【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的规则立方体空间内堆垛体积测算方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于计算机视觉的规则立方体空间内堆垛体积测算方法。
技术介绍
[0002]目前很多行业采用堆垛存储材料，堆垛存储材料可以充分利用仓库的空间，提高存储效率和容量。目前，对堆垛体积统计方法主要有：(1)人工观测法：使用人眼观察堆垛高度和形状，根据经验或公式估算体积。这种方法简单易行，但是不够准确和科学，容易受到人为误差和主观判断的影响。(2)仪器测量法：使用仪器，如超声波、激光、红外线等，对堆垛的高度和形状进行测量和分析，以计算堆垛的体积。这种方法比较准确和科学，但是需要较高的设备成本和维护费用，而且容易受到环境的湿度、温度、粉尘等因素的干扰。因此，市场迫切需要一种对堆垛快速且低成本的体积统计方法。
[0003]计算机视觉是人工智能的重要分支，它结合了图像处理、模式识别和机器学习等多领域的知识，具有广泛的应用前景。在工业应用中，计算机视觉已经取得了很多成熟的应用，例如工厂自动生产线上的物品识别、缺陷检测和安全检查等...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种规则立方体空间内堆垛体积测算方法，包括以下步骤：S1，获取堆垛在规则立方体两侧的完整投影图像；S2，对采集到的两侧墙体图像进行去畸变处理；S3，构建深度学习神经网络，使用处理完成的图像进行规则立方体空间内堆垛图像语义分割预训练，得到语义分割模型；S4，将处理完成的图像导入所述语义分割模型中进行图像分析，得出堆垛在两侧墙体上的投影面积A1与A2；S5，根据投影面积A1与A2，以及修正系数β，计算堆垛体积V
C
：其中，w为规则立方体空间宽度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：获取相机镜头的畸变系数；将图像的像素坐标系通过内参矩阵转换到相机坐标系；根据相机畸变系数，采用预畸变、后畸变或者同时进行前后畸变在相机坐标系下进行去畸变操作；去畸变操作结束后，将相机坐标系重新转换到图像像素坐标系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：对图像进行采集以及增强预处理，并使用标注工具将堆垛在每张图片中进行分割标记，最后将其分为训练集，验证集和测试集；构建深度学习神经网络，包括：使用卷积层从堆垛图像中提取高层次的特征信息，同时使用最大池化层进行下采样，降低特征图的尺寸，同时记录每个池化层的池化索引，所述池化索引取每个池化区域中最大值的位置；从以上卷积层组成的编码器网络中接收堆垛特征图，同时使用池化索引进行上采样，恢复特征图的尺寸，同时保留了空间信息，最后得到与输入图像相同尺寸的特征图；使用卷积层对堆垛图像每个像素点进行分类，即将其分配到一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘离，高育欣，邱叶思亮，张远，欧阳丛森，阳凡，晏釜，陈泓任，颜坤，
申请(专利权)人：中建西部建设西南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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