货物空间体积测量方法及装置与流程

本申请涉及ai领域，具体涉及一种货物空间体积测量算法及装置。

背景技术：

仓库是存放货物的地方，一个大的仓库有时会有数以万计的货物，对这些货物进行精细化的管理可以提高仓储效率。采集每一个货物的信息就是一件非常重要的事情，目前针对货物量方更多的是采用人工测试计算的方式，货物公司对货物量方的计算也需要充分考虑。

相关技术中采用人工测量货物方量的方式，需要花费大量的人力成本和时间成本，且人工测量误差较大，测量结果不准确。

因此，亟需一种自动计算货物空间体积的测量方法及装置，以解决相关技术中采用人工方式对货物进行测量导致的效率低、成本高以及误差大的技术问题。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的问题，本申请提供一种货物空间体积测量算法及其装置，能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量。

为了解决上述问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种货物空间体积测量算法，包括：

获取货物的空间位置信息，对检测货物中无法检测的位置信息进行位置信息补偿；

根据经过空间补偿后的所述货物的分布信息，得到所述货物的空间分布信息；

根据所述空间分布信息，对货物空间位置进行移动，计算相应的货物空间体积。

进一步地，获取货物的分布信息，包括：

通过传感器采集得到所述货物的空间分布信息；

对分布空间信息进行数据预处理，得到经过数据预处理后的货物空间信息，其中，所述数据预处理包括：数据过滤、数据补偿和数据变换。

进一步地，对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿，包括：

根据所述传感器的检测点位置信息和对应的车辆基本信息，确定补偿点信息；

根据补偿点信息对空间分布信息中的边缘数据进行数据补偿，得到经过边缘数据补偿后的空间分布信息。

进一步地，得到所述货物的空间分布网络，包括：

通过传感器采集得到货物的高度信息；

根据所有所述货物的高度信息，得到货物对应的空间网络分布。

进一步地，在得到所述货物的空间高度分布数据之后，包括：

标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。

加载预处理后的sensor数据，精确货物空间特征点的位置。对于边缘数据采用补偿点的方法进行补偿，具体通过sensor检测点和相应的车辆基本信息按照sensor的分布进行添加。

对货物表面区域基于逐点插值规则对所述空间分布网络进行归一化处理，所述逐点插值规则的公式如下：

xo＝(1-α-β)x1+αx2+βx3，

yo＝(1-α-β)y1+αy2+βy3，

其中，x1＝(x1,y1),x2＝(x2,y2),x3＝(x3,y3)，xo是三角形外部的点，xo满足：α≥0,β≥0,α+β≥1。α和β体现了每个顶点对特定区域的权重贡献。x1＝(x1,y1),x2＝(x2,y2),x3＝(x3,y3)是xo＝(x0,y0)相邻的三个点。此处根据实际车型装载的方式不同尽可能的模拟实际装载情况，防止车辆装载有较大的空间剩余，经实际调研，取α+β＝3/2(模拟边缘空间，根据实际车型)，在具体实施中，先根据以下公式计算边缘点在的位置：

x＝x1

y＝y0+x2/2

其中，x,y是边缘位置，其一般是浮点数，上述的三个点就是与原位置相邻的三个点，通过上述公式将边缘点填补。

进一步地，根据所述网络空间分布，得到所述货物的空间体积，包括：

判断所述空间网络分布的网格形状；

若所述网格形状为四边形，则对应的空间体积计算公式为：

v＝l0*w0*h，

其中，l0、w0、h为对应立方体的长、宽、高。对于不能构造四边形的运用三角网法近似处理，其体积计算为：

v1＝l1*w1*h1+v2

其中l0、w0、h为对应立方体的长、宽、高，该立方体可用四边形网络覆盖的物体；l1、w1、h1为三角网络覆盖区域的长方体，v2为三角网覆盖的不规则四面体，其体积计算为：

v2＝s.h/3。

进一步地，经过空间补偿后的货物位置信息，得到所述货物的空间网络分布，包括：

通过逐步插值算法对边缘点位置进行线性加权，从而得到最后的物体空间全覆盖。

进一步地，根据所述空间分布网络，得到货物的空间体积，包括：

所述货物的空间体积的计算公式为：

第二方面，本申请提供一种货物空间体积测量装置，包括：

边缘空间补偿模块，用于获取货物的分布空间，对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿；

空间网络构建模块，用于根据经过空间补偿后的货物空间分布，得到所述货物的空间分布网络；

货物体积计算模块，用于根据所述空间网络分布，采用空间位置移动，运用三角网覆盖得到所述货物的空间体积。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的算法程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的货物空间体积测量方法的步骤。

由上述技术方案可知，本申请提供一种货物体积测量算法及装置，通过获取货物的空间分布，并对所述空间分布中的无法检测的空间数据进行数据修正，修正货物装载过程中的边缘空隙，提高了量方检测的准确度，然后根据货物的高度信息，构建所述货物的空间分布信息，对货物的实际空间形态有较佳的模拟效果，具有较好的鲁棒性，再然后根据货物空间位置、高度数据，得到所述货物的空间体积，能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施案例或现有技术中的技术方案，下面将对实施案例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施案例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施案例中的货物空间体积测量算法的流程示意图之一；

图2为本申请实施案例中的货物高度检测装置示意图之二；

图3为本申请实施案例中的货物高度检测测量算法的流程示意图之三；

图4为本申请实施案例中的货物空间体积三角网测量算法的流程示意图之四；

图5为本申请实施案例中的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请实施案例技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施案例中的附图，对本申请实施案例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施案例是本申请的部分实施案例，而不是全部的实施案例。基于本申请中的实施案例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施案例，都属于本申请保护的范围。

考虑到相关技术中采用人工测量货物方量的方式，需要花费大量的人力成本和时间成本，且人工测量误差较大，测量结果不准确的问题，本申请提供一种货物空间体积测量算法及装置，通过获取货物的高度信息，并对所述空间中的无法完全检测的空间信息进行空间补偿，修正了货物装载过程中的边缘空隙，提高了量方检测的准确度，然后根据空间补偿后的所述货物分布信息，构建对应的货物空间网络结构，对货物的实际空间形态有较佳的模拟效果，具有较好的鲁棒性，再然后根据所述货物高度信息，通过将相近高度的货物在计算中移动至相近位置，减少货物之间的空隙，提高检测准确度，得到所述货物的空间位置，能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量。

为了能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量，本申请提供一种货物空间体积测量算法的实施案例，其流程图参见图1至图4，所述货物空间体积测量方法具体包含有如下内容：

步骤s101：获取货物的分布空间，对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿。

步骤s102：根据经过空间补偿后的所述货物的分布空间，得到对应的所述货物的空间分布网络。

步骤s103：根据所述空间分布网络，得到对应的所述货物的空间体积。

具体地：

(1)数据准备：在数据预处理阶段，收集各种情况数据集，如下图所示，标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。(2)构建空间模型，步骤如下：

(2.1)加载预处理后的sensor数据，精确货物空间特征点的位置；

对于边缘数据采用补偿点的方法进行补偿，具体通过sensor检测点和相应的车辆基本信息按照sensor的分布进行添加

(2.2)通过sensor检测，取货物顶点进行货物顶点表面覆盖，形成货物网络空间分布；

(2.3)对货物表面区域基于逐点插值进行归一化处理，逐点插值公式如下：

xo＝(1-α-β)x1+αx2+βx3

yo＝(1-α-β)y1+αy2+βy3

其中x1＝(x1,y1),x2＝(x2,y2),x3＝(x3,y3)，其中xo是三角形外部的点满足：

α≥0

β≥0

α+β≥1

α,β体现了每个顶点对特定区域的权重贡献是xo＝(x0,y0)相邻的三个点。此处根据实际车型装载的方式不同尽可能的模拟实际装载情况，防止车辆装载有较大的空间剩余，经实际调研，取α+β＝3/2(模拟边缘空间，根据实际车型)

(2.4)在具体实施中，先根据以下公式计算边缘点在的位置：

x＝x1

y＝y0+x2/2；

其中，x,y是边缘位置，其一般是浮点数，上述的三个点就是与源位置相邻的三个点，通过上述公式将边缘点填补。

(3)对边缘点处理完成后建立空间模型，其步骤为：

(3.1)对边缘区域处理后的数据点整合检测数据后，对这些数据进行网络覆盖，按照：四边形网络：其体积计算：

v＝l0*w0*h；

对于不能构造四边形的运用三角网法近似处理，其体积计算为：

v1＝l1*w1*h1+v2；

其中l0、w0、h为对应立方体的长、宽、高，该立方体可用四边形网络覆盖的物体；l1、w1、h1为三角网络覆盖区域的长方体，v2为三角网覆盖的不规则四面体，其体积计算为：

v2＝s.h/3；

(3.2)通过逐步插值算法对边缘点位置进行线性加权，从而得到最后的物体空间全覆盖，其平面图如下：

(4)计算空间体积之和，最终根据以下公式计算货物方量：

为了更进一步说明本方案，本申请还提供一种应用上述货物空间体积测量装置实现货物空间体积测量方法的具体应用实例，具体包含有如下内容：

1、数据准备：在数据预处理阶段，收集各种情况数据集，如下图所示，标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。

2、构建空间模型，步骤如下：

(1)加载预处理后的sensor数据，精确货物空间特征点的位置；

对于边缘数据采用补偿点的方法进行补偿，具体通过sensor检测点和相应的车辆基本信息按照sensor的分布进行添加

(2)通过sensor检测，取货物顶点进行货物顶点表面覆盖，形成货物网络空间分布；

(3)对货物表面区域基于逐点插值进行归一化处理，逐点插值公式如下：

xo＝(1-α-β)x1+αx2+βx3

yo＝(1-α-β)y1+αy2+βy3

其中x1＝(x1,y1),x2＝(x2,y2),x3＝(x3,y3)，其中xo是三角形外部的点满足：α≥0、β和≥0α+β≥1，其中α和β体现了每个顶点对特定区域的权重贡献是xo＝(x0,y0)相邻的三个点。此处根据实际车型装载的方式不同尽可能的模拟实际装载情况，防止车辆装载有较大的空间剩余，经实际调研，取α+β＝3/2(模拟边缘空间，根据实际车型)

(4)在具体实施中，先根据以下公式计算边缘点在的位置：

x＝x1

y＝y0+x2/2；

其中，x,y是边缘位置，其一般是浮点数，上述的三个点就是与源位置相邻的三个点，通过上述公式将边缘点填补。

3、对边缘点处理完成后建立空间模型，其步骤为：

(1)对边缘区域处理后的数据点整合检测数据后，对这些数据进行网络覆盖，按照：四边形网络：其体积计算：

v＝l0*w0*h；

对于不能构造四边形的运用三角网法近似处理，其体积计算为：

v1＝l1*w1*h1+v2；

其中l0、w0、h为对应立方体的长、宽、高，该立方体可用四边形网络覆盖的物体；l1、w1、h1为三角网络覆盖区域的长方体，v2为三角网覆盖的不规则四面体，其体积计算为：

v2＝s.h/3；

(2)通过逐步插值算法对边缘点位置进行线性加权，从而得到最后的物体空间全覆盖。

4、计算空间体积之和，最终根据以下公式计算货物方量：

本申请的实施案例还提供能够实现上述实施案例中的货物空间体积测量方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图5，所述电子设备具体包括如下内容：

处理器(processor)601、存储器(memory)602、通信接口(communicationsinterface)603和总线604；

其中，所述处理器601、存储器602、通信接口603通过所述总线604完成相互间的通信；所述通信接口603用于实现货物空间体积测量装置、在线业务系统、客户端设备以及其他参与机构之间的信息传输；

所述处理器601用于调用所述存储器602中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施案例中的货物空间体积测量方法中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤s101：获取货物的分布空间，对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿。

步骤s102：根据经过空间补偿后的所述货物的分布空间，得到对应的所述货物的空间分布网络。

步骤s103：根据所述空间分布网络，得到对应的所述货物的空间体积。

从上述描述可知，本申请实施案例提供的电子设备，能够获取货物的分布空间，并对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿，修正了货物装载过程中的边缘空隙，提高了量方检测的准确度，然后根据经过空间补偿后的所述货物的分布空间，构建对应的所述货物的空间分布网络，对货物的实际空间形态有较佳的模拟效果，具有较好的鲁棒性，再然后根据所述空间分布网络，得到对应的所述货物的空间体积，能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量。

本申请的实施案例还提供能够实现上述实施案例中的货物空间体积测量方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施案例中的货物空间体积测量方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤s101：获取货物的分布空间，对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿。

步骤s102：根据经过空间补偿后的所述货物的分布空间，得到对应的所述货物的空间分布网络。

步骤s103：根据所述空间分布网络，得到对应的所述货物的空间体积。

从上述描述可知，本申请实施案例提供的计算机可读存储介质，能够获取货物的分布空间，并对所述分布空间中的边缘空间进行空间补偿，修正了货物装载过程中的边缘空隙，提高了量方检测的准确度，然后根据经过空间补偿后的所述货物的分布空间，构建对应的所述货物的空间分布网络，对货物的实际空间形态有较佳的模拟效果，具有较好的鲁棒性，再然后根据所述空间分布网络，得到对应的所述货物的空间体积，能够快速、便捷和准确的对货物的空间体积进行自动测量。

本说明书中的各个实施案例均采用递进的方式描述，各个实施案例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施案例重点说明的都是与其他实施案例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施案例而言，由于其基本相似于方法实施案例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施案例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施案例进行了描述。其它实施案例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施案例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

虽然本申请提供了如实施案例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施案例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施案例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施案例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施案例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施案例可采用完全硬件实施案例、完全软件实施案例或结合软件和硬件方面的实施案例的形式。

本说明书实施案例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施案例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施案例均采用递进的方式描述，各个实施案例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施案例重点说明的都是与其他实施案例的不同之处。尤其，对于系统实施案例而言，由于其基本相似于方法实施案例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施案例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施案例”、“一些实施案例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施案例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施案例的至少一个实施案例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施案例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施案例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施案例或示例以及不同实施案例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书的实施案例而已，并不用于限制本说明书实施案例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施案例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施案例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施案例的权利要求范围之内。