[发明专利]箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取箱式结构的侧面的深度图像；基于所述深度图像的深度信息，从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域；确定与至少一个所述部件对应的基准平面，并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离；基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离，确定每个所述区域中的形变区域。通过本申请，能够高效且准确地检测出箱式结构发生形变的区域。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

相关技术中缺乏基于人工智能对箱式结构的形变进行检测的有效方案，主要通过人眼对箱式结构进行观察后，对于观察到的存在形变的区域，使用测量仪器手工测量确定具体的形变程度，导致针对箱式结构的形变检测存在效率较低、且准确度不高的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够高效且准确地检测出箱式结构发生形变的区域。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种箱式结构的形变检测方法，包括：

获取箱式结构的侧面的深度图像；

基于所述深度图像的深度信息，从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域；

确定与至少一个所述部件对应的基准平面，并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离；

基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离，确定每个所述区域中的形变区域。

上述方案中，当所述多个部件中存在强度大于强度阈值的特定部件时，所述确定与至少一个所述部件对应的基准平面，包括：确定所述特定部件对应的区域包括的像素点的第五深度均值；基于所述第五深度均值，确定与所述特定部件对应的特定基准平面；所述基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离，确定每个所述区域中的形变区域，包括：确定所述特定部件包括的像素点与所述特定基准平面之间的距离；基于所述特定部件包括的像素点与所述特定基准平面之间的距离，确定所述特定部件对应的区域中的形变区域。

上述方案中，所述获取所述箱式结构的侧面的二维图像，包括：获取针对所述箱式结构的三维点云数据；从所述三维点云数据中提取出所述侧面的二维图像；所述获取箱式结构的侧面的深度图像，包括：从所述三维点云数据中提取出所述侧面的所述深度图像。

本申请实施例提供一种箱式结构的形变检测装置，包括：

获取模块，用于获取箱式结构的侧面的深度图像；

识别模块，用于基于所述深度图像的深度信息，从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域；

确定模块，用于确定与至少一个所述部件对应的基准平面，并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离；

所述确定模块，还用于基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离，确定每个所述区域中的形变区域。