边界识别方法、装置、计算机可读介质及自移动设备制造方法及图纸

本申请公开了一种边界识别方法、装置、计算机可读介质及自移动设备，所述方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像为包含工作区域的卫星地图；对所述待处理图像进行边缘提取，得到边缘图像，所述边缘图像包括多个边缘点；在所述边缘图像中，以预设原点做多条射线，将与所述射线相交的边缘点作为候选边界点；控制自移动设备向多个所述候选边界点移动，并进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点；根据所述目标边界点生成所述工作区域的目标边界。本申请技术方案提高了边界识别的准确性，同时无需用户预先控制自移动设备沿边界行走以确定边界的位置或预先在边界设置标识物，从而减少了用户工作量，提高了工作效率。提高了工作效率。提高了工作效率。

【技术实现步骤摘要】
边界识别方法、装置、计算机可读介质及自移动设备


[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种边界识别方法、装置、计算机可读介质及自移动设备。

技术介绍

[0002]近年来，自移动设备在人们的日常工作和生活中的应用越发广泛，例如，使用自移动设备进行草坪维护、环境清洁、货物搬运等。在控制自移动设备工作时，通常需要设定其工作区域，这其中包括工作区域边界的设定。目前，在确定工作区域边界时，通常需要用户预先控制自移动设备沿边界行走以确定边界的位置，或者，需要用户预先在边界上设置对应的标志物，例如在边界上预埋电缆等。这些确定边界的方式操作繁琐，需要消耗用户大量的精力。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种边界识别方法、装置、计算机可读介质及自移动设备，以解决相关技术中边界识别的准确性较差的问题。
[0004]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供一种边界识别方法，包括：
[0006]获取待处理图像，所述待处理图像为包含工作区域的卫星地图；
[0007]对所述待处理图像进行边缘提取，得到边缘图像，所述边缘图像包括多个边缘点；
[0008]在所述边缘图像中，以预设原点做多条射线，将与所述射线相交的边缘点作为候选边界点；
[0009]控制自移动设备向多个所述候选边界点移动，并进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点；
[0010]根据所述目标边界点生成所述工作区域的目标边界。
[0011]根据本申请实施例的一个方面，提供一种边界识别装置，包括：
[0012]待处理图像获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像为包含工作区域的卫星地图；
[0013]边缘提取模块，用于对所述待处理图像进行边缘提取，得到边缘图像，所述边缘图像包括多个边缘点；
[0014]候选边界点提取模块，用于在所述边缘图像中，以预设原点做多条射线，将与所述射线相交的边缘点作为候选边界点；
[0015]目标边界点确定模块，用于控制自移动设备向多个所述候选边界点移动，并进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点；
[0016]目标边界生成模块，用于根据所述目标边界点生成所述工作区域的目标边界。
[0017]在本申请的一个实施例中，目标边界点确定模块包括：
[0018]路径生成单元，用于根据所述候选边界点的位置信息生成边界识别路径；
[0019]移动单元，用于根据所述边界识别路径控制所述自移动设备向所述候选边界点移动；
[0020]环境图像获取单元，用于获取所述候选边界点所在位置的环境图像；
[0021]目标边界点确定单元，用于根据所述环境图像进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点。
[0022]在本申请的一个实施例中，所述目标边界点确定单元包括：
[0023]图像分割子单元，用于对所述环境图像进行图像分割，以确定所述环境图像中工作区域和非工作区域之间的区域边界；
[0024]目标边界点确定子单元，用于根据所述候选边界点和所述区域边界之间的位置关系确定所述工作区域的目标边界点。
[0025]在本申请的一个实施例中，所述目标边界点确定子单元具体用于：
[0026]当所述候选边界点在所述区域边界上时，确定所述候选边界点为所述工作区域的目标边界点。
[0027]在本申请的一个实施例中，所述目标边界点确定子单元具体用于：
[0028]当所述候选边界点不在所述区域边界上时，根据所述区域边界确定所述目标边界点。
[0029]在本申请的一个实施例中，所述目标边界点确定子单元具体用于：
[0030]当所述候选边界点不在所述区域边界上时，确定所述区域边界与所述候选边界点所在射线之间的交点；
[0031]将所述交点确定为所述候选边界点对应的目标边界点。
[0032]在本申请的一个实施例中，所述图像分割子单元具体用于：
[0033]将所述环境图像中像素值高于第一预设阈值的像素点作为种子点，并将所述环境图像中像素值低于第二预设阈值的像素点作为非工作区域内的像素点；
[0034]将所述环境图像中与所述种子点相连，且像素值高于第二预设阈值的像素点作为目标点；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；
[0035]以所述目标点作为种子点，返回执行将所述环境图像中与所述种子点相连，且像素值高于第二预设阈值的像素点作为目标点的步骤，直至迭代次数达到预设次数，将确定的种子点和目标点作为所述工作区域内的像素点；
[0036]根据所述工作区域内的像素点和非工作区域内的像素点生成分割图像，并根据所述分割图像确定所述区域边界。
[0037]根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如以上技术方案中的边界识别方法。
[0038]根据本申请实施例的一个方面，提供一种自移动设备，该自移动设备包括：至少一个处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器执行所述可执行指令使得所述自移动设备执行如以上技术方案中的边界识别方法。
[0039]根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指
令，使得该计算机设备执行如以上技术方案中的边界识别方法。
[0040]在本申请实施例提供的技术方案中，通过对待处理图像进行边缘提取得到多个边缘点，然后根据工作区域内的预设原点做射线，将与射线相交的边缘点作为候选边界点，此过程实现了边界点的初步筛选，可以剔除待处理图像中明显不是边界点的边缘点，以及，减少后续步骤的数据处理量；接下来，通过控制自移动设备向候选边界点移动，进一步进行边界点识别，得到工作区域的目标边界点，进而根据目标边界点确定目标边界，如此，通过对候选边界点的进一步识别，得到更加真实的目标边界点，提高了边界识别的准确性；同时，本申请技术方案可以通过卫星地图自动识别边界，无需用户预先控制自移动设备沿边界行走以确定边界的位置，也无需用户预先在边界设置标识物，从而减少了用户工作量，提高了工作效率。
[0041]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0042]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1示意性地示出了本申请实施例提供的一种边界识别方法的流程图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边界识别方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，所述待处理图像为包含工作区域的卫星地图；对所述待处理图像进行边缘提取，得到边缘图像，所述边缘图像包括多个边缘点；在所述边缘图像中，以预设原点做多条射线，将与所述射线相交的边缘点作为候选边界点；控制自移动设备向多个所述候选边界点移动，并进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点；根据所述目标边界点生成所述工作区域的目标边界。2.根据权利要求1所述的边界识别方法，其特征在于，所述控制自移动设备向多个所述候选边界点移动，并进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点，包括：根据所述候选边界点的位置信息生成边界识别路径；根据所述边界识别路径控制所述自移动设备向所述候选边界点移动；获取所述候选边界点所在位置的环境图像；根据所述环境图像进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点。3.根据权利要求2所述的边界识别方法，其特征在于，所述根据所述环境图像进行边界点识别，确定所述工作区域的目标边界点，包括：对所述环境图像进行图像分割，以确定所述环境图像中工作区域和非工作区域之间的区域边界；根据所述候选边界点和所述区域边界之间的位置关系确定所述工作区域的目标边界点。4.根据权利要求3所述的边界识别方法，其特征在于，所述根据所述候选边界点和所述区域边界之间的位置关系确定所述工作区域的目标边界点，包括：当所述候选边界点在所述区域边界上时，确定所述候选边界点为所述工作区域的目标边界点。5.根据权利要求3所述的边界识别方法，其特征在于，所述根据所述候选边界点和所述区域边界之间的位置关系确定所述工作区域的目标边界点，还包括：当所述候选边界点不在所述区域边界上时，根据所述区域边界确定所述目标边界点。6.根据权利要求5所述的边界识别方法，其特征在于，所述当所述候选边界点不在所述区域边界上时，根据所述区域边界确定所述目标边界点，包括：当所述候选边界点不在所述区域边界上时，确定所述区...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘元财，张泫舜，陈浩宇，徐伟豪，
申请(专利权)人：深圳市正浩创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：