[发明专利]三维标志点识别方法、系统、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种三维标志点识别方法、系统、存储介质及终端，方法包括：采集用于进行三维标志点识别的三维点云、灰度图及标志点的结构参数；分别按照第一分割方法和第二分割方法对灰度图进行分割并获取第一灰度图数据和第二灰度图数据；根据第一灰度图数据和第二灰度图数据进行或运算以生成二值图；利用聚类算法将二值图中相互不连通的区域分别分割到不同的独立集合中；分别对每个独立集合中的多个目标特征判别项进行特征判别以生成多个判别结果；通过对多个判别结果加权计算以生成标志点识别结果的置信度；基于置信度满足预设要求，利用与标志点相对应的三维点云和标志点的结构参数计算该标志点的中心坐标。

技术领域

本发明涉及三维标志点识别技术领域，尤其涉及一种三维标志点识别方法、系统、存储介质及终端。

背景技术

三维标志点识别技术广泛应用于道路标识识别、飞机零部件加工检测、汽车构件工艺检测、人体姿态识别等领域。目前，三维标志点识别方法有基于点云深度信息的标志点识别方法、基于灰度图像的三维标志点识别方法和基于机器学习的标志点识别方法，这些方法已在多个领域广泛应用。

曲板加工检测过程中需要三维标志点识别技术对肋线位置进行定位。但应用环境特殊、作业现场环境恶劣会造成背景噪声和曲板表面灰度特征复杂问题。利用基于点云深度信息的标志点识别方法容易丢失标志点的深度信息而导致识别可靠性低；利用基于灰度图像的三维标志点识别方法在识别曲板标志点时会导致识别准确率低；利用基于机器学习的方法不但计算复杂度高，且泛化性能难以满足对识别可靠性较高的应用需求。由此可见，现有的三维标志点识别方法难以满足对复杂环境下曲板表面标志点进行快速、可靠识别的应用需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种三维标志点识别方法、系统、存储介质及终端，用以解决现有技术中对复杂环境下曲板表面标志点进行识别时可靠性低、准确率低及计算复杂、耗费资源等难题。

本发明的上述目的可采用下列技术方案来实现：

本发明提供了一种三维标志点识别方法，包括：

采集用于进行三维标志点识别的三维点云、灰度图及标志点的结构参数；

分别按照第一分割方法和第二分割方法对所述灰度图进行分割并获取第一灰度图数据和第二灰度图数据；

根据所述第一灰度图数据和所述第二灰度图数据进行或运算以生成二值图；

利用聚类算法将所述二值图中相互不连通的区域分别分割到不同的独立集合中；

分别对每个所述独立集合中的多个目标特征判别项进行特征判别以生成多个判别结果；

通过对所述多个判别结果加权计算以生成标志点识别结果的置信度；

基于所述置信度满足预设要求，利用与标志点相对应的所述三维点云和所述标志点的结构参数计算该标志点的中心坐标。

优选的，其中，按照第一分割方法对所述灰度图进行分割并获取第一灰度图数据包括：

计算所述灰度图的第一灰度均值；

基于所述第一灰度均值，计算所述灰度图中灰度大于所述第一灰度均值的第二灰度均值；

根据所述第一灰度均值和所述第二灰度均值加权计算生成全局灰度阈值；

利用所述全局灰度阈值对所述灰度图进行灰度分割并保留所述灰度图中灰度值满足第一条件的所述第一灰度图数据。

优选的，其中，按照第二分割方法对所述灰度图进行分割并获取第二灰度图数据包括：

将所述灰度图按照预设方案划分为多个子块；

对每个所述子块按照预设灰度阈值进行分割并保留所述灰度图中灰度值满足第二条件的所述第二灰度图数据。