[发明专利]托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质。其中方法包括：获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像；将彩色图像输入托盘检测模型，以确定托盘的至少一组目标角点坐标，托盘检测模型是基于预设神经网络训练得到的；根据至少一组目标角点坐标，在深度图像中确定托盘的托盘区域；根据托盘的托盘区域中的数据，确定托盘的位姿信息。本发明实施例能够实现对托盘位姿检测的目的。

技术领域

本发明实施例涉及定位技术领域，尤其涉及一种托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着物流行业的快速发展，托盘已广泛应用于生产、运输、仓储和流通等领域。托盘作为物流运作中重要的装卸、存储和运输设备，与无人叉车配套使用在现代物流中发挥着巨大的作用，因此对装载有货物的托盘进行位姿检测是无人叉车实施物流运作中不可或缺的一环。因此，如何对托盘的位姿进行检测，成为目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质，能够实现对托盘位姿检测的目的。

第一方面，本发明实施例提供了一种托盘位姿检测方法，包括：

获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像；

将所述彩色图像输入托盘检测模型，以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标，所述托盘检测模型是基于预设神经网络训练得到的；

根据所述至少一组目标角点坐标，在所述深度图像中确定所述托盘的托盘区域；

根据所述托盘的托盘区域中的数据，确定所述托盘的位姿信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种托盘位姿检测装置，包括：

图像获取模块，用于获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像；

角点确定模块，用于将所述彩色图像输入托盘检测模型，以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标，所述托盘检测模型是基于预设神经网络训练得到的；

区域确定模块，用于根据所述至少一组目标角点坐标，在所述深度图像中确定所述托盘的托盘区域；

位姿确定模块，用于根据所述托盘的托盘区域中的数据，确定所述托盘的位姿信息。

第三方面，本发明实施例还提供了一种托盘位姿检测设备，包括：

图像采集设备，用于采集至少一个托盘的深度图像和彩色图像；

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中任一所述的托盘位姿检测方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例中任一所述的托盘位姿检测方法。

本发明实施例公开的技术方案，具有如下有益效果：

通过获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像，以将彩色图像输入托盘检测模型，确定托盘的至少一组目标角点坐标，并根据至少一组目标角点坐标在深度图像中确定托盘的托盘区域，然后根据托盘的托盘区域中的数据确定托盘的位姿信息。本发明实施例通过结合彩色图像和深度图像，对托盘位姿进行检测，不仅实现了对托盘位姿检测的目的，还能充能利用彩色图像丰富的语义信息，以及降低对深度图像的处理复杂度，从而为提高托盘位姿检测的速度提供条件。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种托盘位姿检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的一种托盘位姿检测方法的流程示意图；