本申请公开了一种箱体的识别方法和装置，该方法包括：获取箱体的原始点云识别数据；对所述原始点云数据进行预处理，得到点云识别数据，其中，所述预处理至少包括如下一种：筛选和解析；对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像；根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离；判断所述最大突出距离是否大于预设的第一阈值；若所述最大突出距离大于所述预设的第一阈值，则判断所述箱体为鼓肚箱。本申请通过根据箱体的点云识别数据，得到箱体的三维数据，计算箱体的最大突出距离，并根据最大距离判断该箱体是否为鼓肚箱，解决无法有效识别集装箱的箱体情况为鼓肚箱的问题。的箱体情况为鼓肚箱的问题。的箱体情况为鼓肚箱的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种箱体的识别方法和装置
[0001]本申请涉及智能识别
，尤其涉及一种箱体的识别方法和装置。
技术介绍
[0002]目前，集装箱被广泛的应用在物流运输中，在运输过程中，箱体若出现破损、鼓肚箱等情况，对于运输是非常不便的。因此，需要监测集装箱的箱体情况。
[0003]目前所采用的集装箱箱体识别系统通过高清相机拍摄图片信息，根据图片信息对集装箱进行箱体识别。但是图像识别技术对于集装箱的箱体残损情况的识别具有很大局限，当集装箱的箱体情况为鼓肚箱时，无法根据图像有效识别。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请提供了一种箱体的识别方法和装置，目的在于解决无法有效识别集装箱的箱体情况为鼓肚箱的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0006]本申请的第一方面提供了一种箱体的识别方法，所述方法包括：
[0007]获取箱体的原始点云识别数据；
[0008]对所述原始点云数据进行预处理，得到点云识别数据，其中，所述预处理至少包括如下一种：筛选和解析；
[0009]对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像；
[0010]根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离；
[0011]判断所述最大突出距离是否大于预设的第一阈值；
[0012]若所述最大突出距离大于所述预设的第一阈值，则判断所述箱体为鼓肚箱。
[0013]可选的，所述对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像，包括：
[0014]根据所述点云识别数据，得到点云数；
[0015]获取多次迭代数对应的多个内点总数，其中，每次迭代的过程包括：从所述点云识别数据中获取三个点云，根据所述三个点云构建平面；计算所述点云识别数据中各个点云到所述平面的距离；计算内点的数量，得到点云总数，其中，所述内点为所述平面的距离小于预设的第二阈值的点云；
[0016]判断所述内点总数是否大于所述点云数的一半；
[0017]若所述内点总数大于或等于所述点云数的一半，则根据所述平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。
[0018]可选的，根据根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离，包括：
[0019]以所述三维图像中的一点作为零点，建立立体直角坐标系；
[0020]基于所述三维图像和所述立体直角坐标系，得到所述箱体在所述立体直角坐标系
中的坐标信息；
[0021]基于所述坐标信息，得到所述箱体的最大突出距离。
[0022]可选的，所述方法还包括：
[0023]若所述内点总数小于或等于所述点云数的一半，则削减预设的最大迭代次数，将当前迭代数加一，其中，所述当前迭代数的初始值为零；
[0024]判断所述当前迭代数是否大于削减后的最大迭代次数；
[0025]若所述当前迭代数大于所述最大迭代次数，则根据所述多个内点总数中内点总数最大的平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。
[0026]可选的，所述削减迭代次数，通过如下公式实现：
[0027][0028]其中，所述P为获得正确平面的概率，所述t为所述内点总数，所述i
′
max
为削减后的最大迭代次数，所述N为所述平面上点云的总数量。
[0029]可选的，所述获取箱体的原始点云识别数据，包括：
[0030]在所述箱体经过激光雷达时，通过所述激光雷达采集所述箱体的箱体数据，得到所述原始点云识别数据。
[0031]可选的，所述对所述原始点云数据进行筛选，包括：
[0032]判断所述原始点云数据中的点云是否在所述箱体的检测范围；
[0033]若所述原始点云数据中的点云不在所述箱体的检测范围，则剔除所述原始点云数据中的点云，得到所述点云识别数据。
[0034]本申请的第二方面提供了一种箱体的识别装置，所述装置包括：获取模块，处理模块、图像建立模块和判断模块；
[0035]所述获取模块，用于获取箱体的原始点云识别数据；
[0036]所述处理模块，用于对所述原始点云数据进行预处理，得到点云识别数据，其中，所述预处理至少包括如下一种：筛选和解析；
[0037]所述图像建立模块，用于对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像；
[0038]所述处理模块，还用于根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离；
[0039]所述判断模块，用于判断所述最大突出距离是否大于预设的第一阈值；
[0040]若所述最大突出距离大于所述预设的第一阈值，则判断所述箱体为鼓肚箱。
[0041]可选的，
[0042]所述图像建立模块，还用于根据所述点云识别数据，得到点云数；
[0043]所述图像建立模块，还用于获取多次迭代数对应的多个内点总数，其中，每次迭代的过程包括：：从所述点云识别数据中获取三个点云，根据所述三个点云构建平面；计算所述点云识别数据中各个点云到所述平面的距离；计算内点的数量，得到点云总数，其中，所述内点为点云到所述平面的距离小于预设的第二阈值的点云；
[0044]所述图像建立模块，还用于判断所述内点总数是否大于所述点云数的一半；
[0045]若所述内点总数大于或等于所述点云数的一半，则所述图像建立模块，还用于根据所述平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。
[0046]可选的，所述处理模块，还用于以所述三维图像中的一点作为零点，建立立体直角坐标系；
[0047]所述处理模块，还用于基于所述三维图像和所述立体直角坐标系，得到所述箱体在所述立体直角坐标系中的坐标信息；
[0048]所述处理模块，还用于基于所述坐标信息，得到所述箱体的最大突出距离。
[0049]可选的，若所述内点总数小于或等于所述点云数的一半，则所述图像建立模块，还用于削减预设的最大迭代次数，将当前迭代数加一；
[0050]所述图像建立模块，还用于判断所述当前迭代数是否大于削减后的最大迭代次数；
[0051]若所述当前迭代数大于所述最大迭代次数，则所述图像建立模块，还用于根据所述多个内点总数中内点总数最大的平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。
[0052]可选的，所述图像建立模块，还用于所述削减迭代次数，通过如下公式实现：
[0053][0054]其中，所述P为获得正确平面的概率，所述t为所述内点总数，所述i
′
max
为削减后的最大迭代次数，所述N所述平面上点云的总数量。
[0055]可选的，所述获取模块，用于获取箱体的原始点云识别数据，包括：
[0056]所述获取模块，还用于在所述箱体经过激光雷达时，通过所述激光雷达采集所述箱体的箱体数据，得到所述原始点云识别数据。
[0057]可选的，所述判断模块，还用于判断所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种箱体的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取箱体的原始点云识别数据；对所述原始点云数据进行预处理，得到点云识别数据，其中，所述预处理至少包括如下一种：筛选和解析；对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像；根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离；判断所述最大突出距离是否大于预设的第一阈值；若所述最大突出距离大于所述预设的第一阈值，则判断所述箱体为鼓肚箱。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云识别数据通过预设的平面拟合算法进行平面拟合，得到所述箱体的三维图像，包括：根据所述点云识别数据，得到点云数；获取多次迭代数对应的多个内点总数，其中，每次迭代的过程包括：从所述点云识别数据中获取三个点云，根据所述三个点云构建平面；计算所述点云识别数据中各个点云到所述平面的距离；计算内点的数量，得到点云总数，其中，所述内点为点云到所述平面的距离小于预设的第二阈值的点云；判断所述内点总数是否大于所述点云数的一半；若所述内点总数大于或等于所述点云数的一半，则根据所述平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维图像，得到所述箱体的最大突出距离，包括：以所述三维图像中的一点作为零点，建立立体直角坐标系；基于所述三维图像和所述立体直角坐标系，得到所述箱体在所述立体直角坐标系中的坐标信息；基于所述坐标信息，得到所述箱体的最大突出距离。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述内点总数小于所述点云数的一半，则削减预设的最大迭代次数，将当前迭代数加一；判断所述当前迭代数是否大于削减后的最大迭代次数；若所述当前迭代数大于所述最大迭代次数，则根据所述多个内点总数中内点总数最大的平面和所述点云识别数据，得到所述三维图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述削减迭代次数，通过如下公式实现：其中，所述P为获得正确平面的概率，所述t为所述内点总数，所述i
′
max
为削减后的最大迭代次数，所述N为所述平面上点云的总数量。6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐冠男，马龙涛，倪铂，童龙鑫，田国良，郑煜龙，
申请(专利权)人：日照港集装箱发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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