[发明专利]基于视觉的目标对象识别与定位方法、终端以及存储介质

权利要求书

1.基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，包括：

获取深度相机当前帧的场景图像数据与场景点云数据；

针对所述场景图像数据进行图像识别，识别出其中的目标对象；

将目标对象对应的目标点云数据从所述场景点云数据中区分出来；

针对所述目标点云数据包含的点进行平面分割，提取出当前帧中目标对象包含的平面；

在提取出的平面中筛选出目标面；

基于所述目标面的位姿计算目标对象的位姿。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述针对所述场景图像数据进行图像识别具体包括：

采用基于神经网络的目标检测系统对所述场景图像数据进行识别。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述针对所述目标点云数据进行平面分割具体包括：

以所述目标点云数据内的每个点为基准分别以设定搜索半径确定搜索范围；

以搜索范围内的点构成的面为参照求出作为基准的点的法向量；

根据目标点云数据内所有点的法向量对目标点云数据内的点进行聚类。

4.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述在提取出的平面中筛选出目标面具体包括：

求取每个提取出的平面的面积；

将每个提取出的平面的面积与目标面的实测面积对比，筛选出与所述实测面积相同或相近的平面，该平面即为目标面。

5.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述采用基于神经网络的目标检测系统对所述场景图像数据进行识别之前还包括：

建立目标对象的参照模型。

6.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述建立目标对象的参照模型具体包括：

根据训练数据来训练参照模型，所述训练数据包括训练图片以及对应于每一幅训练图片的标签；

根据验证数据来调整参照模型，所述验证数据包括验证图片以及对应于每一幅验证图片的标签；

其中，所述训练图片以及所述验证图片均为关于目标对象的图片，所述标签为可在训练图片或验证图片中将目标对象框选出来的框选框的位置。

7.根据权利要求1所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法，其特征在于，所述目标面为带角点的平面，所述基于所述目标面计算目标对象的位置具体包括：

获取所述目标面的角点的坐标；

根据所述角点的坐标推算目标对象的位姿。

8.一种终端，其特征在于：包括处理器与存储器，所述存储器内存储有可执行程序，所述处理器执行所述可执行程序以实现如权利要求1-7所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法。

9.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质上存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的基于视觉的目标对象识别与定位方法。