[发明专利]一种货物位置识别方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明提出一种货物位置识别方法、系统、电子设备及存储介质，其方法技术方案包括货物检测框生成步骤，获取一货架图像，并通过深度学习方法对所述货架图像中的货物进行检测，对每个所述货物生成检测框；坐标信息处理步骤，以所述货架图像其中一角为原点，获取所述检测框的右下顶点的纵坐标，并根据所述检测框的右下顶点的纵坐标递归推导相邻的不同所述检测框是否位于同一层货架；货物位置确定步骤，判断位于同一层所述货架的所述检测框中最大的所述右下顶点的纵坐标，以最大的所述右下顶点的纵坐标作为该层所述货架的坐标，以确定所述货物所在货架的位置。本申请解决了现有方法计算量大、准确率低的问题。

技术领域

本发明属于图像检测技术领域，尤其涉及一种货物位置识别方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

利用图像深度学习进行物体检测时，可以检测到图片中物品的位置。但在有些场景中，不仅需要检测到物体的位置，还需要给出物品所在货架的层数，而现有技术一般通过做货架检测，获取每层货架的位置，通过找长直线的方式获取货架的位置，这种通过找长直线的方式找货架的方式，计算量大，准确率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种货物位置识别方法、系统、电子设备及存储介质，以至少解决现有方法计算量大、准确率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种货物位置识别方法，包括：货物检测框生成步骤，获取一货架图像，并通过深度学习方法对所述货架图像中的货物进行检测，对每个所述货物生成检测框；坐标信息处理步骤，以所述货架图像其中一角为原点，获取所述检测框的右下顶点的纵坐标，并根据所述检测框的右下顶点的纵坐标递归推导相邻的不同所述检测框是否位于同一层货架；货物位置确定步骤，判断位于同一层所述货架的所述检测框中最大的所述右下顶点的纵坐标，以最大的所述右下顶点的纵坐标作为该层所述货架的坐标，以确定所述货物所在货架的位置。

优选的，所述坐标信息处理步骤进一步包括：对所述右下顶点的纵坐标做从小到大排序，得到排序队列，根据所述排序队列进行递归推导。

优选的，所述坐标信息处理步骤进一步包括：在所述排序队列中，当所述检测框的高与该所述检测框的右下顶点的纵坐标之和大于下一所述检测框的右下顶点的纵坐标时，该相邻的两个所述检测框是位于同一层货架。

优选的，所述货物位置确定步骤进一步包括：对同一层货架中的所述检测框，按所述检测框中一顶点横坐标从小到大排序，以获得当前所述货架从左到右的所述货物的顺序。

第二方面，本申请实施例提供了一种货物位置识别系统，适用于上述一种货物位置识别方法，包括：货物检测框生成模块，获取一货架图像，并通过深度学习系统对所述货架图像中的货物进行检测，对每个所述货物生成检测框；坐标信息处理模块，以所述货架图像其中一角为原点，获取所述检测框的右下顶点的纵坐标，并根据所述检测框的右下顶点的纵坐标递归推导相邻的不同所述检测框是否位于同一层货架；货物位置确定模块，判断位于同一层所述货架的所述检测框中最大的所述右下顶点的纵坐标，以最大的所述右下顶点的纵坐标作为该层所述货架的坐标，以确定所述货物所在货架的位置。

在其中一些实施例中，所述坐标信息处理模块进一步包括：对所述右下顶点的纵坐标做从小到大排序，得到排序队列，根据所述排序队列进行递归推导。

在其中一些实施例中，所述坐标信息处理模块进一步包括：在所述排序队列中，当所述检测框的高与该所述检测框的右下顶点的纵坐标之和大于下一所述检测框的右下顶点的纵坐标时，该相邻的两个所述检测框是位于同一层货架。

在其中一些实施例中，所述货物位置确定模块进一步包括：对同一层货架中的所述检测框，按所述检测框中一顶点横坐标从小到大排序，以获得当前所述货架从左到右的所述货物的顺序。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的一种货物位置识别方法。