[发明专利]物体信息识别方法、路径规划方法、装置、终端和机器人

说明书

本申请涉及一种物体信息识别方法、路径规划方法、装置、终端和机器人。所述方法包括：获取对预设区域进行图像采集得到的二维图像和深度信息；根据所述二维图像和所述深度信息进行分割处理，以获得位于所述预设区域的目标物体对应的目标深度信息以及所述目标物体在所述二维图像中的目标像素信息；根据所述目标像素信息和所述目标深度信息对所述目标物体进行信息识别，以获得所述目标物体的物体信息，所述物体信息用于指示所述目标物体在所述预设区域中占据的空间。采用本方法能够提高物体信息识别效率。

技术领域

本申请涉及信息识别技术领域，特别是涉及一种物体信息识别方法、路径规划方法、装置、终端和机器人。

背景技术

随着信息识别技术的发展，需要识别物体信息的场景十分之多，例如扫地机等清洁类产品在清扫的过程中需要识别出障碍物的物体信息，从而进行避障处理。

在相关技术中，主要是通过深度传感器对待识别物体一圈的深度信息进行测量，则根据物体的一圈深度信息来确定物体的物体信息。

然而，测量待识别物体的一圈深度信息所需要的时间比较长，导致物体信息识别的效率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高物体信息识别效率的物体信息识别方法、路径规划方法、装置、终端和机器人。

第一方面，本申请提供了一种物体信息识别方法，包括：

获取对预设区域进行图像采集得到的二维图像和深度信息；

根据所述二维图像和所述深度信息进行分割处理，以获得位于所述预设区域的目标物体对应的目标深度信息以及所述目标物体在所述二维图像中的目标像素信息；

根据所述目标像素信息和所述目标深度信息对所述目标物体进行信息识别，以获得所述目标物体的物体信息，所述物体信息用于指示所述目标物体在所述预设区域中占据的空间。

在其中一个实施例中，所述物体信息包括体积尺寸、物体姿态和所述目标物体在所述预设区域中的位置信息，所述根据所述目标像素信息和所述目标深度信息对所述目标物体进行信息识别，以获得所述目标物体的物体信息，包括：

获取所述目标物体的目标物体类别；

根据所述目标物体类别、所述目标像素信息和所述目标深度信息对所述目标物体进行信息识别，以获得所述目标物体的体积尺寸、物体姿态和位置信息。

在其中一个实施例中，所述获取所述目标物体的目标物体类别，包括：

将所述目标像素信息输入至训练完成的物体类别识别模型中，以获得所述物体类别识别模型输出的物体类别和置信度，所述置信度用于指示所述物体类别识别模型输出的物体类别的可信程度；

若所述置信度高于预设置信度，则将所述物体类别识别模型输出的物体类别作为所述目标物体的目标物体类别。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标物体类别、所述目标像素信息和所述目标深度信息对所述目标物体进行信息识别，以获得所述目标物体的体积尺寸、物体姿态和位置信息，包括：

根据所述目标物体类别、所述目标像素信息和所述目标深度信息生成第一目标三维特征描述子；

将所述第一目标三维特征描述子输入至训练完成的物体特征提取模型中，以获得所述物体特征提取模型输出的所述目标物体的形心位置以及所述第一目标三维特征描述子与所述目标物体的形心位置之间的第一目标相对位置关系，所述物体特征提取模型是通过将第一三维特征描述子作为神经网络模型的输入，将物体的形心位置以及第一三维特征描述子与物体的形心位置之间的相对位置关系作为所述神经网络模型的输出进行训练得到的，所述第一三维特征描述子是根据物体类别、像素信息和深度信息生成的；