一种物体分拣方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种物体分拣方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取待识别物品图像；将待识别物品图像输入至分拣网络进行物品识别得到识别结果，分拣网络根据待识别物品图像进行特征提取得到特征图，根据特征图进行预测得到目标候选框的中心点、目标候选框的偏置值和目标候选框的尺寸，以此确定目标检测框，根据目标检测框得到所述识别结果；根据识别结果进行物体分拣；该分拣网络降低了网络结构复杂性和网络计算复杂性，提高了检测性能，提高了算法的运行速度，提高了检测效率，具有良好的鲁棒性。良好的鲁棒性。良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种物体分拣方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别是一种物体分拣方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]对物体分拣一般通过人工操作，这具有人工成本高、效率低的问题。目前也有通过神经网络对待分拣物品的图像进行识别，根据分类识别结果控制执行机械手对待分拣物品进行分拣的方法；但该方法的效率主要由神经网络的性能优劣决定。部分神经网络在处理包含相似性高的多个物品、相互遮挡的多个物品、距离相机过远的物品、高速旋转物品的物品图像时，处理效果不佳，大大影响分拣效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种物体分拣方法、装置、设备及存储介质。
[0004]本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：
[0005]本专利技术的第一方面，一种物体分拣方法，包括：
[0006]获取待识别物品图像；
[0007]将所述待识别物品图像输入至分拣网络进行物品识别得到识别结果，其中，所述分拣网络根据所述待识别物品图像进行特征提取得到特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物体分拣方法，其特征在于，包括：获取待识别物品图像；将所述待识别物品图像输入至分拣网络进行物品识别得到识别结果，其中，所述分拣网络根据所述待识别物品图像进行特征提取得到特征图，根据所述特征图进行预测，并通过三个预测分支分别输出目标候选框的中心点、目标候选框的偏置值和目标候选框的尺寸，根据所述目标候选框的中心点、目标候选框的偏置值和目标候选框的尺寸确定目标检测框，根据所述目标检测框得到所述识别结果；根据所述识别结果进行物体分拣。2.根据权利要求1所述的一种物体分拣方法，其特征在于，在将所述待识别物品图像输入至分拣网络的步骤前，还包括：通过尺寸调整网络，对所述待识别物品图像的尺寸进行调整。3.根据权利要求2所述的一种物体分拣方法，其特征在于，所述通通过尺寸调整网络，对所述待识别物品图像的尺寸进行调整包括：当所述待识别物品图像的宽大于预设宽度，将所述待识别物品图像在宽方向上进行缩放，使所述待识别物品图像的宽等于所述预设宽度；当所述待识别物品图像的高大于预设高度，将所述待识别物品图像在高方向上进行缩放，使所述待识别物品图像的高等于所述预设高度；当所述待识别物品图像的宽小于预设宽度，将所述待识别物品图像在宽方向上进行补零处理，使所述待识别物品图像的宽等于所述预设宽度；当所述待识别物品图像的高小于预设高度，将所述待识别物品图像在高方向上进行补零处理，使所述待识别物品图像的高等于所述预设高度。4.根据权利要求1所述的一种物体分拣方法，其特征在于，根据所述特征图进行预测，输出目标候选框的中心点，包括：根据所述特征图生成热力图；将目标候选框缩放到所述热力图中，计算与所述目标候选框对应的高斯圆的圆心坐标；根据目标候选框的大小，计算高斯圆的半径；根据所述圆心坐标和所述半径计算所述高斯圆的高斯值；将所述高斯值的最大值所对应的位置作为所述目标候选...

【专利技术属性】
技术研发人员：李澄非，徐傲，梁辉杰，邱世汉，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：