[发明专利]托运行李测量识别方法及系统

权利要求书

1.托运行李测量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：3D测量设备进行标定和三维建模后对行李进行扫描，得到行李的3D云点深度图和照片；

步骤2：对3D云点深度图依次进行平面拟合、滤波和阈值化处理，得到边界线，根据边界线计算出行李数据；

步骤3：对行李数据进行识别判断，得到行李状态信息；

步骤4：将行李的状态信息和照片发送给后台管理中心。

2.根据权利要求1所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述3D测量设备进行标定和三维建模，具体包括以下步骤：

建立相机成像的几何模型，求解几何模型参数，即相机参数，完成3D测量设备中的相机标定；

根据相机坐标系对相机进行调整，原点位于相机的镜头光心处，x、y轴分别与相面的两边平行，z轴为镜头光轴，与像平面垂直；

将物体的众多点云绘制成网格，再将纹理，即使得物体表面呈现凹凸不平的沟纹映射到物体表面，形成三维模型，完成三维建模。

3.根据权利要求1所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：采用OpenCV方法对3D云点深度图进行平面拟合；

步骤2.2：采用中值滤波算法对步骤2.1得到的图像进行滤波去噪；

步骤2.3：利用图像像素点分布规律，设定阈值，采用自适应阈值化方法对去噪后的图像进行像素点分割，进而得到图像的二值图像；

步骤2.4：采用Canny算法对二值图像进行取边界线，根据边界线计算出行李数据。

4.根据权利要求3所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述行李数据包括行李的尺寸和位置，所述尺寸包括行李的长、宽、高和体积，所述位置包括行李的旋转角度、水平偏移长度和垂直偏移长度数据。

5.根据权利要求1所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述对行李数据进行识别判断包括：利用深度学习算法对众多行李数据进行样本训练，进行迭代得到样本模型，再对行李数据进行识别，实现行李分类识别和异型行李检测。

6.根据权利要求1所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述行李状态信息包括行李类型、行李数量、行李是否在测量范围内、行李是否规则。

7.托运行李测量识别系统，其特征在于，包括3D测量设备、主控单元和后台管理中心，所述主控单元分别与3D测量设备和后台管理中心连接；

所述3D测量设备对行李进行扫描，并将扫描得到的3D云点深度图和照片传送给主控单元；

所述主控单元对接收到的3D云点深度图依次进行平面拟合、滤波和阈值化处理后，再进行识别判断，得到行李的状态信息，与照片一起发送给后台管理中心，并对3D测量设备进行标定和三维建模后，驱动3D测量设备进行扫描；

所述后台管理中心接收主控单元的行李状态信息和照片，并下达行李扫描指令给主控单元；

所述3D测量设备采用3D结构光与图像识别技术对行李进行扫描。

8.根据权利要求7所述的托运行李测量识别方法，其特征在于，所述系统还包括与主控单元连接的RFID识别单元，所述RFID识别单元对3D测量设备得到的照片中的RFID标签进行数据读取与校验，并将结果通过主控单元发送至后台管理中心。

9.根据权利要求7所述的托运行李测量识别系统，其特征在于，所述行李状态信息包括行李类型、行李数量、行李是否在测量范围内、行李是否规则。