[发明专利]基于双目相机的物体标识方法、系统、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述物体标识方法包括：

双目相机拍摄获得原始图像；

处理所述原始图像，获得RGB图像和深度图像，所述RGB图像的像素点与所述深度图像的深度点的位置相对应；

对所述RGB图像进行机器学习，获得所述RGB图像中至少一个物体的至少一个原始像素点，根据每个物体的原始像素点生成每个物体的像素点集合；

对于每一像素点集合，确定每一原始像素点在所述深度图像中对应位置处的原始深度点，并根据确定的原始深度点确定至少一个原始聚类中心，对所述深度图像进行聚类，获得多个深度点，进而获得包括所述多个深度点的已识别点集合，将所述已识别点集合标识为所述像素点集合所表示的物体。

2.如权利要求1所述的基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述根据确定的原始深度点确定至少一个原始聚类中心的步骤具体包括：

检测每一原始深度点是否对应有深度值；

选取所有对应有深度值的原始深度点作为原始聚类中心。

3.如权利要求2所述的基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述对所述深度图像进行聚类的步骤具体包括：

对于每一原始聚类中心，均执行聚类操作；

判断经由所述聚类操作是否产生新的聚类中心，所述新的聚类中心的深度值满足第一预设条件并且与当前聚类中心之间的距离满足第二预设条件；

若是，则对每一新的聚类中心均重复执行所述聚类操作，并返回所述判断经由所述聚类操作是否产生新的聚类中心的步骤。

4.如权利要求1所述的基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述物体标识方法还包括：

对所述深度图像中不包括在所有已识别点集合中的深度点进行聚类，获得至少一个未识别点集合，并将所述未识别点集合标识为未知物体。

5.如权利要求4所述的基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述物体标识方法还包括：

根据已识别点集合来进一步标识所述已识别点集合标识的物体的位置信息；

根据未识别点集合来进一步标识所述未识别点集合标识的未知物体的位置信息。

6.如权利要求5所述的基于双目相机的物体标识方法，其特征在于，所述物体标识方法还包括：

输出已识别点集合，以及所述已识别点集合标识的物体、物体的位置信息；

输出未识别点集合，以及所述未识别点集合标识的未知物体、未知物体的位置信息。

7.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于双目相机的物体标识方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于双目相机的物体标识方法的步骤。

9.一种基于双目相机的物体标识系统，其特征在于，所述物体标识系统包括：

双目相机，用于拍摄以获得原始图像；

处理模块，用于处理所述原始图像，获得RGB图像和深度图像，所述RGB图像的像素点与所述深度图像的深度点的位置相对应；

学习模块，用于对所述RGB图像进行机器学习，获得所述RGB图像中至少一个物体的至少一个原始像素点，根据每个物体的原始像素点生成每个物体的像素点集合；

聚类模块，对于每一像素点集合，用于确定每一原始像素点在所述深度图像中对应位置处的原始深度点，并根据确定的原始深度点确定至少一个原始聚类中心，对所述深度图像进行聚类，获得多个深度点，进而获得包括所述多个深度点的已识别点集合，将所述已识别点集合标识为所述像素点集合所表示的物体。