[发明专利]一种基于图像信息和深度信息的物体识别方法

权利要求书

1.一种基于图像信息和深度信息的物体识别方法，包括：

点云平面分割的步骤，从多信息传感器读取点云数据，对点云进行分割，将传感器传回的三维点云信息视野中较大的平面全部提取出来；

第一物体边缘检测的步骤，检测出第一物体边缘的位置；

第二物体匹配定位的步骤，在所述点云平面分割结果的基础上完成第二物体的检测和定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云平面分割的步骤具体包括：

获得有序点云，所述有序点云指的是点云有类似图像的结构，各个点的相邻关系与图像中像素间的相邻关系类似，是显式已知的；

按照点的相邻关系，划分为一系列的子窗口；

计算每个子窗口中包含点集的几何形状，包括平面的和非平面的；

用区域增长算法将相邻且在同一平面的子窗口聚类为一个大的平面。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一物体边缘检测的步骤具体包括：

在点云平面分割结果的基础上，提取出第一物体左右边缘的点，并用随机抽样一致性(RANSAC)算法在三维空间中拟合左右边缘的直线，从而得到第一物体左右边缘的直线方程。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二物体匹配定位的步骤具体包括：

在点云平面分割结果的基础上完成托盘的检测和定位，将第一物体和第二物体所在的平面从三维空间投影到二维空间，投影方向为此平面的法线方向；

投影后将平面进行网格化，如果平面投影后占用了某个方格，则此方格赋值为1，否则赋值为0，由此可以与所述第二物体的模板进行匹配。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从三维空间投影到二维空间的过程进一步包括坐标旋转变换、球面坐标系转直角坐标系，以及透视投影。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模板进行匹配的过程中，已知投影后得到的图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述投影后得到的图为8位图像，尺寸为W×H个像素，所述模板T的尺寸m×n个像素，叠放在投影后得到的图上平移，模板覆盖的区域叫子图S^ij，其中i，j为子图左上角在投影后得到的图上的坐标，搜索范围是：

1≤i≤W-M

1≤j≤H-N

通过比较T和S^ij的相似性，完成模板匹配过程。