[发明专利]一种基于深度图像的货物体积测量方法及设备

说明书

本发明属于自动测量领域，提供了一种基于深度图像的货物体积测量方法及设备。其中，基于深度图像的货物体积测量方法包括获取货物的深度图像，并将深度图像转换为点云；预处理点云，并对预处理后的点云进行平面估计，分割并删除货物底部所在平面对应的点云，得到目标货物的点云；识别目标货物的点云的空间形状；根据空间形状识别结果来计算货物体积：若空间形状识别结果为立方体形，则计算货物的高度及通过顶面投影计算货物底平面面积，进而得到货物体积；若空间形状识别结果为非立方体形，则将目标货物的点云进行三角网化，积分计算货物的体积。

技术领域

本发明属于自动测量领域，尤其涉及一种基于深度图像的货物体积测量方法及设备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在物流领域中，提高物流车辆的容积率是提高运输效率、降低物流成本的重要措施之一。其中，货物的体积测量是准确计算运输车辆容积率的关键技术。

发明人发现，目前的自动化的体积测量技术仅适用于规则箱体货物且成本较高，而对于不规则的货物体积的测量，仍采用手动测量的方式，手动测量速度慢，且需要耗费人力去测量，而且手动测量难免会造成误差，若载货车辆进入限高或限体积的隧道公路时，当无法准确获取货物体积时，可能造成载货车辆无法通过隧道公路甚至卡入隧道公路内，影响正常交通以及货物运输的效率。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于深度图像的货物体积测量方法及设备，其可实现货物体积测量且不受货物立体形状的限制，能够有效地提高货物体积测量效率并降低测量成本。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种基于深度图像的货物体积测量方法，其包括：

获取货物的深度图像，并将深度图像转换为点云；

预处理点云，并对预处理后的点云进行平面估计，分割并删除货物底部所在平面对应的点云，得到目标货物的点云；

识别目标货物的点云的空间形状；

根据空间形状识别结果来计算货物体积：若空间形状识别结果为立方体形，则计算货物的高度及通过顶面投影计算货物底平面面积，进而得到货物体积；若空间形状识别结果为非立方体形，则将目标货物的点云进行三角网化，积分计算货物的体积。

本发明的第二个方面提供一种基于深度图像的货物体积测量设备，其包括：

深度图像转换模块，其用于获取货物的深度图像，并将深度图像转换为点云；

目标货物点云获取模块，其用于预处理点云，并对预处理后的点云进行平面估计，分割并删除货物底部所在平面对应的点云，得到目标货物的点云；

空间形状识别模块，其用于识别目标货物的点云的空间形状；

货物体积计算模块，其用于根据空间形状识别结果来计算货物体积：若空间形状识别结果为立方体形，则计算货物的高度及通过顶面投影计算货物底平面面积，进而得到货物体积；若空间形状识别结果为非立方体形，则将目标货物的点云进行三角网化，积分计算货物的体积。

本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的基于深度图像的货物体积测量方法中的步骤。

本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的基于深度图像的货物体积测量方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：