基于视觉识别的货架宫格快速识别方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视觉识别的货架宫格快速识别方法，包括：S1采集货架的RGB图片，并将RGB图片转化为HVS图片；S2过滤HVS图片中的货架颜色，获得二分值图片；S3利用开闭运算处理二分值图片；S4计算二分值图片中所有色块的最小外接矩形，保留面积大于预设像素的最小外接矩形；S5建立坐标系，获取保留的各最小外接矩形所对应色块的中心点坐标，基于拟合直线算法计算得到直线向量；直线向量包括横向直线向量和竖向直线向量；S6计算横向直线向量和竖向直线向量的交点，根据交点得出货架宫格的位置，实现货架宫格的快速识别。其无需依赖其他设备，对环境要求宽松，通用性强，在大部分仓库环境都可以使用，且精度高。且精度高。且精度高。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉识别的货架宫格快速识别方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉识别
，尤其是指一种基于视觉识别的货架宫格快速识别方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]计算机视觉(Computer Vision)是通过摄像头输入设备,模拟人类的视觉的一门研究的学科，目前分为视觉识别、图像分类、目标检测、目标跟踪、实例分割和语义分割。随着计算机视觉的不断发展和普及,越来越多的基于计算机视觉的应用开始出现在各个领域中,例如:工业检测、交通探头、人像打卡机、视觉体温测试机和货架宫格定位等等。
[0003]目前常见的货架定位方式,有SLAM定位、激光定位、标签定位和无线射频定位等。SLAM定位通过摄像头采集的视觉信息配合IMU传感器数据,计算出当前的位姿,通过连续的位姿实现对周围的环境定位；激光定位,通过使用激光对周围的环境进行测距,其使用的是平面定位法,只能构建平面的地图。
[0004]但是，SLAM定位和激光定位对环境要求较为严格,在一些特定的场景中容易丢失识别目标，在较大范围识别情况下存在较大的误差；标签定位和无线射本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的货架宫格快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集目标区域的RGB图片，并将采集得到的RGB图片转化为HVS图片；S2、过滤所述HVS图片中的货架颜色，获得二分值图片；S3、利用开闭运算处理所述二分值图片，以消除所述二分值图片中的噪点；S4、计算所述二分值图片中所有色块的最小外接矩形，保留面积大于预设像素的最小外接矩形；S5、建立坐标系，获取S4中保留的各最小外接矩形所对应色块的中心点坐标，计算得到直线向量；所述直线向量包括横向直线向量和竖向直线向量；S6、计算所述横向直线向量和竖向直线向量的交点，根据所述交点得出货架宫格的位置，实现货架宫格的快速识别。2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的货架宫格快速识别方法，其特征在于，过滤所述HVS图片中的货架颜色，具体为：获取采集得到的HVS图片与货架实际颜色的误差；预设初始色值及结束色值；基于预设的所述初始色值及结束色值，调节所述HVS图片的起始和结束的色值。3.根据权利要求1所述的基于视觉识别的货架宫格快速识别方法，其特征在于，所述S3中，利用开闭运算处理所述二分值图片，具体包括：对所述二分值图片先腐蚀后膨胀，以消除所述二分值图片中的噪点；对所述二分值图片先膨胀后腐蚀，以填充所述二分值图片中的空洞。4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的货架宫格快速识别方法，其特征在于，基于拟合直线算法计算得到直线向量，所述拟合直线算法中包括最小二乘法运算。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：李康康，
申请(专利权)人：苏州超集信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：