[发明专利]一种库位检测方法和系统

权利要求书

1.一种库位检测方法，其特征在于，由库位检测系统中的服务器执行，所述库位检测系统还包括安装在待检测库位区域上方一定高度的至少一个相机，所述至少一个相机的视野覆盖整个库位区域，用于采集库位区域的实时图像，所述库位区域包括若干库位，所述方法包括：

S110、对所述至少一个相机采集到的实时图像进行拼接处理，以得到所述待检测库位区域的全局地图；

S120、基于深度学习框架训练所述检测库位区域的目标识别模型；

S130、根据所述全局地图，通过训练后的目标检测模型对所述实时图像进行识别，以得到库位区域中各库位的状态信息和位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S110具体包括：

通过直方图处理的方式预测各相机采集的实时图像的重叠区域；

提取所述实时图像中的特征点，并对所提取的特征点进行特征点匹配；

根据特征点在不同实时图片中的像素坐标计算透视变换矩阵，根据所述透视变换矩阵得到所述待检测库位区域拼接后的全局地图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S110之后还包括：消除所述全局地图重叠区域的重影问题。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述消除所述全局地图重叠区域的重影问题，具体包括：

消除所述全局地图的颜色差异和结构差异，得到所述全局地图的能量图；

将所述能量图中的最小能量路径确定为接缝；

通过图像融合去除所述接缝的不连续，以得到校正后的全局地图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S120具体包括：

通过所述相机采集所述目标识别模型的训练样本，所述训练样本为相机采集的图像中包含的目标检测对象的位姿信息；

根据所述训练样本对基于YOLO深度学习框架的目标识别模型进行训练，以得到训练后的目标识别模型。

6.一种库位检测系统，其特征在于，包括服务器和安装在待检测库位区域上方一定高度的至少一个相机，所述至少一个相机的视野覆盖整个库位区域，用于采集库位区域的实时图像，所述库位区域包括若干库位，所述服务器包括：

全局地图构建模块，用于对所述至少一个相机采集到的实时图像进行拼接处理，以得到所述待检测库位区域的全局地图；

目标识别模型训练模块，用于基于YOLO深度学习框架训练待所述检测库位区域的目标识别模型；

库位识别模块，用于根据所述全局地图，通过训练后的目标检测模型对所述实时图像进行识别，以得到库位区域中各库位的状态信息和位置信息。