[发明专利]在沙盘中进行定位的方法、系统、装置、设备、存储介质在审
申请号: | 202111437299.3 | 申请日: | 2021-11-29 |
公开(公告)号: | CN114187354A | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 陈亦鹏 | 申请(专利权)人: | 上海商汤智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06T7/13;G06T5/00 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 刘晖铭;王黎延 |
地址: | 200233 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 沙盘 进行 定位 方法 系统 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种在沙盘中进行定位的方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像,所述待处理图像包括目标物及通过投影形成沙盘的图像;
对所述待处理图像进行边缘检测和校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像;
在所述目标图像的沙盘中,确定所述目标物的位置信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述待处理图像进行边缘检测和校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像,包括:
对所述待处理图像进行边缘提取,得到沙盘边界框;
对所述沙盘边界框内的图像进行校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述待处理图像进行边缘提取,得到沙盘边界框,包括:
至少对所述待处理图像进行高斯模糊处理、二值化处理,得到二值图像;
基于所述二值图像,对所述待处理图像进行边缘提取,得到至少一个多边形;
提取面积最大或边长最长的多边形作为沙盘边界框。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述沙盘边界框内的图像进行校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像,包括:
获取所述沙盘边界框的顶点坐标;
基于所述边界框的顶点坐标和预设的成像大小,确定目标图像的顶点坐标;
基于所述边界框的顶点坐标和所述目标图像的顶点坐标,确定变换矩阵;
基于所述变换矩阵,对所述沙盘边界框内的图像进行校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述在所述目标图像的沙盘中,确定所述目标物的位置信息,包括:
基于深度神经网络模型对所述目标图像进行目标识别,获取包围所述目标物的检测框;
获取所述检测框的顶点的坐标;
基于所述检测框的顶点的坐标,确定所述目标图像的沙盘中所述目标物的位置。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述目标物为移动机器人,所述方法还包括:
在所述目标图像的沙盘中,确定所述移动机器人的航向角;
至少基于所述航向角和所述位置信息,确定所述移动机器人的移动指令。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述检测框的顶点包括左上角顶点、右上角顶点、左下角顶点和右下角顶点,所述在所述目标图像的沙盘中,确定所述移动机器人的航向角,包括:
基于所述左上角顶点的坐标和所述右上角顶点的坐标,确定位于所述左上角顶点和所述右上角顶点之间连线的第一中心点;
基于所述左下角顶点的坐标和所述右下角顶点的坐标,确定位于所述左下角顶点和所述右下角顶点之间连线的第二中心点;
基于所述第一中心点的坐标和所述第二中心点的坐标,确定所述移动机器人的航向角。
8.一种在沙盘中进行定位的系统,其特征在于,包括:
投影模组,用于在目标场地投影形成沙盘;
图像采集模组,用于采集待处理图像,所述待处理图像包括目标物及通过投影形成沙盘的图像;
所述目标物,用于对所述待处理图像进行边缘检测和校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像;在所述目标图像的沙盘中,确定所述目标物的位置信息。
9.一种在沙盘中进行定位的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待处理图像,所述待处理图像包括目标物及通过投影形成沙盘的图像;
处理模块,用于对所述待处理图像进行边缘检测和校正处理,得到包括校正后沙盘的目标图像;
第一确定模块,用于在所述目标图像的沙盘中,确定所述目标物的位置信息。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述方法中的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法中的步骤。
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