一种物件尺寸检测方法、装置、检测设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种物件尺寸检测方法、装置、检测设备及存储介质。该方法包括：获取待测物件的彩色图像；将所述待测物件的彩色图像输入到深度学习模型确定所述待测物件是规则物件或不规则物件，以及包围所述待测物件的候选框；当所述待测物件是规则物件时，以候选框的四个角点为基点，根据所述四个角点计算所述物件的尺寸长宽；当所述待测物件是不规则物件时，以候选框的四个边线为基线，根据所述四个边线计算所述物件的尺寸长宽。本发明专利技术实施例的技术方案，通过以深度学习模型检测出物件的类别，依照不同类别进行不同的图像关键点搜索策略，并藉由模型自行学习最佳特征的特性，解决传统算法表征特性单一对环境条件敏感的缺陷。

An object size detection method, device, detection equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种物件尺寸检测方法、装置、检测设备及存储介质
本专利技术实施例涉及深度学习
，尤其涉及一种物件尺寸检测方法、装置、检测设备及存储介质。
技术介绍
检测物件三维尺寸的方式，一般是在二维图像做传统图像处理，萃取目标特征及关键图像坐标点，将其映射至空间坐标，进而计算出该物件的尺寸长宽高。传统算法对环境条件很敏感，光源些微变化就会影响算法性能，与标定的背景色彩分布相近时，亦对关键点萃取有显著影响，且传统算法表征单一，较无法同时适用于多种形状样式的物件。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种物件尺寸检测方法、装置、检测设备及存储介质，以解决传统算法表征特性单一对环境条件敏感的缺陷。第一方面，本专利技术实施例提供了一种物件尺寸检测方法，包括：获取待测物件的彩色图像；将所述待测物件的彩色图像输入到深度学习模型确定所述待测物件是规则物件或不规则物件，以及包围所述待测物件的候选框；当所述待测物件是规则物件时，以候选框的四个角点为基点，根据所述四个角点计算所述物件的尺寸长宽；当所述待测物本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物件尺寸检测方法，其特征在于，包括：/n获取待测物件的彩色图像；/n将所述待测物件的彩色图像输入到深度学习模型确定所述待测物件是规则物件或不规则物件，以及包围所述待测物件的候选框；/n当所述待测物件是规则物件时，以候选框的四个角点为基点，根据所述四个角点计算所述物件的尺寸长宽；/n当所述待测物件是不规则物件时，以候选框的四个边线为基线，根据所述四个边线计算所述物件的尺寸长宽。/n

【技术特征摘要】
1.一种物件尺寸检测方法，其特征在于，包括：
获取待测物件的彩色图像；
将所述待测物件的彩色图像输入到深度学习模型确定所述待测物件是规则物件或不规则物件，以及包围所述待测物件的候选框；
当所述待测物件是规则物件时，以候选框的四个角点为基点，根据所述四个角点计算所述物件的尺寸长宽；
当所述待测物件是不规则物件时，以候选框的四个边线为基线，根据所述四个边线计算所述物件的尺寸长宽。


2.一种物件尺寸检测装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取待测物件的彩色图像；
物件确定单元，用于将所述待测物件的彩色图像输入到深度学习模型确定所述待测物件是规则物件或不规则物件，以及包围所述待测物件的候选框；
第一尺寸单元，用于当所述待测物件是规则物件时，以候选框的四个角点为基点，根据所述四个角点计算所述物件的尺寸长宽；
第二尺寸单元，用于当所述待测物件是不规则物件时，以候选框的四个边线为基线，根据所述四个边线计算所述物件的尺寸长宽。


3.根据权利要求2所述的物件尺寸检测装置，其特征在于，所述物件确定单元，还包括：
骨干网络子单元，用于将所述待测物件的彩色图像输入到骨干网络中得到图像特征图；
区域候选子单元，用于在所述图像特征图上布满锚框，并经过区域候选网络确定属于前景的候选框；
区域对齐子单元，用于将属于前景的候选框经过感兴趣区域对齐网络，萃取属于前景的候选框的图像特征图；
分类回归子单元，用于将所述属于前景的候选框的图像特征图经过基于全连接层的分类网络及回归网络确定属于前景的候选框的物件是规则物件或不规则物件。


4.根据权利要求2所述的物件尺寸检测装置，其特征在于，所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹铠鸿，
申请(专利权)人：深圳市丰巢科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44