[发明专利]货架识别方法、装置、存储介质及机器人

说明书

本申请公开了一种货架识别方法、装置、存储介质及机器人，通过分别在N个货架的所有层板的左边缘设置锚点，在第N个货架的所有层板的右边缘设置锚点，获取N个货架的货架图像，识别货架图像的全部锚点，通过全部锚点划分出N个货架，从而使锚点分别对应N个货架的边缘信息和层板信息，因此能够通过识别N个货架的全部锚点，对并排的多个货架进行识别和划分。

技术领域

本发明属于的货架识别的技术领域，尤其涉及一种货架识别方法、装置、存储介质及机器人。

背景技术

近几年，智慧零售是人工智能重要的应用领域，通过计算机视觉算法进行货架检测是实现智慧零售的重要组成部分，通过算法智能检测货架可以给商超客户有效提供当前货架陈列情况，即能清晰分辨货架商品陈列摆放信息，可以识别电子价签内容。

目前机器人巡检商超货架可以灵活有效的对商超货架进行数据采集，并且可以有效保护顾客隐私，在兼顾算法识别有效完成人物的同时，也使得商超变得更加条理智能。

但是实际商超商品的复杂摆放，各种各样复杂变换的场景和光线，若想得到完整的商品陈列信息，必须首先对货架进行识别。传统是通过对货架取景照片进行图像识别，以判别出货架，当将并排的多个货架或一个大货架划分为多个并排的小货架时，传统的方法无法将并排的货架进行区分识别。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种货架识别方法，旨在解决传统的技术方案中无法对并排的多个货架进行区分识别的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种货架识别方法，应用于并排的N个货架，N为大于等于2的整数，包括：

分别在所述N个货架的所有层板的左边缘设置锚点，在第N个货架的所有层板的右边缘设置锚点；

获取所述N个货架的货架图像；

识别所述货架图像的全部所述锚点，通过全部所述锚点划分出所述N个货架。

其中一实施例中，所述通过全部所述锚点划分出所述N个货架包括：

基于所述货架图像构建坐标系；

获取全部所述锚点的坐标信息；

根据所述全部所述锚点的坐标信息划分出所述N个货架。

其中一实施例中，所述根据所述全部所述锚点的坐标信息划分出所述N个货架包括：

将全部所述锚点的纵坐标的差值小于第一预设值的归为同一列锚点，以获取N+1列锚点；

将全部所述锚点的横坐标的差值小于第二预设值的归为同一行锚点，以获取K行锚点；

以第M列锚点和第M+1列锚点得到第M个货架的左右边缘信息，通过所述第M个货架的K行锚点得到所述第M个货架的分层信息；

根据所述第M个货架的左右边缘信息和所述第M个货架的分层信息划分出第M个货架；

其中，M包括小于等于N的正整数，K为大于1的整数，L包括小于等于K的正整数。

其中一实施例中，所述以第M列锚点和第M+1列锚点得到第M个货架的左右边缘信息，通过所述第M个货架的K行锚点得到所述第M个货架的分层信息包括：

以第M列锚点的所有锚点纵坐标的平均值为第M列锚点的纵坐标，以获取N+1列锚点的纵坐标；

以第M列锚点的纵坐标和第M+1列锚点的纵坐标分别为第M个货架的左边缘坐标和第M个货架的右边缘坐标；

以第L行锚点的所有锚点横坐标的平均值为第L行锚点的横坐标，以获取K行锚点的横坐标；

以第M个货架的第L行锚点的横坐标为第M个货架的第L层板坐标。