一种机场行李空筐检测方法、系统、介质及电子设备技术方案

本发明专利技术涉及一种机场行李空筐检测方法、系统、介质及电子设备，通过获取安检筐的彩色图像和深度图像，并先通过深度图像中的深度信息对安检筐进行定位，然后根据深度信息进行物体检测，在深度图像不包含物体时再利用彩色图像进行检测，利用定位特征先对彩色图像中的安检筐进行定位，然后再通过对彩色图像进行物体检测，完成空筐确定。本发明专利技术先通过深度图像对安检筐中凸起较为明显的物体进行检测，然后再通过彩色图像对安检筐中的低矮物体进行检测，检测效率高且不容易出错。测效率高且不容易出错。测效率高且不容易出错。

【技术实现步骤摘要】
一种机场行李空筐检测方法、系统、介质及电子设备


[0001]本专利技术属于安检
，尤其涉及一种机场行李空筐检测方法、系统、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]机场航站楼旅客的安全检查通道是机场运行中最重要的组成部分之一，是影响安全最重要的卡口，直接影响着机场的安全运行。在满足安全检查要求的前提下，随旅客安检流程便捷地实现一一对应，留存有携带手提行李旅客的安全检查的各类信息是安检流程工作中的重要内容。
[0003]现有的安检过程中，需要将旅客的行李放置到安检筐中，通过安检后再将安检筐中的行李带走，此时需要确保旅客将安检筐中的行李全部取出，避免旅客遗失物品。现有技术中，一般采用人工核对安检筐的方式，效率交底且容易出错。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种机场行李空筐检测方法、系统、介质及电子设备，以解决现有技术中利用人工核对空筐效率低且容易出错的问题。
[0005]一种机场行李空筐检测方法，所述方法包括：
[0006]获取包含安检筐的检测区域的彩色图像、深度图像；并从所述彩色图像中获取定位特征从所述深度图像中获取像素点的深度信息；
[0007]根据所述像素点的深度信息对所述深度图像中的安检筐的轮廓进行识别，获得第一边缘轮廓；
[0008]对所述第一边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括所述第一边缘轮廓内的区域包含物体、所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体；
[0009]在所述第一检测结果为所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体时，根据所述定位特征对所述彩色图像中的安检筐的轮廓进行定位和识别，获得第二边缘轮廓；
[0010]对所述第二边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第二检测结果；所述第二检测结果包括所述第二边缘轮廓内的区域包含物体、所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体；
[0011]当所述第二检测结果为所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体时，判定安检筐为空筐。
[0012]本专利技术一实施例中，安检筐内预设有RFID标签，获取包含安检筐的检测区域的彩色图像、深度图像，包括：
[0013]通过预设的RFID读取设备对所述检测区域进行感应；
[0014]在RFID读取设备感应到RFID标签时，判定安检筐在所述检测区域中，并采集多个检测区域的深度图像和彩色图像。
[0015]本专利技术一实施例中，从所述深度图像中获取像素点的深度信息，包括：
[0016]获取多个深度图像中像素点的坐标和深度值；
[0017]从多个深度图像中提取的多个坐标相同的像素点，并以多个坐标相同的像素点的深度值构建深度信息序列；
[0018]计算所述深度信息序列的中位数，并以所述中位数作为对应像素点的深度信息。
[0019]本专利技术一实施例中，根据所述像素点的深度信息对所述深度图像中的安检筐的轮廓进行识别，获得第一边缘轮廓，包括：
[0020]将所述像素点的深度信息的值与预设的深度阈值进行对比；
[0021]在像素点的深度信息的值小于所述深度阈值时，将所述像素点作为边缘像素点；
[0022]对所述边缘像素点进行拟合，获得初始轮廓；
[0023]获得所述初始轮廓的大小，并将所述初始轮廓的大小与预设的轮廓模板的大小进行对比在所述目标轮廓的大小大于所述轮廓模板的大小时，判定存在多个安检筐粘连，生成用于提示对多个安检筐进行分离的提示信号；在所述目标轮廓的大小与所述轮廓模板的大小一致时将所述初始轮廓作为第一边缘轮廓。
[0024]本专利技术一实施例中，对所述第一边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第一检测结果，包括：
[0025]将所述第一边缘轮廓内的像素点的深度信息的值与预设的深度阈值范围进行对比；
[0026]在所述第一边缘轮廓内任一像素点的深度信息的值在预设的深度阈值范围之内时，将该像素点作为物体像素点；
[0027]统计所述物体像素点的数量，在所述物体像素点的数量小于预设的第一数量阈值时，判定所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体；否则判定所述第一边缘轮廓内的区域包含物体。
[0028]本专利技术一实施例中，所述安检筐的边缘预设有包括目标颜色的定位条；根据所述定位特征对所述彩色图像中的安检筐的轮廓进行定位和识别，获得第二边缘轮廓，包括：
[0029]对所述彩色图像进行颜色识别，获取只包含目标颜色的区域；
[0030]获取所述只包含目标颜色的区域，并将所述只包含目标颜色的区域与预设的定位条模板进行对比，在所述只包含目标颜色的区域与预设的定位条模板一致时，将所述只包含目标颜色的区域作为定位条；
[0031]统计所述定位条的数量，在所述定位条的数量大于预设值时，判定存在多个安检筐粘连生成用于提示对多个安检筐进行分离的提示信号；在所述定位条的数量与预设值一致时，对所述定位条进行拟合，生成第二边缘轮廓。
[0032]本专利技术一实施例中，所述第二检测结果包括：所述第二边缘轮廓内的区域包含物体、所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体；对所述第二边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第二检测结果，包括：
[0033]对所述第二边缘轮廓内的区域进行分割，获得筐边区域和筐底区域；
[0034]对所述筐边区域进行二值化处理，获得所述筐边区域中的像素点的灰度值；并对所述筐底区域进行二值化处理，获得所述筐底区域中的像素点的灰度值；
[0035]将所述筐边区域中像素点的灰度值与预设的第一灰度值范围进行对比，在所述筐边区域中的像素点的灰度值在所述第一灰度值范围内时，将所述筐边区域中像素点作为筐边物体像素点；将所述筐底区域中像素点的灰度值与预设的第二灰度值范围进行对比，在
所述筐底区域中的像素点的灰度值在所述第二灰度值范围内时，将所述筐底区域中像素点作为筐底物体像素点；
[0036]统计所述筐边物体像素点的数量、所述筐底物体像素点的数量；
[0037]将所述筐边物体像素点的数量与预设的第二数量阈值进行对比，将所述筐底物体像素点的数量与预设的第三数量阈值进行对比；在所述筐边物体像素点的数量小于所述第二数量阈值，且所述筐底物体像素点的数量小于所述第三数量阈值时，判定所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体；否则判定所述第二边缘轮廓内的区域包含物体。
[0038]本专利技术还提供一种机场行李空筐检测系统，所述系统包括：
[0039]采集模块，用于获取包含安检筐的检测区域的彩色图像、深度图像；并从所述彩色图像中获取的定位特征，从所述深度图像中获取像素点的深度信息；
[0040]第一边缘识别模块，用于根据所述像素点的深度信息对所述深度图像中的安检筐的轮廓进行识别，获得第一边缘轮廓；
[0041]第一物体检测模块，用于对所述第一边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括所述第一边缘轮廓内的区域包含物体、所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体；
[0042]第二边缘识别模块，用于在所述第一检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含安检筐的检测区域的彩色图像、深度图像；并从所述彩色图像中获取定位特征从所述深度图像中获取像素点的深度信息；根据所述像素点的深度信息对所述深度图像中的安检筐的轮廓进行识别，获得第一边缘轮廓；对所述第一边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括所述第一边缘轮廓内的区域包含物体、所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体；在所述第一检测结果为所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体时，根据所述定位特征对所述彩色图像中的安检筐的轮廓进行定位和识别，获得第二边缘轮廓；对所述第二边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第二检测结果；所述第二检测结果包括所述第二边缘轮廓内的区域包含物体、所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体；当所述第二检测结果为所述第二边缘轮廓内的区域不包含物体时，判定安检筐为空筐。2.根据权利要求1所述的一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，安检筐内预设有RFID标签，获取包含安检筐的检测区域的彩色图像、深度图像，包括：通过预设的RFID读取设备对所述检测区域进行感应；在RFID读取设备感应到RFID标签时，判定安检筐在所述检测区域中，并采集多个检测区域的深度图像和彩色图像。3.根据权利要求2所述的一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，从所述深度图像中获取像素点的深度信息，包括：获取多个深度图像中像素点的坐标和深度值；从多个深度图像中提取的多个坐标相同的像素点，并以多个坐标相同的像素点的深度值构建深度信息序列；计算所述深度信息序列的中位数，并以所述中位数作为对应像素点的深度信息。4.根据权利要求1所述的一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，根据所述像素点的深度信息对所述深度图像中的安检筐的轮廓进行识别，获得第一边缘轮廓，包括：将所述像素点的深度信息的值与预设的深度阈值进行对比；在像素点的深度信息的值小于所述深度阈值时，将所述像素点作为边缘像素点；对所述边缘像素点进行拟合，获得初始轮廓；获得所述初始轮廓的大小，并将所述初始轮廓的大小与预设的轮廓模板的大小进行对比在所述目标轮廓的大小大于所述轮廓模板的大小时，判定存在多个安检筐粘连，生成用于提示对多个安检筐进行分离的提示信号；在所述目标轮廓的大小与所述轮廓模板的大小一致时将所述初始轮廓作为第一边缘轮廓。5.根据权利要求1所述的一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，对所述第一边缘轮廓内的区域进行物体检测，获得第一检测结果，包括：将所述第一边缘轮廓内的像素点的深度信息的值与预设的深度阈值范围进行对比；在所述第一边缘轮廓内任一像素点的深度信息的值在预设的深度阈值范围之内时，将该像素点作为物体像素点；统计所述物体像素点的数量，在所述物体像素点的数量小于预设的第一数量阈值时，
判定所述第一边缘轮廓内的区域不包含物体；否则判定所述第一边缘轮廓内的区域包含物体。6.根据权利要求1所述的一种机场行李空筐检测方法，其特征在于，所述安检筐的边缘预设有包括目标颜色的定位条；根据所述定位特征对所述彩色图像中的安检筐的轮廓进行定位和识别，获得第二边缘轮廓，包括：对所述彩色图像进行颜色识别，获取只包含目标颜色的区域；获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：段文彬，陈雨，凌超，胡冲，王良前，
申请(专利权)人：重庆微标科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：