[发明专利]一种单目边框测距方法、装置、介质及幕墙机器人

权利要求书

1.一种单目边框测距方法，其包括如下步骤：

S10，获取单目相机拍摄的包含有幕墙边框的第一图像；

S20，分别使用第一参数、第二参数的canny算子对所述第一图像进行边缘提取以获取第一边缘图、第二边缘图；将所述第一边缘图和所述第二边缘图进行融合获取第三边缘图；其中第一参数、第二参数不同；

S30，检测所述第三边缘图中的水平直线，获取所述水平直线到第一图像底部的像素距离，并根据IMU的角度信息和玻璃幕墙边框转换模型计算水平边框距离；

S40，检测所述第三边缘图中的垂直直线，并根据IMU的角度信息和将所述垂直直线的斜率和截距代入玻璃幕墙边框转换模型计算垂直边框距离；

其中形成玻璃幕墙边框转换模型的流程如下：

S02、将相机俯仰角调整为工作角度，将等间距黑白间隔的网格板移到相机的视野中，并且网格板中点与相机视野中心重合，网格板水平线与相机水平线平行，网格板中间的垂直线与机器人中线重合；

S03、拍摄图片，记录此时的相机俯仰角，测量机器人到图片底部的距离；

S04、根据图片中网格板每两条水平线之间的像素距离和实际间距，建立水平边界的转换模型；

S05、根据图片中网格板每条垂直线的像素，计算每条垂直线在像素坐标系的斜率和截距，并根据垂直线与中线的距离，建立垂直边界的转换模型；

S06、根据机器人工作过程中可能出现的最大俯角和最大仰角，将相机俯仰角在该俯仰角区间按等步长进行调整，每次调整后重复S02-S05；

S07、根据俯仰角变化时水平边界转换模型和垂直边界转换模型的变化情况，建立玻璃幕边框转换模型。

2.根据权利要求1所述的方法，步骤S20还包括：

S21、获取所述单目相机拍摄的包含有幕墙边框的第一图像；

S22、使用第一参数的canny算子对所述第一图像进行边缘提取以获取第一边缘图；

S23、使用第二参数的canny算子对所述第一图像进行边缘提取以获取第二边缘图；

S24、将所述第一边缘图、第二边缘图使用加权融合获取第三边缘图；

S25、提取所述第三边缘图的像素群的轮廓，去除非矩形的像素以获取去除噪声的第三边缘图。

3.根据权利要求2所述的方法，步骤S20还包括：

S26、从所述去除噪声的第三边缘图或第三边缘图的中间开始，向顶部和底部搜索横线；

S27、从横线的中点开始，向左右延伸搜索左右两端的像素坐标；

S28、根据左右两端的长度，等间距提取数个横线上的像素坐标；

S29、利用这些像素坐标计算横线的斜率，并换算为与水平线的夹角；如果夹角不为0°，则将图像按照夹角进行旋转。

4.根据权利要求1所述的方法，步骤S30具体包括：

S31、提取长度不小于5像素，宽度大于等于1像素的横线；

S32、利用累计概率霍夫变换检测直线，并计算所有直线的斜率；

S33、根据斜率去除水平直线以外的直线；

S34、固定步长调整霍夫变换的接受直线最小长度的阈值，重复S32-S33；

S35、计算每条水平线到图像底部的像素距离；

S36、根据IMU测得的俯仰角，将像素距离带入玻璃幕墙边框转换模型计算水平直线到机器人的距离。

5.根据权利要求4所述的方法，步骤S40具体包括：

S41、提取长度不小于30像素的横线，通过与边缘图相减来去除横线；

S42、识别像素群的连通区域，去除连通区域小于300像素的噪声；

S43、利用累计概率霍夫变换检测直线，并计算所有直线的斜率和截距；

S44、去除部分非垂直线的直线；去除坐标在左半边、斜率不大于0，和坐标在右半边、斜率不小于0的直线，保留下来的直线累加；

S45、固定步长调整霍夫变换的接受直线最小长度的阈值，重复S42- S44；

S46、根据IMU测得的俯仰角，将每条直线的斜率和截距代入玻璃幕墙边框转换模型，计算垂直直线到机器人的距离。