[发明专利]装载率获取方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种车辆装载率获取方法，其特征在于，该方法包括：

获取第一时刻的视频帧，所述视频帧包括目标区域的第一左视图和第一右视图，所述目标区域为所述车辆载货后的车厢区域，所述第一时刻为第一触发状态对应的时刻；

基于所述第一左视图和所述第一右视图计算深度图，所述深度图包括多个深度值；

从所述第一左视图或所述第一右视图中提取第一感兴趣区域，所述第一感兴趣区域为所述目标区域；

从所述深度图中确定与所述第一感兴趣区域的边缘对应的深度值的子集合；

基于所述子集合计算所述车辆的装载率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述子 集合计算所述车辆的装载率，包括：

采用积分方法基于所述子集合计算载货后的车厢的剩余体积；

计算所述车厢的可用体积与所述剩余体积的差值；

将所述差值与所述可用体积的比值作为所述车辆的装载率。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一左视图和第一右视图计算深度图，包括：

利用半全局块匹配算法计算所述第一左视图和第一右视图的视差图；

然后，将所述视差图转换成所述深度图，所述深度图包括与所述视差图的像素一一对应的深度值。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述第一左视图或所述第一右视图中获取第一感兴趣区域，包括：

将所述第一左视图或所述第一右视图输入预先建立的神经网络模型进行检测，输出所述第一感兴趣区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型为全卷积网络模型。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述输出所述第一感兴趣区域，还包括：

输出与所述第一左视图或所述第一右视图具有相同尺寸的布尔值表，该表中数值1表示对应的像素属于所述第一感兴趣区域的边缘，数值0表示为对应的像素不属于所述第一感兴趣区域的边缘。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述深度图中确定与所述第一感兴趣区域的边缘对应的深度值的子集合，包括：

确定所述第一感兴趣区域在所述第一左视图或所述第一右视图中对应的坐标位置；

在所述深度图中基于所述坐标位置确定与所述坐标位置对应的深度值作为子集合。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，在基于所述子集合计算所述车辆的装载率之前，该方法还包括：

计算所述子集合的每个深度值在垂直方向上的变化量；

基于所述变化量计算车厢平面与成像平面之间的夹角；

根据所述夹角校正所述第一感兴趣区域的边缘对应的像素的三维坐标；

再利用校正后的三维坐标调整所述子集合。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在基于所述第一左视图和所述第一右视图计算深度图之前，该方法还包括：

获取第二时刻的视频帧，所述视频帧包括第二左视图和第二右视图，所述第二时刻为第二触发状态对应的时刻；

将所述第二左视图或所述第二右视图与预先设定的RGB信息比较，得到第二感兴趣区域，所述第二感兴趣区域是所述车辆的车牌区域；

将所述第二感兴趣区域输入检测识别模型，得到识别结果，所述识别结果为所述车辆的车牌号码，其中，所述检测识别模型包括预先训练得到的检测模型和识别模型，所述检测模型采用机器学习算法训练得到，所述识别模型采用深度学习算法训练得到。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，将所述第二感兴趣区域输入检测识别模型，得到识别结果，包括：

将所述第二感兴趣区域输入所述检测模型，得到第一结果；

将所述第一结果输入所述识别模型，得到所述识别结果。