物品堆积3D空间占用率的计算方法、编解码器及存储装置与流程

本申请涉及物品堆积状态检测技术领域，特别是涉及一种物品堆积3d空间占用率的计算方法、编解码器及存储装置。

背景技术：

物流行业在转运站中，包裹会临时堆积在指定区域，通过视频监控实时分析每个区域包裹堆积程度来指导调度系统。现有的检测包裹堆积状态方法依赖深度相机获取深度信息图，由于深度信息图只能反馈空间维度信息，在包裹堆积空间中出现人或车时，不能区分人、车或包裹，导致检测结果不准确。

技术实现要素：

本申请提供一种物品堆积3d空间占用率的计算方法、编解码器及存储装置，能够利用单目图像精确、快速检测空间区域中物品堆积状态。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种物品堆积3d空间占用率的计算方法，包括：

获取单目相机采集的图像，所述图像包含构成物品堆积空间区域的多个平面；

采用深度学习分割算法对所述图像进行处理，确定具有物品的所述平面及其所述物品占据区域；

计算每个所述物品占据区域的面积及对应的所述平面的面积；

根据所述平面的面积和所述物品占据区域的面积计算所述空间区域的空间占用率。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种编解码器，该编解码器包括处理器、与处理器耦接的存储器，其中，存储器存储有用于实现上述计算方法的程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令以获取物品堆积3d空间占用率。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储装置，存储有能够实现上述计算方法的程序文件。

本申请的有益效果是：本申请提供一种物品堆积3d空间占用率的计算方法、编解码器及存储装置，能够利用深度学习算法自动识别出构成空间区域中多个平面内物品占据区域，智能排除非目标物品，防止非物品占据区域对计算空间占用率的影响，提高计算结果准确性；利用单目图像精确、快速检测空间区域中物品堆积状态，节约成本，可推广性强。

附图说明

图1是本发明第一实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法的流程示意图；

图2是本发明一种实施例的空间区域的结构示意图；

图3是本发明一种实施例的空间区域中物品占据的场景示意图；

图4是本发明第二实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法的流程示意图；

图5是本发明实施例的物品堆积3d空间占用率的计算装置的结构示意图；

图6是本发明实施例的编解码器的结构示意图；

图7是本发明实施例的存储装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

图1是本发明第一实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括步骤：

步骤s101：获取单目相机采集的图像，图像包含构成物品堆积空间区域的多个平面。

在步骤s101中，物品可以是包裹，平面中可以包括物品占据区域和非物品占据区域，在后续步骤中，需识别物品占据区域并将物品占据区域分割出来。一实施例中，如图2所示，空间区域1包括：构成空间区域1的水平面11、与水平面11垂直设置的第一立平面12、第二立平面13以及第三立平面14。在一个场景中，如图3所示，水平面11包括物品占据区域110，第一立平面12、第二立平面13以及第三立平面14没有对应的物品占据区域。本实施例采用单目相机采集图像，与深度相机相比，成本更低。在本实施例中，单目相机在第一次使用时，需预配置空间区域，在后续使用过程中，每更换不同的物品堆积场景时，需重新预配置空间区域。

步骤s102：采用深度学习分割算法对图像进行处理，确定具有物品的平面及其物品占据区域。

在步骤s102中，将图像输入至分割模型中，输出物品占据区域。分割模型根据多组训练数据建立，每组训练数据均包括物品图像。当物品为包裹时，采用深度学习分割算法可以自动识别出空间区域中多个平面内物品占据区域，智能排除非目标物品，输出结果仅为物品占据区域，防止空间区域中的人或车占据区域的干扰，提高后续计算结果的准确性。

步骤s103：计算每个物品占据区域的面积及对应的平面的面积。

步骤s104：根据平面的面积和物品占据区域的面积计算空间区域的空间占用率。

在步骤s104中，一实施例中，先获得每个物品占据区域与所在平面面积的比率，以得到对应每个平面的面积占用率；再累加面积占用率，获得空间区域的空间占用率。本实施例中，每个平面的面积占用率为：每个物品占据区域与所在平面面积的比率，再乘以对应的平面的权重系数。

本实施例采用权重系数评价物品堆积时对空间的利用率，物品堆积状态不同，则对每个平面的利用率不同，导致每个平面的权重系数不同。在将比率乘以对应的平面的权重系数，获得每个平面的面积占用率之前，根据多个图像的物品堆积状态预设平面的权重系数。通过上述方式，本实施例的面积占用率计算结果更加精确，数据更加真实可靠。

本发明第一实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法通过深度学习分割算法对单目相机采集的图像进行处理，能够准确识别目标物品和非目标物品，进而识别物品占据区域和非物品占据区域，并在分割模型中将物品占据区域分割出来，防止非物品占据区域对计算空间区域的空间占用率的影响，提高计算结果准确性；利用单目图像精确、快速检测空间区域中物品堆积状态，节约成本，可推广性强。

图4是本发明第二实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图4所示的流程顺序为限。如图4所示，以构成空间区域的各个平面均有物品占据的场景为例进行说明，该方法包括步骤：

步骤s401：获取单目相机采集的图像，图像包含构成物品堆积空间区域的多个平面。

在本实施例中，图4中的步骤s401和图1中的步骤s101类似，为简约起见，在此不再赘述。

步骤s402：获得空间区域的平面分布数据，空间区域包括：构成空间区域的水平面、与水平面垂直设置的第一立平面、第二立平面以及第三立平面。

步骤s403：采用深度学习分割算法对图像进行处理，确定水平面及其物品占据区域、第一立平面及其物品占据区域、第二立平面及其物品占据区域、第三立平面及其物品占据区域。

步骤s404：分别计算水平面及其物品占据区域的面积、第一立平面及其物品占据区域的面积、第二立平面及其物品占据区域的面积、第三立平面及其物品占据区域的面积。

在步骤s404中，计算各个平面及其物品占据区域的面积不分先后顺序。

步骤s405：计算空间区域的空间占用率。

在步骤s405中，首先计算水平面的面积占用率、第一立平面的面积占用率、第二立平面的面积占用率以及第三立平面的面积占用率，再累加水平面的面积占用率、第一立平面的面积占用率、第二立平面的面积占用率以及第三立平面的面积占用率，获得空间区域的空间占用率。

其中，水平面的面积占用率为水平面的物品占据区域的面积与水平面面积的比率，再乘以水平面的权重系数；第一立平面的面积占用率为第一立平面的物品占据区域与第一立平面的面积的比率，再乘以第一立平面的权重系数；第二立平面的面积占用率为第二立平面的物品占据区域与第二立平面的面积的比率，再乘以第二立平面的权重系数；第三立平面的面积占用率为第三立平面的物品占据区域与第三立平面的面积的比率，再乘以第三立平面的权重系数。

本发明第二实施例的物品堆积3d空间占用率的计算方法在第一实施例的基础上，通过预设置包含有水平面和立平面的空间区域，利用单目相机获取的图像实现空间区域中物品堆积占比的计算，节约成本、可推广性强。

图5是本发明实施例的物品堆积3d空间占用率的计算装置的结构示意图。如图5所示，该装置50包括图像获取模块51、图像分割模块52、第一计算模块53和第二计算模块54。

图像获取模块51用于获取单目相机采集的图像，图像包含构成物品堆积空间区域的多个平面。

图像分割模块52与图像获取模块51耦接，用于采用深度学习分割算法对图像进行处理，确定具有物品的平面及其物品占据区域。

第一计算模块53与图像分割模块52耦接，用于计算每个物品占据区域的面积及对应的平面的面积。

第二计算模块54与第一计算模块53耦接，用于根据平面的面积和物品占据区域的面积计算空间区域的空间占用率。

可选地，第二计算模块54包括面积占用率计算单元和空间占用率计算单元，面积占用率计算单元用于根据每个物品占据区域的面积及对应的平面的面积计算平面的面积占用率；空间占用率计算单元用于累加面积占用率，获得空间区域的空间占用率。本实施例中面积占用率计算单元计算每个物品占据区域与所在平面面积的比率，再乘以对应的平面的权重系数，获得该平面的面积占用率。

请参阅图6，图6为本发明实施例的编解码器的结构示意图。如图6所示，该编解码器60包括处理器61及和处理器61耦接的存储器62。

存储器62存储有用于实现上述任一实施例所述的物品堆积3d空间占用率的计算方法的程序指令。

处理器61用于执行存储器62存储的程序指令以获取物品堆积3d空间占用率。

其中，处理器61还可以称为cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)。处理器61可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器61还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

参阅图7，图7为本发明实施例的存储装置的结构示意图。本发明实施例的存储装置存储有能够实现上述所有方法的程序文件71，其中，该程序文件71可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。