CN117670979B - 一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，通过训练和筛选获得轮廓计算模型和深度计算模型，从而获得基于传统单目监控摄像头获取待的测量货物图像的货物轮廓数据和货物深度信息图，最终得以计算出货物体积基于传统单目监控摄像头。本发明能对大宗货物进行全天候体积监测，具有自动化程度高、设备成本低、运维简单、易推广、效率高等特点。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法。
背景技术
大宗商品仓储监管和体积测量是供应链场景中的重要技术。
仓储常规智能视频监管仅限于对人员、车辆等异常目标进行自动检测，近年来，基于图像实例分割技术对货物轮廓识别逐渐投入行业应用，但对货物轮廓的测量并不能准确度量货物总量的大小，基于常规监控对大宗散货体积进行测量的技术实现较少。现有技术通常使用无人机拍多张图像，通过无人机定位轨迹数据点与三维重建位姿估计轨迹点的配准关联计算获得货物点云数据，其原理与双目相机相似，需特殊设备的支持，且运维和操作的成本较高，难以实现全天候的货物监测。此外，现有公开的专利中对于图像和点云中货物区域的提取环节通常靠人为划定兴趣区域，或进行手动处理去掉环境干扰物，处理环节复杂，增加了工作量，人工成本较高。
基于此，本申请提出一种基于传统监控摄像头对大宗货物进行全天候体积监测的方法，具有自动化程度高、设备成本低、运维简单、易推广、效率高等特点。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，具体通过以下技术方案来实现：
本发明提供了一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，包括以下步骤：
通过双目相机拍摄仓库环境图像和货物存储形态图像，作为样本数据集；
通过训练和筛选获得轮廓计算模型；
通过训练和筛选获得深度计算模型；
通过单目相机获取待测量货物图像；
将待测量货物图像输入轮廓计算模型和深度计算模型，获得货物轮廓数据和货物深度信息图；
将货物深度信息图与待测量货物图像融合，通过计算获得3D点云数据；
根据货物轮廓数据对3D点云数据进行提取，获得货物3D点云数据；
根据货物3D点云数据建立货物3D模型；
根据货物3D模型计算出货物体积。
可选或优选地，获得轮廓计算模型的步骤包括：
A、标注样本数据集中的货物轮廓信息，制作出图像实例分割样本数据集，并划分出训练集、测试集、验证集；
B、选择实例分割模型，结合上述图像实例分割样本数据集，设置模型相关参数，训练后获得多个备选模型；
C、对步骤B中获得的多个备选模型进行筛选，获得轮廓计算模型。
可选或优选地，样本数据集包含相机拍摄图像和深度信息；所述样本数据集包括货物堆叠、摆放的多种形态。
可选或优选地，所述实例分割模型为Mask R-CNN、Faster R-CNN或Yolact中的一种。
可选或优选地，在筛选获得轮廓计算模型时，根据F1值和mAP指标对备选模型进行筛选。
可选或优选地，获得深度计算模型的步骤包括：
A、将所述样本数据集和深度训练数据集合并形成新的样本数据集，并按照8:1:1的比例划分训练集、验证集、测试集；
B、使用GLP Depth模型的神经网络结构和上述新的样本数据集，配置包括最大深度、学习率、迭代次数在内的相关参数，训练后得到多个备选模型；
C、对步骤B中获得的多个备选模型进行筛选，获得深度计算模型。
可选或优选地，所述深度训练数据集为NYU-V2-Depth数据集。
可选或优选地，在筛选获得深度计算模型时，根据准确率、召回率和F1值指标对备选模型进行对比，将最优的备选模型作为深度计算模型。
可选或优选地，在计算3D点云数据时，将货物深度信息图与待测量货物图像融合，得到RGBD深度图像，根据RGBD深度图像的内参数，计算得到对应的3D点云数据。
可选或优选地，在建立货物3D模型时，先将3D点云数据按照待测量货物图像的视角投影至二维平面，使用货物轮廓数据提取范围内的点云数据，得到货物3D点云数据；基于上述货物3D点云数据建立3D模型，获得货物3D模型。
可选或优选地，在计算货物体积时，包括步骤：
A、基于货物3D模型，按照尺寸S进行体素化均匀下采样，将得到的数据投影至水平面，遍历水平面内所有数据点，计算/>所在3D体素网格垂直方向上所有点/>的y值的最大值/>和最小值/>；其中，S为体素化的参数，表示单位距离；i=1,2,3…N，N代表水平面上点的个数；j=1,2,3…M，M代表水平面上第i个点所在3D体素网格垂直方向上点的个数；y为点/>的纵坐标，/>代表点/>的纵坐标值；
B、计算所在体素网格的体积/>，累加得到整个3D模型的体积V，即：
。
基于上述技术方案，可产生如下技术效果：
本发明提供的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，适用于有固定点位摄像头的仓储监管场景。本发明所需要的设备成本低廉，支持普通摄像头，可直接对接已安装监控设备的仓库，实现普通仓库的智能监管，节省人力物力。相比于无人机飞行测绘，本技术方案运维成本低，无需人工干预，避免了室内无人机作业的局限性和续航问题，可全天候运行。本技术方案可基于深度学习模型自动提取场景中的货物信息，提高了数据处理的的时效性，使整个过程可全自动运行，提高系统的效率。
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示出的结构获得其他的附图。
图1 为本发明的方法流程图；
图2为本实施例的数据和模型的构建图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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作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。
实施例1
如图1和图2所示：
本发明提供了一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，包括以下步骤：
S1、准备双目相机，拍摄待监测目标品类货物的真实仓库现场环境和货物存储形态图像，即原始待检测图像，用于制作样本数据集；
具体地，所述样本数据集包含相机拍摄图像和深度信息；
进一步地，所述样本数据集尽可能覆盖货物所有可能出现的样子，及所处环境的各种情况，从而保证训练后的模型的识别效果。
S2、根据步骤S1生成的样本数据集，通过人工方式标注图像中货物轮廓信息，整理制作图像实例分割样本数据集，按照一定比例划分训练集、测试集、验证集；
S3、选择实例分割模型，结合步骤S2中的图像实例分割样本数据集，设置模型相关参数，进行充分训练后得到多个备选模型；
S4、根据F1值和mAP指标，对步骤S3获得的多个备选模型进行筛选，将获得的最优的备选模型作为轮廓计算模型；
其中，F1=。
在本实施例中，选择mAP最大的模型作为轮廓计算模型。
S5、将原始待检测图像输入步骤 S4得到的轮廓计算模型中进行计算，识别图像中的目标货物并得到二维图像中的货物轮廓polygon数据，其中坐标点以百分比形式存储；
S6、将步骤S1中的样本数据集和NYU-V2-Depth数据集合并形成新的样本数据集，并按照8:1:1的比例划分训练集、验证集、测试集；
其中，所述NYU-V2-Depth数据集为由微软Kinect的RGB和Depth摄像机记录的各种室内场景的视频序列组成的数据集，该数据集包含了1449张标注的RGB和深度图像，以及407024张没有标注的图片，每个目标都有一个类别和一个标号，该数据集还包括了经过预处理的深度图和一组用于操作数据和标签的有用函数，从而用于进行深度学习和室内场景分割等任务。
S7、使用GLP Depth模型的神经网络结构和步骤S6获得的新的样本数据集，配置相关参数，进行充分训练后得到多个备选模型；
具体地，所述相关参数包括但不限于最大深度、学习率和迭代次数。
S8、综合对比准确率（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值（F1-score）指标，对步骤S7中的多个备选数据集进行选择，将最优模型作为深度计算模型；
在本实施例中，将F1-score值最高的的备选模型作为深度计算模型。
S9、将原始待检测图像输入步骤S8获得的深度计算模型进行计算，得到深度信息图；
S10、将步骤S9获得的深度信息图和原始待检测图像融合，得到RGBD深度图像；
S11、根据步骤S10获得的RGBD深度图像的图像尺寸、相机焦距、光心等内参数，计算得到图像对应的3D点云数据；
S12、将步骤S11得到的3D点云数据按照原始待检测图像的视角投影至二维平面，使用步骤S5得到的货物轮廓数据提取范围内的点云数据，得到货物点云数据；
S13、基于步骤S12得到的货物点云数据重建3D模型；
S14、基于步骤S13建立的3D模型，按照尺寸S进行体素化均匀下采样，将得到的数据投影至水平面，遍历水平面内所有数据点，计算/>所在3D体素网格垂直方向上所有点的y值的最大值/>和最小值/>；
其中，S为体素化的参数，表示单位距离；i=1,2,3…N，N代表水平面上点的个数；j=1,2,3…M，M代表水平面上第i个点所在3D体素网格垂直方向上点的个数；y为点的纵坐标，/>代表点/>的纵坐标值；
在本实施例中，尺寸S为2-5cm。
S15、计算所在体素网格的体积/>，累加得到逼近整个3D模型的体积V，即：
。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，包括：
通过双目相机拍摄仓库环境图像和货物存储形态图像，作为样本数据集；所述样本数据集包含相机拍摄图像和深度信息；所述样本数据集包括货物堆叠、摆放的多种形态；
标注上述样本数据集中的货物轮廓信息，制作出图像实例分割样本数据集，通过训练和筛选获得轮廓计算模型；
将上述样本数据集和深度训练数据集合并，通过训练和筛选获得深度计算模型；
通过单目相机获取待测量货物图像；
将待测量货物图像输入轮廓计算模型和深度计算模型，获得货物轮廓数据和货物深度信息图；
将货物深度信息图与待测量货物图像融合，通过融合图像的内参数，计算获得3D点云数据；
将3D点云数据按照待测量货物图像的视角投影至二维平面，使用货物轮廓数据提取范围内的点云数据，得到货物3D点云数据；基于上述货物3D点云数据建立3D模型，获得货物3D模型；
根据货物3D模型计算出货物体积。
2.根据权利要求1所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，获得轮廓计算模型的步骤包括：
A、标注样本数据集中的货物轮廓信息，制作出图像实例分割样本数据集，并划分出训练集、测试集、验证集；
B、选择实例分割模型，结合上述图像实例分割样本数据集，设置模型相关参数，训练后获得多个备选模型；
C、对步骤B中获得的多个备选模型进行筛选，获得轮廓计算模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于：所述实例分割模型为Mask R-CNN、Faster R-CNN或Yolact中的一种。
4.根据权利要求2所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于：在筛选获得轮廓计算模型时，根据F1值和mAP指标对备选模型进行筛选。
5.根据权利要求1所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，获得深度计算模型的步骤包括：
A、将所述样本数据集和深度训练数据集合并形成新的样本数据集，并按照8:1:1的比例划分训练集、验证集、测试集；
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C、对步骤B中获得的多个备选模型进行筛选，获得深度计算模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，所述深度训练数据集为NYU-V2-Depth数据集。
7.根据权利要求5所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于：在筛选获得深度计算模型时，根据准确率、召回率和F1值指标对备选模型进行对比，将最优的备选模型作为深度计算模型。
8.根据权利要求1所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，在计算3D点云数据时，将货物深度信息图与待测量货物图像融合，得到RGBD深度图像，根据RGBD深度图像的内参数，计算得到对应的3D点云数据。
9.根据权利要求1所述的一种基于固定点位单目相机的大宗货物体积测量方法，其特征在于，在计算货物体积时，包括步骤：
A、基于货物3D模型，按照尺寸S进行体素化均匀下采样，将得到的数据投影至水平面，遍历水平面内所有数据点pi，计算pi所在3D体素网格垂直方向上所有点pij的y值的最大值max(pij.y)和最小值min(pij.y)；其中，S为体素化的参数，表示单位距离；i＝1,2,3…N，N代表水平面上点的个数；j＝1,2,3…M，M代表水平面上第i个点所在3D体素网格垂直方向上点的个数；y为点pij的纵坐标，pij.y代表点pij的纵坐标值；
B、计算pi所在体素网格的体积vi，累加得到整个3D模型的体积V，即：
V＝∑i(S2(max(pij.y)-min(pij.y)))。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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