【技术实现步骤摘要】
箱体叉槽区域确定方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机视觉
，特别是涉及一种箱体叉槽区域确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着物流技术的迅速发展，目前通常采用具有一定强度、刚度和规格的如集装箱等箱体进行货物装载、存储和运输。叉槽是集装箱等箱体侧板的一个部件，一般存在于20英尺的集装箱上，便于空箱用叉车挑运。在实际应用场景中，如果箱体表面的某些部件没有按照规格制造，会给装载、存储和运输带来极大的影响。例如，叉车在集装箱堆场挑运集装箱时，若集装箱的叉槽不符合规范，很可能会对集装箱和叉车都造成较大的损坏。在目前的技术中，对于箱体叉槽的位置，一般是手动测量，这需要耗费大量的时间，效率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种箱体叉槽区域确定方法、装置、计算机设备和存储介质。一种箱体叉槽区域确定方法，所述方法包括：获取箱体图像；利用预先构建的叉槽边缘检测网络，确定所述箱体图像中多个叉槽候选区域；所述叉槽候选区域的区域边缘根据所述叉...
【技术保护点】
1.一种箱体叉槽区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取箱体图像；/n利用预先构建的叉槽边缘检测网络，确定所述箱体图像中多个叉槽候选区域；所述叉槽候选区域的区域边缘根据所述叉槽边缘检测网络对所述箱体图像中叉槽边缘的检测结果确定；/n将所述多个叉槽候选区域组合得到叉槽候选区域组；/n基于箱体的叉槽标准尺寸和叉槽标准布局对所述叉槽候选区域组形成的尺寸约束和布局约束，从所述叉槽候选区域组中确定所述箱体图像中的叉槽区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种箱体叉槽区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取箱体图像；
利用预先构建的叉槽边缘检测网络，确定所述箱体图像中多个叉槽候选区域；所述叉槽候选区域的区域边缘根据所述叉槽边缘检测网络对所述箱体图像中叉槽边缘的检测结果确定；
将所述多个叉槽候选区域组合得到叉槽候选区域组；
基于箱体的叉槽标准尺寸和叉槽标准布局对所述叉槽候选区域组形成的尺寸约束和布局约束，从所述叉槽候选区域组中确定所述箱体图像中的叉槽区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建的叉槽边缘检测网络，确定所述箱体图像中多个叉槽候选区域，包括：
获取所述叉槽边缘检测网络对所述箱体图像中叉槽边缘的检测结果；
根据所述检测结果，生成候选边缘线集；
根据所述箱体叉槽的边缘构成特征，将所述候选边缘线集进行聚类得到多类候选边缘线；
基于对各类候选边缘线的拼接形成的所述区域边缘，得到所述多个叉槽候选区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述箱体叉槽的边缘构成特征，将所述候选边缘线集进行聚类得到多类候选边缘线，包括：
根据所述边缘构成特征，将所述候选边缘线集聚类形成第一斜率类候选边缘线和第二斜率类候选边缘线；
所述基于对各类候选边缘线的拼接形成的所述区域边缘，得到所述多个叉槽候选区域之前，还包括：
基于同类候选边缘线之间的位置关系，将所述第一斜率类候选边缘线所包含的候选边缘线合并为第一斜率候选边缘线，以及将所述第二斜率类候选边缘线所包含的候选边缘线合并为第二斜率候选边缘线；
基于所述第一斜率候选边缘线与所述第二斜率候选边缘线之间的位置关系，将所述第一斜率候选边缘线与所述第二斜率候选边缘线拼接形成所述区域边缘。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述叉槽边缘检测网络对所述箱体图像中叉槽边缘的检测结果，包括：
根据所述箱体的规格信息，从所述箱体图像中获取包含所述叉槽区域的箱体局部图像；
将所述箱体局部图像划分为多个箱体局部子图像，并将所述多个箱体局部子图像并行输入至所述叉槽边缘检测网络，以使所述叉槽边缘检测网络输出对应于各箱体局部子图像中叉槽边缘的检测结果；
将所述对应于各箱体局部子图像中叉槽边缘的检测结果拼接，获取所述检测结果。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述叉槽边缘检测网络包括第一分辨率检测分支、第二分辨率检测分支和第三分辨率检测分支；所述叉槽边缘检测网络，用于将所述第二分辨率检测分支和第三分辨率检测分支输出的特征图进行融合得到第一融合特征图，将所述第一融合特征图进行上采样后与所述第一分辨率检测分支输出的特征图进行融合得到第二融合特征图，根据所述第二融合特征图输出所述检测结果。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取箱体样本图像，获取对所述箱体样本图像中叉槽边缘的标注信息；
确定所述箱体样本图像中的叉槽区域占所述箱体样本图像的面积比例...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋哲兴，龚星，郭双双，李斌，陈会娟，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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