[发明专利]基于铲装前后物料堆三维重构的铲装体积获取方法及系统

权利要求书

1.一种基于铲装前后物料堆三维重构的铲装体积获取方法，其特征在于，包括：

步骤(1)，对铲装前物料堆表面进行双目图像采集；

步骤(2)，对铲装前物料堆表面的双目图像，采用SuperPoint算法进行特征点检测和特征点描述，及采用SuperGlue算法和随机抽样一致性算法进行特征点匹配和提纯，计算得到稀疏匹配特征点和视差，并通过Delaunay三角化处理得到对应的三角映射参数；根据匹配得到的稀疏特征点和视差，基于双目相机立体成像原理构建得到稀疏三维点云；根据获得的稀疏三维点云和三角映射参数，构建最大后验概率模型估计剩余像素点的最优视差值，并构建得到铲装前物料堆表面稠密三维点云模型；

步骤(3)，对工程机械完成铲装后的物料堆表面进行双目图像采集；

步骤(4)，对铲装后物料堆表面的双目图像，采用SuperPoint算法进行特征点检测和特征点描述，及采用SuperGlue算法和随机抽样一致性算法进行特征点匹配和提纯，计算得到稀疏匹配特征点和视差，并通过Delaunay三角化处理得到对应的三角映射参数；根据匹配得到的稀疏特征点和视差，基于双目相机立体成像原理构建得到稀疏三维点云；根据获得的稀疏三维点云和三角映射参数，构建最大后验概率模型估计剩余像素点的最优视差值，并构建得到铲装后物料堆表面稠密三维点云模型；

步骤(5)，采用体素化网格方法对铲装前物料堆表面稠密三维点云模型和铲装后物料堆表面稠密三维点云模型分别进行点云降采样；根据铲装区域边界向外扩展一定距离区域处对降采样后点云进行粗分割，并对粗分割后的铲装前点云模型和铲装后点云模型采用ICP算法进行点云配准；根据铲装区域边界对配准后点云模型进行精分割，得到实际铲装区域点云模型，并采用Delaunay三角剖分的Alpha形状算法估计得到铲装体积。

2.根据权利要求1所述的基于铲装前后物料堆三维重构的铲装体积获取方法，其特征在于，对铲装前物料堆表面进行双目图像采集之前，还包括：

对安装于工程机械上的双目立体相机进行标定和图像校正。

3.根据权利要求2所述的基于铲装前后物料堆三维重构的铲装体积获取方法，其特征在于，对双目立体相机进行标定，具体包括：

通过张正友标定法获得相机的内参数和外参数，相机的内参数包括相机镜头光轴在像素坐标系中投影位置坐标(u₀,v₀)和相机焦距f，相机的外参数包括旋转矩阵R和平移矩阵T，通过相机的内参数和外参数实现图像像素坐标系与世界坐标系之间的转换。

4.根据权利要求2所述的基于铲装前后物料堆三维重构的铲装体积获取方法，其特征在于，对双目立体相机进行图像校正，具体包括：

使得左侧图像中的一点沿着同一水平极线在右侧图像中能找到对应点。