[发明专利]一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法及系统

说明书

本发明提供一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法及系统，首先对目标区域进行三维激光扫描，得到目标区域的三维点云数据；然后对三维点云数据进行聚类分割，获取位于目标区域内待识别车辆的车辆点云数据；再基于车辆点云数据获取待识别车辆的车头区域和车身区域；最后根据待识别车辆的车头区域和车身区域确定待识别车辆的车型。本发明可以应用于在钢铁冶金行业来自适应识别多种车型，尤其是可以用于识别运输钢铁原材料、运输钢铁废弃材料、运输钢铁中间成品和/或运输钢铁最终成品的栏板式车辆和平板式车辆。本发明对于不同车型算法能够自适应的获取车头区域坐标及高度，车厢有效载货区域及高度。

技术领域

本发明涉及机器视觉感知技术领域，特别是涉及一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法及系统。

背景技术

在钢铁冶金行业，冶炼原材料、钢铁成品、废钢料等运输总量极大，不同类型的货车按运输需求被大量运用到生产的各个环节。

目前，车辆装卸主要采用人工方式，其效率低、安全事故率高。随着信息技术的发展，工厂无人化、少人化需求大幅增加。为适应智能化工厂需要，在车辆装卸时，需要对其进行自动识别，尤其是对车头保护区及有效装卸位置的识别。在目前的许多智能识别系统中，为降低装卸车辆识别算法的复杂度，往往采用特定场景、特定车辆的方式，而这种方式灵活性不足，无法应对同一应用场景可能有多种满足运输条件的车型被运用的需求，因此需要汽车识别算法能够自适应车型。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法及系统，用于解决现有技术中无法在同一应用场景中进行多种车辆的识别问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，所述方法包括以下步骤：

对目标区域进行三维激光扫描，获取所述目标区域的三维点云数据；所述目标区域包括运输钢铁原材料、运输钢铁废弃材料、运输钢铁中间成品和/或运输钢铁最终成品的装卸货区域；

对所述三维点云数据进行聚类分割，获取位于所述目标区域内待识别车辆的车辆点云数据；

基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车头区域和车身区域；

根据所述待识别车辆的车头区域和车身区域确定所述待识别车辆的车型。

可选地，基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车头区域的过程包括：

沿着垂直地平面方向，从所述车辆点云数据中获取预设高度范围的点云数据，记为高度点云；

沿着平行地平面方向，从所述高度点云的两端分别截取第一预设长度的点云数据；

分别对截取出的两端的点云数据进行平面识别提取，将存在平面的一侧作为所述待识别车辆的车头侧；

根据所述车头侧确定出所述待识别车辆的停靠方向，以及将所述车头侧所对应的平面作为车头顶平面；

获取所述车头顶平面的几何边界，确定出所述待识别车辆的车头区域坐标信息，并根据所述车头区域坐标信息确定出所述待识别车辆的车头区域。

可选地，基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车身区域的过程包括：

根据所述车头区域坐标信息从所述车辆点云数据中切除车头点云数据，并将剩余的车辆点云数据作为所述待识别车辆的车身点云数据；

将所述车身点云数据投影至地平面上，提取投影点云中的两条长线段，并将两条长线段的四个端点作为待识别车辆的车身矩形区域的四个角点；

按照所述四个角点从所述车身点云数据中截取对应的区域，并将截取出的区域作为所述待识别车辆的车身区域。