目标对象识别方法及相关装置、设备制造方法及图纸

本申请公开了一种目标对象识别方法及相关装置、设备。该方法包括：分别向至少一个目标对象发送运动指令，其中，每个所述目标对象对应一个标识信息，所述运动指令与每个所述标识信息一一对应；对执行所述运动指令后的目标对象进行图像采集，得到第一图像；获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，以及所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿；基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，所述识别结果包括所述目标对象的定位和标识信息。上述方案，能够实现对目标对象进行识别，且无需依赖目标对象的外部特征。

【技术实现步骤摘要】
目标对象识别方法及相关装置、设备
本申请涉及视觉定位
，特别是涉及一种目标对象识别方法及相关装置、设备。
技术介绍
视觉定位是指基于采集的画面对机器人进行检测并定位以获取机器人的位姿信息。目前，在利用视觉定位技术识别机器人时，需要机器人具有明显不同的外在特征(外形、颜色等)，才能实现对每一个机器人的识别。而对于没有明显不同外在特征的机器人，视觉定位系统往往无法识别出每一个机器人。
技术实现思路
本申请至少提供一种目标对象识别方法及相关装置、设备。本申请第一方面提供了一种设备识别方法，该方法包括：分别向至少一个目标对象发送运动指令，其中，每个所述目标对象对应一个标识信息，所述运动指令与每个所述标识信息一一对应；对执行所述运动指令后的目标对象进行图像采集，得到第一图像；获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，以及所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿；基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，所述识别结果包括所述目标对象的定位和标识信息。因此，可以根据目标对象的实际位姿和预测位姿，来确定与某一目标对象对应的定位和标识信息，以此实现了对目标对象的识别和定位。而且，对目标对象的识别是直接根据目标对象的位姿，无需依赖于目标对象的外在特征，进而可提高对外在特征相似的目标对象的识别和定位能力。其中，所述获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，包括：获取所述运动指令对应产生的预测变化位姿，其中，每个所述运动指令使所述目标对象产生的变化位姿不同；所述获取所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿，包括：获取所述目标对象的初始位姿；利用所述第一图像，得到所述目标对象执行所述运动指令后的最终位姿；基于所述目标对象的初始位姿和最终位姿，得到所述目标对象执行所述运动指令所产生的实际变化位姿。因此，由于每个运动指令使目标对象产生的变化位姿不同，进而，可根据每个运动指令对应的预测变化位姿以及目标对象的实际变化位姿，确定第一图像中目标对象的识别结果，实现目标对象的识别。其中，所述获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，包括：获取所述目标对象的初始位姿，以及所述运动指令对应产生的预测变化位姿，其中，每个所述目标对象所执行的所述运动指令已知；基于所述目标对象的初始位姿以及所执行的运动指令对应的预设变化位姿，得到所述目标对象执行所述运动指令后的预测最终位姿；所述获取所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿，包括：利用所述第一图像，得到每个所述目标设备执行所述运动指令后的实际最终位姿。因此，由于每个所述目标对象所执行的所述运动指令已知，因此可得到每个目标对象执行运动指令之后的预测最终位姿，进而，可根据预测最终位姿以及目标对象的实际最终位姿，确定第一图像中目标对象的识别结果，实现目标对象的识别。其中，所述基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，包括：选出与所述目标对象的实际位姿匹配的所述预测位姿；基于选出的所述预测位姿，确定为所述目标对象的所述标识信息。因此，通过选出与目标对象的实际位姿匹配的预测位姿，基于该选出的预测位姿，即可实现对目标对象的识别。其中，所述选出与所述目标对象的实际位姿匹配的所述预测位姿，包括：获取所述目标对象的实际位姿分别与至少部分个所述预测位姿之间的差异；选择所述差异最小的所述预测位姿，以作为与所述目标对象的实际位姿匹配的所述预测位姿。因此，通过对比目标对象的实际位姿与预测位姿之间的差异，并选择差异最小的预测位姿作为与该实际位姿匹配的预测位姿，提高实际位姿与预测位姿之间的准确匹配。其中，所述获取所述目标对象的实际位姿分别与至少部分个所述预测位姿之间的差异，包括：基于所述预测位姿，在所述第一图像截取图像区域；获取所述图像区域中每个所述目标对象的实际位姿与所述预测位姿之间的差异。因此，对于每个预测位姿，可针对第一图像中相关联的图像区域进行匹配的实际位姿的查找，即可只对相关区域进行针对性查找，可以减少运算量，提高匹配位姿的查找效率和准确新。其中，在所述基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果之后，所述方法还包括：按照所述目标对象的所述标识信息，向所述目标对象发送所述目标对象的定位信息。因此，能够将定位信息反馈给目标对象，以使得目标对象可根据其定位信息进行位姿调整等处理。本申请第二方面提供了一种视觉定位装置，包括：发送模块，用于分别向至少一个目标对象发送运动指令，其中，每个所述目标对象对应一个标识信息，所述运动指令与每个所述标识信息一一对应；第一获取模块，用于对执行所述运动指令后的目标对象进行图像采集，得到第一图像；第二获取模块，用于获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，以及所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿；确定模块，用于基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，所述识别结果包括所述目标对象的定位和标识信息。本申请第三方面提供了一种视觉定位设备，该设备包括相互耦接的存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面的设备识别方法。本申请第四方面提供了一种存储装置，该存储装置存储有能够被处理器运行的计算机程序，计算机程序用于实现上述第一方面的设备识别方法。因此，可以根据目标对象的实际位姿和预测位姿，来确定与某一目标对象对应的定位和标识信息，以此实现了对目标对象的识别和定位。而且，因为对目标对象的识别是直接根据目标对象的位姿，无需依赖于目标对象的外在特征，进而可提高对外在特征相似的目标对象的识别和定位能力。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。图1是本申请目标对象识别方法一实施例的流程示意图；图2是本申请目标对象识别方法另一实施例的流程示意图；图3是本申请目标对象识别方法另一实施例中获取实际变化位姿的流程示意图；图4是本申请目标对象识别方法另一实施例中获取预测最终位置的流程示意图；图5是本申请目标对象识别方法再一实施例的部分流程示意图；图6是本申请视觉定位装置一实施例的框架示意图；图7是本申请视觉定位设备一实施例的框架示意图。具体实施方式下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象识别方法，其特征在于，包括：/n分别向至少一个目标对象发送运动指令，其中，每个所述目标对象对应一个标识信息，所述运动指令与每个所述标识信息一一对应；/n对执行所述运动指令后的目标对象进行图像采集，得到第一图像；/n获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，以及所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿；/n基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，所述识别结果包括所述目标对象的定位和标识信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象识别方法，其特征在于，包括：
分别向至少一个目标对象发送运动指令，其中，每个所述目标对象对应一个标识信息，所述运动指令与每个所述标识信息一一对应；
对执行所述运动指令后的目标对象进行图像采集，得到第一图像；
获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，以及所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿；
基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，所述识别结果包括所述目标对象的定位和标识信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，包括：
获取所述运动指令对应产生的预测变化位姿，其中，每个所述运动指令使所述目标对象产生的变化位姿不同；
所述获取所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿，包括：
获取所述目标对象的初始位姿；
利用所述第一图像，得到所述目标对象执行所述运动指令后的最终位姿；
基于所述目标对象的初始位姿和最终位姿，得到所述目标对象执行所述运动指令所产生的实际变化位姿。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象按照所述运动指令的预测位姿，包括：
获取所述目标对象的初始位姿，以及所述运动指令对应产生的预测变化位姿，其中，每个所述目标对象所执行的所述运动指令已知；
基于所述目标对象的初始位姿以及所执行的运动指令对应的预设变化位姿，得到所述目标对象执行所述运动指令后的预测最终位姿；
所述获取所述第一图像中的目标对象执行所述运动指令后的实际位姿，包括：
利用所述第一图像，得到每个所述目标设备执行所述运动指令后的实际最终位姿。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际位姿和预测位姿，确定所述第一图像中的所述目标对象的识别结果，包括：
选出与所述目标对象的实际位姿匹配的所述预测位姿；
基于选出的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚达琛，张军伟，李诚，
申请(专利权)人：上海商汤临港智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31