基于视觉的体积测量方法及终端设备技术

本申请提供了基于视觉的体积测量方法及终端设备，适用于物体检测技术领域，该方法包括：获取待测物体的彩色图像，并对彩色图像进行物体识别，得到待测物体的物体种类。获取待测物体的深度图像，根据深度图像生成待测物体的第一三维点云，并生成第一三维点云的包围盒。根据物体种类对包围盒进行切割，计算切割后的包围盒的体积，并将得到的体积作为待测物体的体积测量结果。在本申请实施例中，根据物体实际情况来对包围盒进行切割，再计算体积，从而提高体积测量的准确性。从而提高体积测量的准确性。从而提高体积测量的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉的体积测量方法及终端设备


[0001]本申请属于物体检测
，尤其涉及基于视觉的体积测量方法及终端设备。

技术介绍

[0002]基于视觉的体积测量，是指通过采集物体的图像或视频信息，并根据图像或视频信息来识别物体的体积。相比手动体积测量而言，基于视觉的体积测量操作更为简单方便，可以适用于更多不同的场景。
[0003]传统基于视觉的体积测量方案，会同时采集物体的彩色图像和深度图像。在根据彩色图像识别出物体之后，根据识别结果在深度图像定位出物体对应区域。再根据深度图像定位结果来绘制出物体的包围盒，并计算包围盒体积。最后将得到的包围盒体积作为物体的体积。
[0004]传统基于视觉的体积测量方案虽然可以实现对物体的体积测量，但测量精度较低，难以满足实际应用场景的精度需求。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了基于视觉的体积测量方法及终端设备，可以解决基于视觉进行物体体积测量时，测量精度较低的问题。
[0006]本申请实施例的第一方面提供了一种基于视觉的体积测量方法，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的体积测量方法，其特征在于，包括：获取待测物体的彩色图像，并对所述彩色图像进行物体识别，得到所述待测物体的物体种类；获取所述待测物体的深度图像，根据所述深度图像生成所述待测物体的第一三维点云，并生成所述第一三维点云的包围盒；根据所述物体种类对所述包围盒进行切割，计算切割后的所述包围盒的体积，并将得到的体积作为所述待测物体的体积测量结果。2.根据权利要求1所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，所述根据所述物体种类对所述包围盒进行切割，包括：根据所述物体种类获取所述待测物体的三维空间形状，并按照所述三维空间形状对所述包围盒进行切割。3.根据权利要求1所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，所述根据所述物体种类对所述包围盒进行切割，计算切割后的所述包围盒的体积，并将得到的体积作为所述待测物体的体积测量结果，包括：获取所述包围盒的第一尺寸信息，利用预先训练完成的体积估计模型对所述第一尺寸信息和所述物体种类进行处理，得到所述体积测量结果；其中所述体积估计模型，用于对所述包围盒进行切割，并根据切割后的所述包围盒的计算所述体积测量结果。4.根据权利要求1至3任意一项所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，在所述对所述彩色图像进行物体识别的操作后，还得到所述待测物体在所述彩色图像中的第一像素点；相应的，所述根据所述深度图像生成所述待测物体的第一三维点云，包括：在所述彩色图像中筛选出在所述待测物体预设范围内的第二像素点，得到由所述第一像素点和所述第二像素点构成的像素点集合；生成所述深度图像对应的第二三维点云，并从所述第二三维点云中筛选出所述像素点集合对应的第三三维点云；从第三三维点云中筛选出所述待测物体对应的所述第一三维点云。5.根据权利要求2所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，在所述对所述彩色图像进行物体识别的操作后，还得到所述待测物体的物体轮廓形状；相应的，所述根据所述物体种类获取所述待测物体的三维空间形状，包括：根据所述物体种类和所述物体轮廓图形获取所述待测物体的所述三维空间形状。6.根据权利要求2所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，在所述对所述彩色图像进行物体识别的操作后，还得到所述待测物体的物体轮廓形状；相应的，所述按照所述三维空间形状对所述包围盒进行切割，包括：获取物体轮廓形状对应的切割策略，并按照所述切割策略对所述包围盒进行切割，直至切割后的所述包围盒的形状为所述三维空间形状，完成切割。7.根据权利要求3所述的基于视觉的体积测量方法，其特征在于，在所述对所述彩色图像进行物体识别的操作后，还得到所述待测物体的物体轮廓形状；相应的，所述利用预先训练完成的体积估计模型对所述第一尺寸信息和所述物体种类进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：马嘶鸣，戚向涛，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：