[发明专利]一种物料堆三维重构方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种物料堆三维重构方法、装置、电子设备及存储介质，控制激光发射器朝向物料堆发射激光网格，激光网格能够全面覆盖物料堆；采集设备采集在激光网格的照射下，物料堆在不同角度下的两张网格图像；获取两张网格图像中的目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标；将目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标输入到训练好的坐标预测模型中，得到物料堆的世界坐标；根据物料堆的世界坐标，建立物料堆的三维模型。本申请借助激光网格覆盖着物料面，两个采集设备采集到激光网格进行特征提取后进行匹配，坐标预测模型通过采集到的特征点进行料面的三维重构，减少了标定参数繁多的弊端，准确度更高，且具有在昏暗环境中操作性强。

技术领域

本申请涉及三维重构技术领域，具体而言，涉及一种物料堆三维重构方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在工程领域，大型的固体物料堆需要测量三维地貌参数、质量、体积等其他有效参数，例如高炉里的炉料堆、港口所堆放的物料、储存粮仓的粮食、发电厂的煤堆、矿山的矿石岩石等。

以资源型为发展途径的企业，例如火电厂、钢铁场、粮仓等，物料的盘存管理步骤是评估企业效益的重要环节，直接影响企业的生产成本。为了提高企业的经济效益,需要精确且快速地测量生产过程中或是盘存所需的固态物料堆的体积。

目前大部分企业依旧采用人工测量的方式获取物料堆表面。例如在矿山场中测量矿石物料堆积的体积，人工操作利用推土机将石头堆积成固定规则的形状，再利用测量工具人工进行测量，最后估算出矿石料堆的近似体积。另一种目测法，根据经验人工得出堆位情况，但只适用于小型的堆料，干扰因素十分多，耗时费力，精确度低。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种物料堆三维重构方法、装置、电子设备及存储介质，利用参数优化后的坐标预测模型进行预测，使用参数少，预测准确度高。

第一方面，本申请实施例提供了一种物料堆三维重构方法，所述方法包括：

控制激光发射器朝向物料堆发射激光网格，所述激光网格能够全面覆盖所述物料堆；

通过采集设备采集在所述激光网格的照射下，所述物料堆在不同角度下的两张网格图像；

获取所述两张网格图像中的目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标；其中，所述目标像素点为所述两张网格图像中对应同一区域的像素点；

将所述目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标输入到训练好的坐标预测模型中，得到所述物料堆的世界坐标；其中，所述坐标预测模型通过以下方式构建：构建包括核函数参数和惩戒因子的支持向量机模型，并根据遗传算法和瑞利分布函数优化所述支持向量机模型中的核函数参数和惩戒因子；根据所述目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标和与该目标像素点映射在所述物料堆的目标点的世界坐标构建训练数据集，通过所述训练数据集对优化后的所述支持向量机模型进行训练，得到训练好的坐标预测模型；

根据所述物料堆的世界坐标，建立所述物料堆的三维模型。

在本申请较佳的技术方案中，上述所述激光发射器朝向所述物料堆设置，且所述激光发射器的设置高度与所述物料堆的高度具有预设高度差；其中，所述预设高度差根据所述物料堆的高度确定；

所述采集设备为两个，两个所述采集设备分别位于所述物料堆相对的两侧，且每个所述采集设备相对于水平面的绝对俯角为位于预设角度范围内；其中，所述预设角度范围能够使所述采集设备采集覆盖所述物料堆的网格图像。

在本申请较佳的技术方案中，上述获取所述两张网格图像中的目标像素点分别在每张网格图像中的像素坐标，包括：

根据激光网格的交叉点信息，提取激光网格图像的激光特征点；

根据两张网格图像中灰度变化程度，从所述激光特征点中检测出目标角点；