[发明专利]基于智能检测设备的边缘计算处理方法、装置、及设备

说明书

本申请涉及基于智能检测设备的边缘计算处理方法、装置、及设备，方法包括：获取当前环境深度图像；根据当前环境深度图像，采用帧间差分法和背景差分法相结合方式从深度图像中获取人体分割数据；根据获取的人体分割数据，计算其质心点到相机的距离，得到人体与人形检测设备之间的距离信息；将所述深度图像、所述人体分割数据、所述距离信息进行数据类型转换，输出加载了人体检测信息的标准H.264/H.265数据流。本发明从深度图像中获取人体分割数据，输出加载了检测信息的标准数据流，将标准数据用于终端客户；终端客户只需要获取到标准的数据流，结合自己的需求使用即可，改善了终端客户上位机计算能力不足，后期维护困难的问题。

技术领域

本申请涉及基于智能人形检测技术领域，特别是涉及一种基于智能检测设备的边缘计算处理方法及装置、计算机设备、可读存储介质。

背景技术

在大型工厂生产车间，越来越多的企业开始使用AGV小车，码垛机，产线物体拾取等机器人设备进行货物的搬运，拾取等功能，进一步解放了人力，其在设备上面增加了传感器和上位机，利用上位机和多传感器融合技术，完成路径规划，避障，货物搬取等整体功能。

随着传感器的增多，上位机对各类传感器的算法和硬件计算能力要求增加，随之而来的是整个上位机的功耗，散热，价格增加。同时，对设备维护带来隐形的影响，如若设备出现问题，在寻找解决方案的过程中由于涉及的外围电路和传感器较多，使得寻找和解决问题的效率低下，影响设备工作。

现有技术基于3D视觉、激光雷达、碰撞条、声光报警等多级安全措施，与上位机配合完成话务检测、识别、定位、抓取、码放、的一系列动作，设备核心的中枢控制均在上位机完成。在工厂智能化过程中，最核心的一点是检测人，也最关键的部分，运行的设备在与人有冲突的环境中只要检测到人，必须马上停止工作，以保证人员安全。现有技术中随着多传感器的融合，存在各类凸显问题如下：

1).上位机计算能力要求越来越高，设计和制造成本增高；

2).多传感器融合算法越来越复杂，其出现风险的概率加大；

3).人体检测要求越来越高，其消耗的硬件资源加大；

4).维护设备难度加大，由于多传感器中枢是一个，后期出现问题使得寻找和解决问题的效率降低，难度加大。

因此，现有技术有待改进。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种基于智能检测设备的边缘计算处理方法及装置、计算机设备、可读存储介质，本发明维护简单，解决问题效率高，实现容易，硬件实现成本低，并可以降低风险概率。

一种基于智能检测设备的边缘计算处理方法，其中，所述方法包括：

获取当前环境深度图像；

根据当前环境深度图像，采用帧间差分法和背景差分法相结合方式从深度图像中获取人体分割数据；

根据获取的人体分割数据，计算其质心点到相机的距离，得到人体与人形检测设备之间的距离信息；

将所述深度图像、所述人体分割数据、所述距离信息进行数据类型转换，输出加载了人体检测信息的标准H.264/H.265数据流至客户终端。

所述基于智能检测设备的边缘计算处理方法，其中，所述获取当前环境深度图像的步骤包括：

通过智能人形检测设备中的深度测量模组获取当前环境深度图像。

所述基于智能检测设备的边缘计算处理方法，其中，所述根据当前环境深度图像，采用帧间差分法和背景差分法相结合方式从深度图像中获取人体分割数据的步骤包括：

预先选取深度图像中的一帧作为背景帧，基于各像素点的深度值建立其高斯模型；