再赘述。

步骤S33：根据获取的所有箱包图像、预设参照物的图像以及预设参照物的尺寸，计算与所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

此步骤与上述步骤S13一致，在此不再赘述。

步骤S34：判断计算出来的与所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸是否都在预设范围内。

步骤S35：当所有箱包图像对应的所有箱包中有至少一个箱包的尺寸不在预设范围内时，生成相应警示。

本发明实施例中，该服务器在获得箱包的尺寸后，还可以判断箱包的尺寸是否符合存放行李舱的标准，也即判断箱包的尺寸是否在预设范围内，如果不在预设范围内，可以通过显示屏进行相应警示的显示。例如，在机场托运箱包，通过上述步骤识别出箱包的尺寸超过预设范围时，服务器可以通过连接的显示屏显示尺寸超标警示，并且还可以计算超标存放所需的费用，并进行显示。

步骤S36：根据所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸及箱包存放记录，确定所有箱包的预设安放位置，并根据所有箱包的预设安放位置更新箱包存放记录。

本发明实施例中，服务器还可以根据箱包的尺寸，以及箱包存放记录，确定该箱包安放的预设位置。例如，在机场登机服务中，可以在服务器中预先建立有飞机行李舱的三维模型，并划分有不同尺寸范围相应的存放位置，当有箱包进行尺寸测量后，可以存放在与尺寸相应的位置，并相应地在该三维模型中箱包存放的位置进行登记，以便后续箱包存放时位置的确定工作。并且，该服务器在确定箱包行李舱安放的位置后，可以及时更新行李存放记录。

实施例4

图4是本发明实施例4提供的一种箱包尺寸测量装置的结构示意图。

该箱包尺寸测量装置400包括：

箱包判断模块410，用于获取预定区域的图像，并判断预定区域的图像中是否存在至少一个箱包图像。

图像获取模块420，用于当判断预定区域的图像中存在至少一个箱包图像时，获取预定区域的图像中存在的所有箱包的图像和预定区域的图像中的预设参照物的图像，并确定预设参照物的尺寸。

尺寸计算模块430，用于根据获取的所有箱包图像、预设参照物的图像以及预设参照物的尺寸，计算与所有箱包图像对应的所有箱包的尺寸。

如图5所示，该箱包尺寸测量装置400还包括：

身份获取模块440，用于利用身份认证设备获取用户身份信息，并开启与身份认证设备相应的摄像头模组。

本发明实施例中，关于上述各个模块更加详细的功能描述可以参考前述实施例中相应部分的内容，在此不再赘述。

此外，本发明还提供了一种箱包尺寸测量服务器，该箱包尺寸测量服务器包括存储器和处理器，存储器可用于存储计算机程序，处理器通过运行所述计算机程序，从而使箱包尺寸测量服务器执行上述方法或者上述箱包尺寸测量装置中的各个模块的功能。

存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据箱包尺寸测量服务器的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存上述箱包尺寸测量服务器中使用的计算机程序。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种箱包尺寸测量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，所述预设参照物固定地设置在所述预定区域内。

3.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，所述预设参照物可移动地设置于所述预定区域内。

4.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，在利用摄像头模组获取预定区域的图像前，还包括：

5.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的箱包尺寸测量方法，其特征在于，利用预先建立的箱包识别模型获取所述预定区域的图像中存在的所有箱包的图像，利用预先建立的参照物识别模型获取所述预定区域的图像中的预设参照物的图像。

8.一种箱包尺寸测量装置，其特征在于，包括：

9.一种箱包尺寸测量服务器，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述箱包尺寸测量服务器执行根据权利要求1至7中任一项所述的箱包尺寸测量方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，其存储有权利要求9所述的箱包尺寸测量服务器中所使用的计算机程序。