[发明专利]物品跟随方法和行李箱

说明书

本发明公开了一种物品跟随方法和行李箱。其中，该方法包括：采集目标对象的目标图像；根据目标图像确定目标对象与物品的相对方位；根据相对方位控制物品跟随目标对象移动。本发明解决了行李箱无法自动跟随主人的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能箱包领域，具体而言，涉及一种物品跟随方法和行李箱。

背景技术

传统行李箱(拉杆箱)为居民出行、差旅途中行李携带提供了便利，是不可或缺的日常消费品。一般来说，行李箱主要由箱体、拉杆、万向轮等部件构成，由人推动随行，克服手提重物的缺点，达到省力的目的。

由于行李箱仍需人力推动，在长距离、路面条件差、行李较重或偶发情况需要腾出双手的情境下，这种方式为消费者带来不便。自动跟随行李箱可以在平路或一定倾斜角度的路面上跟随主人行走，自主避障和识别主人，在突发情况下(跟丢、台阶、被人提走)报警示意。该产品可以进一步解放双手，避免无意义的推动劳动，提高效率。

针对上述行李箱无法自动跟随主人的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种物品跟随方法和行李箱，以至少解决行李箱无法自动跟随主人的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品跟随方法，包括：采集目标对象的目标图像；根据所述目标图像确定所述目标对象与所述物品的相对方位；根据所述相对方位控制所述物品跟随所述目标对象移动。

进一步地，所述目标图像包括：深度图像，根据所述目标图像确定所述目标对象与所述物品的相对方位包括：识别所述深度图像中的所述目标对象；基于所述深度图像，确定所述目标对象与所述物品的相对方位。

进一步地，识别所述深度图像中的所述目标对象包括以下至少之一：根据所述深度图像中各像素对应的深度值对进行聚类，并根据聚类结果确定所述目标对象；对所述深度图像进行二值化处理，并对二值化处理后的图像进行边缘检测，得到所述目标对象。

进一步地，识别所述深度图像中的所述目标对象包括以下至少之一：识别所述深度图像中的至少一个对象，并确定所占像素数量高于预定阈值的对象为所述目标对象；识别所述深度图像中的至少一个对象，并确定像素比例最高的对象为所述目标对象，其中，所述像素比例为所述深度图像中各对象对应的像素数量与所述深度图像的像素数量之比；识别所述深度图像中的至少一个对象，并确定面积比例最高的对象为所述目标对象，其中，所述像素比例为所述深度图像中各对象的轮廓所围成的面积与所述深度图像的面积之比；识别所述深度图像中的至少一个对象，并确定处于预定位置的对象为所述目标对象。

进一步地，所述目标图像还包括：彩色图像，识别所述深度图像中的所述目标对象：识别所述深度图像中的第一对象；确定所述第一对象在所述彩色图像中对应的第二对象；根据所述彩色图像中的图像特征，识别所述第二对象是否为所述目标对象。

进一步地，所述目标图像还包括：彩色图像，识别所述深度图像中的所述目标对象：识别所述彩色图像中的目标对象；确定所述目标对象在所述深度图像中对应的第三对象；确定所述第三对象为所述深度图中的所述目标对象。

进一步地，所述目标图像还包括：彩色图像，在采集目标对象的目标图像之后，所述方法还包括：基于所述彩色图像，获取所述目标对象的特征信息；根据所述特征信息，建立所述目标对象的特征库。

进一步地，所述物品包括：行李箱。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种行李箱，包括：相机，用于采集目标对象的目标图像；处理器，与所述相机相连，用于所述目标图像确定所述目标对象与所述行李箱的相对方位；驱动电机，与所述处理器相连，用于根据所述相对方位控制所述行李箱跟随所述目标对象移动。