[发明专利]物品分拣方法、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种物品分拣方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分拣物品的物品图像；

通过预先训练得到的物品分类模型对所述物品图像进行识别，得到所述待分拣物品的类别；

基于所述待分拣物品的类别对所述待分拣物品进行第一次分拣；

通过预设图像匹配算法将所述待分拣物品的物品图像与预设数据库中的该类别的物品图像进行匹配，得到所述待分拣物品的名称，其中所述预设数据库包括多个类别的物品图像及每个物品图像的名称；

基于所述待分拣物品的名称对所述待分拣物品进行第二次分拣。

2.如权利要求1所述的物品分拣方法，其特征在于，所述通过预先训练得到的物品分类模型对所述物品图像进行识别，包括：

获取所述多个类别的物品图像样本，将所述物品图像样本划分为训练集与验证集；

基于所述训练集与所述验证集对MobileNet网络进行训练，得到所述物品分类模型；

将所述物品图像输入至所述物品分类模型。

3.如权利要求1所述的物品分拣方法，其特征在于，所述通过预设图像匹配算法将所述待分拣物品的物品图像与预设数据库中的该类别的物品图像进行匹配，包括：

通过SIFT算法将所述待分拣物品的物品图像与所述预设数据库中的该类别的物品图像进行匹配。

4.如权利要求3所述的物品分拣方法，其特征在于，所述通过SIFT算法将所述待分拣物品的物品图像与所述预设数据库中的该类别的物品图像进行匹配，包括：

基于所述待分拣物品的物品图像建立尺度空间，在所述尺度空间中检测极值点，及将检测到的极值点作为所述待分拣物品的物品图像的关键点；

计算所述关键点的局部邻域的方向直方图，及将所述方向直方图中的最大值的方向作为所述关键点的基准方向，所述局部邻域基于所述关键点的尺度值确定；

基于所述关键点的基准方向对所述待分拣物品的物品图像进行旋转，及以所述关键点为中心选取预设大小的图像区域；

对所述图像区域进行分块，计算每个块的梯度直方图，以生成与所述每个块对应的特征向量；

基于所述每个块的特征向量生成所述关键点的描述子，及对所述关键点的描述子进行降维处理；

将所述关键点的描述子之间的双向距离向量作为关键点相似性判断的度量，对所述预设数据库中的该类别的物品图像中的关键点进行匹配；

若所述待分拣物品的物品图像与所述预设数据库中的第一物品图像匹配成功的关键点的数量大于第一阈值，判定所述待分拣物品的物品图像与所述第一物品图像匹配。

5.如权利要求4所述的物品分拣方法，其特征在于，所述将检测到的极值点作为所述待分拣物品的物品图像的关键点，包括：

获取每个极值点的关联信息，及基于所述关联信息从所述检测到的极值点中筛选得到所述待分拣物品的物品图像的关键点；

其中，所述关联信息包括所述极值点的预设邻域内的像素点的信息、所述极值点的值与主曲率。

6.如权利要求4或5所述的物品分拣方法，其特征在于，所述将所述关键点的描述子之间的双向距离向量作为关键点相似性判断的度量，包括：

当两个关键点的描述子之间的欧氏距离小于第二阈值，且所述两个关键点的描述子之间的曼哈顿距离小于第三阈值时，判定所述两个关键点匹配成功，其中所述两个关键点包括第一关键点与第二关键点，所述欧氏距离由所述第一关键点至所述第二关键点，所述曼哈顿距离由所述第二关键点至所述第一关键点。

7.如权利要求1所述的物品分拣方法，其特征在于，所述基于所述待分拣物品的类别对所述待分拣物品进行第一次分拣，包括：

将位于第一传送带上的所述待分拣物品分拣至与所述待分拣物品的类别对应的第二传送带上。

8.如权利要求7所述的物品分拣方法，其特征在于，所述基于所述待分拣物品的名称对所述待分拣物品进行第二次分拣，包括：

将位于所述第二传送带上的所述待分拣物品分拣至与所述待分拣物品的名称对应的收纳装置；

将所述收纳装置转移至指定操作区。