[发明专利]物流包裹的分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种物流包裹的分类方法，其特征在于，所述物流包裹的分类方法包括：

获取初始包裹图片，所述初始包裹图片包括待分类包裹和非待分类包裹；

基于实感算法对所述初始包裹图片进行识别和分析，得到包裹初始参数和深度相机的位置信息，所述包裹初始参数包括包裹堆放方向和包裹形状；

调用迭代最邻近点算法和所述深度相机的位置信息对所述包裹初始参数进行处理，生成包裹体积参数；

根据所述包裹体积参数进行包裹的分类，得到分类后的包裹。

2.根据权利要求1所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，所述基于实感算法对所述初始包裹图片进行识别和分析，得到包裹初始参数和深度相机的位置信息，所述包裹初始参数包括包裹堆放方向和包裹形状包括：

基于实感算法对所述初始包裹图片进行识别和切割，得到切割后的图片，并根据所述切割后的图片建立包裹局部三维坐标系，得到包裹初始参数，所述包裹初始参数包括包裹堆放方向和包裹形状；

对所述初始包裹图片进行图片标定，得到标定板图像，通过角点检测算法和张正友标定算法对所述标定板图像进行分析，得到深度相机的位置信息。

3.根据权利要求2所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，所述基于实感算法对所述初始包裹图片进行识别和切割，得到切割后的图片，并根据所述切割后的图片建立包裹局部三维坐标系，得到包裹初始参数，所述包裹初始参数包括包裹堆放方向和包裹形状包括：

通过深度相机识别所述初始包裹图片中的所述待分类包裹的边缘轮廓线，基于所述待分类包裹的边缘轮廓线并调用预置的图像处理工具OpenCV进行图片切割，得到切割后的图片；

根据所述切割后的图片建立包裹局部三维坐标系，所述包裹局部三维坐标系包括x轴、y轴和z轴，调用主成分分析算法确定每一个待分类包裹的主轴，并将所述每一个待分类包裹的主轴分别与所述包裹局部三维坐标系的x轴对齐，确定每一个待分类包裹的重心位置，得到每一个待分类包裹的重心坐标；

确定每一个待分类包裹的边缘点坐标，并根据所述每一个待分类包裹的边缘点坐标和每一个待分类包裹的重心坐标获取每一个待分类包裹的堆放方向和包裹形状，生成包裹初始参数。

4.根据权利要求2所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，所述对所述初始包裹图片进行图片标定，得到标定板图像，通过角点检测算法和张正友标定算法对所述标定板图像进行分析，得到深度相机的位置信息。包括：

调用预置的标定板模型对所述初始包裹图片进行图片标定，得到标定板图像，通过角点检测算法获取所述标定板图像上的角点并进行分析，得到角点检测数据；

通过张正友标定算法和所述角点检测数据计算深度相机的内参矩阵，得到深度相机的位置信息。

5.根据权利要求1所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，所述调用迭代最邻近点算法和所述深度相机的位置信息对所述包裹初始参数进行处理，生成包裹体积参数包括：

调用迭代最邻近点算法并根据所述深度相机的位置信息将所述包裹初始参数转换为包裹三维空间坐标数据；

通过所述包裹三维空间坐标数据确定所述待分类包裹的长、宽和高并根据预置的体积计算公式计算所述待分类包裹的体积和所述待分类包裹的长宽比，得到包裹体积参数。

6.根据权利要求1所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，所述根据所述包裹体积参数进行包裹的分类，得到分类后的包裹包括：

基于所述包裹体积参数按照预置的分类标准对所述待分类包裹进行分类，得到分类后的包裹。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的物流包裹的分类方法，其特征在于，在所述调用迭代最邻近点算法和所述深度相机的位置信息对所述包裹初始参数进行处理，生成包裹体积参数之后，在所述根据所述包裹体积参数进行包裹的分类，得到分类后的包裹之前，所述方法还包括：

对所述包裹体积参数进行误差分析和修正。