[发明专利]基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法、系统

说明书

本发明提供一种基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法、系统，包括：获取待识别车辆停靠在目标区域的三维点云数据和图像数据；对三维点云数据进行预处理，获取有效车辆点云数据；从图像数据中获取车辆分割线区域，并将有效车辆点云数据投影成像映射至图像数据中，获取分割线区域点云；将分割线区域点云投影至地面，并按照投影后的最长直线段进行分割，获取有效车身点云和有效车头点云；基于有效车身点云和有效车头点云对待识别车辆进行识别，获取待识别车辆的车身信息和车头信息。本发明通过将三维点云数据和图像数据进行交叉结合来识别待识别车辆的车身信息和车头信息，解决了现有技术在识别车型时普适性较低的问题。

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点云及图像数据的车辆自适应识别方法、系统。

背景技术

废钢作为优质再生资源，是钢铁冶炼行业的重要原材料之一，与直接利用铁矿石为原料生产钢铁相比，利用废钢进行钢铁冶炼，不仅效率能够明显提高，而且有害排放物也会明显减少，因而废钢具有较高生态价值和社会价值。

目前，我国废钢的产生量世界第一，在废钢回收及再生产的流程中，车辆运输需求量巨大。而随着物联网、人工智能、智能制造等电子信息技术的飞速发展和日益增长的少人化、无人化作业需求，如何实现无人化废钢智能出入库作业迫在眉睫。虽然现有的无人化废钢出入库作业已经得到了一定发展，例如在废钢出入库无人化作业时，吊运位置及吊运安全可以依赖视觉感知；但是在实际应用中，废钢工厂往往需要接收来自全国各地的废钢货车，而这些废钢货车的车型差异较大，因此，需要提出一种能够自适应识别各种废钢货车的方案。

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点云及图像数据的车辆自适应识别方法、系统，用于解决现有技术中因为废钢货车差异大而出现的车辆普适性较低问题。

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点云及图像数据的车辆自适应识别方法，所述方法包括以下步骤：

获取待识别车辆停靠在目标区域的三维点云数据和图像数据；

对所述三维点云数据进行预处理，获取有效车辆点云数据；

从所述图像数据中获取车辆分割线区域，并将所述有效车辆点云数据投影成像映射至所述图像数据中，获取位于所述车辆分割线区域内的点云作为分割线区域点云；

将所述分割线区域点云投影至地面，并按照投影后的最长直线段对所述有效车辆点云数据进行分割，获取有效车身点云和有效车头点云；

基于所述有效车身点云和有效车头点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车身信息和车头信息。

可选地，所述方法还包括：

获取所述待识别车辆在所述目标区域的停靠角度，并将所述有效车身点云按照所述停靠角度的数值大小进行顺时针旋转；

从顺时针旋转后的有效车身点云中切割出车身侧板所在点云，并将剩余点云按照所述停靠角度的数值大小进行逆时针旋转后作为有效载货区域点云；

从所述图像数据中获取有效物料区域，并将所述有效载货区域点云投影成像映射至所述图像数据中，获取位于所述有效物料区域内的点云，作为所述待识别车辆的有效车载物料点云；

基于所述有效车载物料点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车载物料信息。

可选地，将所述有效载货区域点云投影成像映射至所述图像数据后，所述方法还包括：

获取位于所述有效物料区域外的其他点云，记为所述待识别车辆的车厢底板点云；

基于所述车厢底板点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车厢底板信息。