一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法，所述托盘定位方法基于CenterNet网络，在矩形框目标检测的基础上，通过对托盘外轮廓四个关键点的检测、计算，对托盘中心和托盘的方向进行定位和估测，本托盘定位方法对于托盘的定位采用关键点分布的形式同时配合自适应补偿，可以更加精确的定位托盘的中心位置，对于托盘的方向，叉车相机坐标系中分析了关键点坐标与托盘方向的关系，通过定义托盘水平方向与坐标系X轴正方向所成的夹角，通过关键点的Y轴的差值，即可估测托盘的水平方向，通过本定位法的设计，实现了托盘检测的多样性，同时也解决了矩形框目标检测的局限的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法


[0001]本专利技术涉及托盘定位
，具体为一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法。

技术介绍

[0002]自动化仓储物流近年来不断发展,自动化运输设备的需求不断提升.自动叉车是一种自动驾驶车辆,可以完成对货物的自动搬运,能有效降低人力成本,被广泛应用于自动化物流中.在仓储物流中，因为货物托盘外观存在大小、形状、颜色等明显的差异,所以对货物托盘进行叉取定位较为困难。
[0003]在实际物流场景中,自动叉车为完成自动叉卸货任务,需要将叉铲对准托盘.因此定位托盘可分为两部分：托盘中心点定位，及托盘正面朝向估测，目前基于深度学习的托盘定位算法,一般使用矩形框进行定位,只能检测托盘区域位置,无法准确定位出托盘中心位置,无法有效估计托盘的方向信息，本专利技术提供一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法，以解决上述
技术介绍
中提出的矩形框式的定位方法，定位方式局限，无法精确托盘的中心位置以及无法估测推本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于角点检测深度学习的托盘定位方法，其特征在于：所述托盘定位方法基于CenterNet网络，在矩形框目标检测的基础上，通过对托盘外轮廓四个关键点的检测、计算，对托盘中心和托盘的方向进行定位和估测，具体的检测步骤包括如下：S1.图片转换：将叉车相机输入的图片通过仿射变换转为固定大小输入；S2.图像生成：由CenterNet网络的骨干网络生成高分辨率的热力特征图；S3.目标检测：基于热力特征图进行对托盘检测获得托盘目标框；S4.关键点定位：直接回归得到托盘关键点初步定位位置；S5.补偿调整：使用自适应补偿对初步定位位置进行调整；S6.关键点检测：使用热力特征图进行关键点检测；S7.关键点分组：以托盘目标框和初步定位位置为分组依据进行关键点分组；S8.估测计算：基于关键点定位结果,计算托盘中心点，估测托盘水平方向。2.根据权利要求1所述的一种基于角点检测深...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏丽丽，贾岩，丁曼曼，
申请(专利权)人：安徽半方信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：