[发明专利]足球识别方法、装置及机器人

权利要求书

1.一种足球识别方法，其特征在于，包括：

检测视频帧中候选足球的边界框位置，确定所述边界框位置内的二维数据和三维点云数据；

根据预设的分类模型对所述二维数据进行分类，得到分类结果；

对所述三维点云数据进行球体拟合，得到拟合球体；

将所述拟合球体与预设足球比较，得到比较结果，所述比较结果用于指示所述拟合球体是否为足球；

根据所述分类结果与所述比较结果的交集输出足球类别和位置信息。

2.如权利要求1所述的足球识别方法，其特征在于，所述检测视频帧中候选足球的边界框位置，包括：

确定所述视频帧是否存在抖动现象，若所述视频帧没有存在抖动现象，则检测视频帧中候选足球的边界框位置。

3.如权利要求1所述的足球识别方法，其特征在于，所述确定所述边界框位置内的二维数据和三维点云数据，包括：

根据所述候选足球的边界框位置抠取所述候选足球的图像；

识别抠取的所述候选足球的图像，确定所述候选足球的二维数据和三维点云数据。

4.如权利要求1所述的足球识别方法，其特征在于，所述三维点云数据构成的集合由至少2类子集组成，所述对所述三维点云数据进行球体拟合，得到拟合球体，包括：

对第一类子集中的三维点云数据，使用最小方差估计法计算球体模型的参数，得到初始球体模型，所述第一类子集包括一个子集，所述第一类子集包括的子集为所述集合中的任一个子集；

分别计算第二类子集中各个子集的三维点云数据与所述初始球体模型的偏差值，所述第二类子集为所述集合中除了所述第一类子集包括的子集之外的子集所构成的子集；

若所述偏差值小于预设的偏差阈值，则判定对应的三维点云数据所在的点为所述初始球体模型的局内点，否则，判定对应的三维点云数据所在的点为所述初始球体模型的局外点，记录所述局内点的数量以及所述局外点的数量；

若所述局内点的数量与所述局外点的数量的比值、所述第一类子集和所述第二类子集所分别包括的子集个数和/或当前迭代次数满足要求，则所述初始球体模型作为得到的拟合球体所对应的模型，否则，从所述第二类子集中选择一个子集作为新的第一类子集中的子集，并返回所述对第一类子集中的三维点云数据，使用最小方差估计法计算球体模型的参数的步骤以及后续步骤，其中，所述当前迭代次数为选择出新的第一类子集的次数加1后的值。

5.如权利要求1所述的足球识别方法，其特征在于，所述将所述拟合球体与预设足球比较，得到比较结果，所述比较结果用于指示所述拟合球体是否为足球，包括：

确定所述拟合球体的质心与地面的距离，得到拟合距离；

将所述拟合距离与预设距离比较，得到距离差值，所述预设距离为预设足球的质心与地面的距离；

将所述拟合球体的半径与预设足球的半径比较，得到半径差值；

若所述距离差值与所述半径差值均小于预设的差值阈值，则得到用于指示所述拟合球体为足球的比较结果，否则，则得到用于指示所述拟合球体不为足球的比较结果。

6.如权利要求1至5任一项所述的足球识别方法，其特征在于，所述分类结果用于指示所述候选足球所属的足球类别，所述足球类别为预设足球类别中的一个类别，所述预设足球类别的数量小于或等于3，或者，所述分类结果用于指示所述候选足球为背景类别。

7.如权利要求6所述的足球识别方法，其特征在于，在所述分类结果指示了所述候选足球所属的足球类别，以及，在所述比较结果指示了所述拟合球体为足球后，所述足球识别方法还包括：

确定所述足球的位置信息；

控制所述机器人向所述位置信息所对应的位置行进。

8.如权利要求6所述的足球识别方法，其特征在于，所述足球识别方法还包括：

若所述分类结果指示了所述候选足球为背景类别，且没有得到所述拟合球体和/或没有得到所述比较结果，则不再执行所述对所述三维点云数据进行球体拟合的步骤以及后续步骤。