本發明(ming)涉(she)及(ji)圖像處理，尤其涉(she)及(ji)一(yi)種(zhong)水管粗細識別(bie)方法(fa)、裝置、電子設備及(ji)存儲介質(zhi)。

背景技術：

1、目前在無人(ren)清掃車領域(yu)內對(dui)行(xing)駛過程中的(de)周邊環境進(jin)行(xing)語義分(fen)(fen)割(ge)是需要(yao)的(de)，尤其是涉及(ji)安全(quan)問(wen)題的(de)，比如無人(ren)清掃車應用園區，公園等場景時，會常遇見水(shui)(shui)管(guan)，由于清掃車底盤低，很(hen)容(rong)易把水(shui)(shui)管(guan)繳進(jin)輪盤，進(jin)而燒(shao)壞(huai)電機，所以(yi)對(dui)水(shui)(shui)管(guan)的(de)分(fen)(fen)割(ge)識別(bie)很(hen)重要(yao)，考慮無人(ren)清掃車行(xing)車效率(lv)，細(xi)水(shui)(shui)管(guan)可以(yi)直接收刷壓(ya)過，粗水(shui)(shui)管(guan)壓(ya)過會導致拖拉，所以(yi)要(yao)進(jin)行(xing)避讓，在這種情況下，就需要(yao)進(jin)行(xing)水(shui)(shui)管(guan)粗細(xi)的(de)計(ji)算(suan)。

技術實現思路

1、本發(fa)明實施例的(de)(de)主要目(mu)的(de)(de)在(zai)于提(ti)出一種水管粗(cu)(cu)細識別方法、裝置、電子設(she)備及存(cun)儲介質，以期(qi)解決現有(you)技術至(zhi)少一種問(wen)題(ti)，本發(fa)明能夠準確(que)進行水管粗(cu)(cu)細識別。

2、為實(shi)現上述目的，本發明實(shi)施例的一方面提出了一種(zhong)水管粗細識別方法，方法包(bao)括：

3、通過目標相機(ji)獲(huo)取待(dai)識別(bie)水管的(de)目標圖像(xiang)；

4、將目標圖(tu)像輸入預設的語義分割模型進行水(shui)(shui)管分割，得到待識別(bie)水(shui)(shui)管的水(shui)(shui)管輪廓；

5、根據水管輪廓(kuo)進行骨架提取，得(de)到水管輪廓(kuo)的輪廓(kuo)中心(xin)線；

6、遍歷輪(lun)廓(kuo)中心(xin)線上(shang)(shang)的(de)中心(xin)點(dian)，在(zai)水管(guan)輪(lun)廓(kuo)上(shang)(shang)搜索距離中心(xin)點(dian)最(zui)近的(de)輪(lun)廓(kuo)點(dian)；

7、基(ji)于目(mu)標(biao)相機的標(biao)定參數處理得到中心點和輪廓點在世(shi)界坐標(biao)系下(xia)的物(wu)理距(ju)(ju)離；根據物(wu)理距(ju)(ju)離的兩倍確定待識別水(shui)管(guan)的粗細尺(chi)寸。

8、在(zai)一些實施例中，方法(fa)還包括(kuo)以下步(bu)驟：

9、通(tong)過標注了外輪廓的(de)(de)水管圖像對預配置的(de)(de)unet模型進行訓練(lian)，獲得(de)語義分割模型。

10、在(zai)一些實施(shi)例中，通過標注了外(wai)輪廓的水(shui)管圖像對預(yu)配置的unet模型進(jin)行(xing)訓練(lian)，獲得語義分割模型，包括以下(xia)步驟(zou)：

11、將水管圖像(xiang)輸(shu)入預配置的unet模型進行分(fen)割(ge)處理(li)，得到分(fen)割(ge)結果(guo)；

12、根據(ju)外(wai)輪(lun)廓和分(fen)割(ge)結果計(ji)算損(sun)失，基于損(sun)失計(ji)算結果對unet模型的參數進行(xing)反饋調節(jie)，獲得語義(yi)分(fen)割(ge)模型。

13、在一些實施例中，根據水管輪(lun)廓進(jin)行骨(gu)架提取(qu)，得到水管輪(lun)廓的輪(lun)廓中心線，包括(kuo)以下步驟(zou)：

14、根據(ju)水管(guan)輪廓(kuo)提取得(de)到(dao)(dao)外輪廓(kuo)邊界(jie)，基于外輪廓(kuo)邊界(jie)將(jiang)水管(guan)輪廓(kuo)填充(chong)為白色，得(de)到(dao)(dao)白色目標對(dui)象；

15、根(gen)據白(bai)色目標(biao)對(dui)象，通過細化算法處理得(de)到水(shui)管輪廓的輪廓中(zhong)心(xin)線。

16、在(zai)一(yi)些實施例中，在(zai)水管輪(lun)(lun)廓(kuo)上搜索距離(li)中心點(dian)最近的輪(lun)(lun)廓(kuo)點(dian)，包(bao)括(kuo)以下步(bu)驟(zou)：

17、基于中心點，通過最近鄰算法在水(shui)管輪(lun)廓上(shang)進(jin)行距離范圍搜索(suo)；

18、根據距離(li)范圍搜索(suo)的(de)距離(li)最小(xiao)結果確定(ding)中心(xin)點(dian)(dian)在水管輪(lun)廓上對應的(de)輪(lun)廓點(dian)(dian)。

19、在一些實施(shi)例中(zhong)，基于目標(biao)(biao)相(xiang)機的(de)標(biao)(biao)定(ding)參數處理得到中(zhong)心點(dian)和輪廓點(dian)在世界坐標(biao)(biao)系下(xia)(xia)的(de)物理距離，包括以(yi)下(xia)(xia)步驟：

20、獲取中(zhong)心點和(he)輪廓點在(zai)目標圖像(xiang)(xiang)中(zhong)的圖像(xiang)(xiang)坐(zuo)標；圖像(xiang)(xiang)坐(zuo)標包括中(zhong)心點的第一(yi)圖像(xiang)(xiang)坐(zuo)標和(he)輪廓點的第二圖像(xiang)(xiang)坐(zuo)標；

21、根據(ju)標定參(can)數將(jiang)圖像(xiang)坐(zuo)標由目標圖像(xiang)的圖像(xiang)坐(zuo)標系轉換到世(shi)界(jie)坐(zuo)標系，得到世(shi)界(jie)坐(zuo)標；世(shi)界(jie)坐(zuo)標包括中(zhong)心(xin)點對應的中(zhong)心(xin)點世(shi)界(jie)坐(zuo)標和輪廓點對應的輪廓點世(shi)界(jie)坐(zuo)標；

22、基于中心點(dian)世界(jie)坐標和輪廓點(dian)世界(jie)坐標進行歐式距(ju)離(li)計算(suan)，得到中心點(dian)和輪廓點(dian)在世界(jie)坐標系(xi)下的(de)物理距(ju)離(li)。

23、在一些(xie)實施例(li)中(zhong)，標(biao)定參(can)(can)數(shu)包括(kuo)(kuo)內參(can)(can)矩(ju)陣和外參(can)(can)矩(ju)陣，外參(can)(can)矩(ju)陣中(zhong)包括(kuo)(kuo)平移(yi)向量；根據(ju)標(biao)定參(can)(can)數(shu)將(jiang)圖像(xiang)坐(zuo)標(biao)由目標(biao)圖像(xiang)的圖像(xiang)坐(zuo)標(biao)系轉換到(dao)世界(jie)坐(zuo)標(biao)系，得到(dao)世界(jie)坐(zuo)標(biao)，包括(kuo)(kuo)以下(xia)步驟：

24、根據(ju)內(nei)參矩陣的倒數與(yu)外參矩陣的倒數的乘積獲得第一(yi)轉換參數；

25、基于第一轉(zhuan)換參(can)數(shu)與圖(tu)像(xiang)坐(zuo)(zuo)標(biao)的乘積，將圖(tu)像(xiang)坐(zuo)(zuo)標(biao)由(you)圖(tu)像(xiang)坐(zuo)(zuo)標(biao)系轉(zhuan)換到目標(biao)相(xiang)機的相(xiang)機坐(zuo)(zuo)標(biao)系，得到相(xiang)機坐(zuo)(zuo)標(biao)；

26、根據外參矩陣的(de)倒數與(yu)平移向量的(de)乘積獲得第二(er)轉換參數；

27、基(ji)于第二轉換(huan)參數與第一轉換(huan)參數的比(bi)值獲得比(bi)例參數；

28、基于相機坐標與比(bi)例(li)參(can)數的乘積減(jian)去第(di)二轉換參(can)數得到(dao)世(shi)界坐標。

29、為(wei)實現(xian)上述目(mu)的(de)，本發明實施(shi)例(li)的(de)另一方面提出了一種水管粗細(xi)識別裝置，裝置包括(kuo)：

30、第一模(mo)塊，用于通過目標(biao)相機獲取(qu)待識別水管(guan)的目標(biao)圖像；

31、第二模塊，用于(yu)將目標(biao)圖像(xiang)輸入預設(she)的語義(yi)分割模型進行水(shui)管(guan)分割，得到待(dai)識(shi)別(bie)水(shui)管(guan)的水(shui)管(guan)輪廓；

32、第三(san)模塊，用于根據水(shui)管輪廓(kuo)進(jin)行骨架(jia)提取，得到水(shui)管輪廓(kuo)的輪廓(kuo)中心(xin)線；

33、第四模塊(kuai)，用于遍歷輪(lun)廓中(zhong)心(xin)(xin)線上的中(zhong)心(xin)(xin)點(dian)，在水(shui)管輪(lun)廓上搜索距離中(zhong)心(xin)(xin)點(dian)最近(jin)的輪(lun)廓點(dian)；

34、第(di)五模(mo)塊，用于基于目標相機的(de)(de)標定參(can)數處理(li)得到(dao)中心(xin)點和(he)輪廓點在世(shi)界(jie)坐標系(xi)下的(de)(de)物(wu)理(li)距離；根據物(wu)理(li)距離的(de)(de)兩倍確定待識(shi)別水管的(de)(de)粗細尺寸。

35、在一些實施例中，裝置還(huan)包括：

36、第六(liu)模塊，用于通(tong)過標注了(le)外輪(lun)廓(kuo)的水管(guan)圖像(xiang)對預(yu)配置的unet模型(xing)進(jin)行訓練，獲得語(yu)義分割模型(xing)。

37、為實現(xian)上(shang)(shang)述目的，本發明(ming)實施例(li)的另(ling)一方面提(ti)出了一種電(dian)子(zi)設備，電(dian)子(zi)設備包括存儲(chu)器(qi)和處理(li)(li)器(qi)，存儲(chu)器(qi)存儲(chu)有計算機程序，處理(li)(li)器(qi)執行計算機程序時實現(xian)上(shang)(shang)述的方法。

38、為實(shi)現(xian)上述目的(de)，本發(fa)明實(shi)施例的(de)另(ling)一方面提出了一種計算(suan)(suan)機(ji)可讀存儲(chu)介(jie)質，計算(suan)(suan)機(ji)可讀存儲(chu)介(jie)質存儲(chu)有計算(suan)(suan)機(ji)程序(xu)(xu)，計算(suan)(suan)機(ji)程序(xu)(xu)被處理器執行時實(shi)現(xian)上述的(de)方法。

39、本(ben)發(fa)明(ming)實(shi)施(shi)例(li)至少包(bao)括以下有益效果：本(ben)發(fa)明(ming)提供一種水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)粗細識(shi)別方(fang)法(fa)、裝置、電(dian)子設(she)備及存儲介質，該(gai)方(fang)案通(tong)過目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)相機獲取待識(shi)別水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)的(de)目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)；將目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)輸入(ru)預設(she)的(de)語義分割模型進行水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)分割，得(de)(de)到(dao)待識(shi)別水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)的(de)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)；根(gen)據水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)進行骨架(jia)(jia)提取，得(de)(de)到(dao)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)的(de)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)線；遍歷輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)線上的(de)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)點(dian)(dian)(dian)(dian)，在(zai)(zai)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)上搜索距(ju)離中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)點(dian)(dian)(dian)(dian)最(zui)近的(de)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)點(dian)(dian)(dian)(dian)；基于(yu)(yu)目(mu)標(biao)(biao)(biao)(biao)相機的(de)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)參(can)數處理(li)得(de)(de)到(dao)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)點(dian)(dian)(dian)(dian)和(he)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)點(dian)(dian)(dian)(dian)在(zai)(zai)世界坐標(biao)(biao)(biao)(biao)系(xi)下的(de)物理(li)距(ju)離；根(gen)據物理(li)距(ju)離的(de)兩倍確定(ding)待識(shi)別水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)的(de)粗細尺寸。本(ben)發(fa)明(ming)實(shi)施(shi)例(li)首先通(tong)過識(shi)別水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)的(de)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)識(shi)別水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)，并基于(yu)(yu)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)提取骨架(jia)(jia)的(de)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)線，然(ran)后搜索得(de)(de)到(dao)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)和(he)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)線在(zai)(zai)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)上的(de)近鄰相對點(dian)(dian)(dian)(dian)，進而將圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)(xiang)上的(de)點(dian)(dian)(dian)(dian)轉化為(wei)世界坐標(biao)(biao)(biao)(biao)系(xi)上以準(zhun)確實(shi)現物理(li)距(ju)離測算；本(ben)發(fa)明(ming)實(shi)施(shi)例(li)基于(yu)(yu)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)軸向對稱的(de)特性，通(tong)過骨架(jia)(jia)的(de)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)線和(he)輪(lun)(lun)(lun)(lun)廓(kuo)(kuo)(kuo)(kuo)能夠準(zhun)確識(shi)別出(chu)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)的(de)半徑(jing)，進而推算出(chu)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)管(guan)(guan)(guan)尺寸。

技術特征：

1.一(yi)種水(shui)管粗(cu)細識別方法，其(qi)特征在于，所述方法包括以(yi)下步驟(zou)：

2.根據權利要求1所(suo)述的方法，其特征在于(yu)，所(suo)述方法還(huan)包括以下步驟：

3.根據權利要求2所(suo)述(shu)的(de)方法，其特征(zheng)在于，所(suo)述(shu)通過標注了(le)外輪(lun)廓的(de)水管圖像對預配置的(de)unet模(mo)型進行訓練，獲得所(suo)述(shu)語義分割模(mo)型，包括以下(xia)步驟：

4.根(gen)據權利要(yao)求1所述的方(fang)法(fa)，其特征在于，所述根(gen)據所述水管輪(lun)(lun)廓進(jin)行骨(gu)架提取，得到(dao)所述水管輪(lun)(lun)廓的輪(lun)(lun)廓中心線，包括以下步驟：

5.根據(ju)權利要(yao)求(qiu)1所述(shu)的方法，其特(te)征在于，所述(shu)在所述(shu)水(shui)管輪廓上(shang)搜索距(ju)離所述(shu)中心(xin)點(dian)最近(jin)的輪廓點(dian)，包括以(yi)下步(bu)驟：

6.根據權利要求1所(suo)(suo)述(shu)的方(fang)法，其特征在于，所(suo)(suo)述(shu)基于所(suo)(suo)述(shu)目標相(xiang)機的標定參數處理得到所(suo)(suo)述(shu)中心(xin)點(dian)(dian)和所(suo)(suo)述(shu)輪廓點(dian)(dian)在世界坐標系下的物理距離(li)，包(bao)括以(yi)下步驟：

7.根據(ju)權利要求6所(suo)(suo)述的(de)方法(fa)，其(qi)特征在(zai)于，所(suo)(suo)述標定參數包括(kuo)內參矩(ju)陣和外參矩(ju)陣，所(suo)(suo)述外參矩(ju)陣中包括(kuo)平移向(xiang)量；所(suo)(suo)述根據(ju)所(suo)(suo)述標定參數將所(suo)(suo)述圖像坐(zuo)標由所(suo)(suo)述目標圖像的(de)圖像坐(zuo)標系(xi)轉換到(dao)世界(jie)坐(zuo)標系(xi)，得(de)到(dao)世界(jie)坐(zuo)標，包括(kuo)以下步驟：

8.一種水(shui)管粗細識別裝置，其特征在于，所述裝置包(bao)括：

9.一種電子設(she)備，其特征在于，所述電子設(she)備包括存(cun)儲器(qi)(qi)(qi)和處(chu)理器(qi)(qi)(qi)，所述存(cun)儲器(qi)(qi)(qi)存(cun)儲有(you)計算機(ji)程(cheng)序，所述處(chu)理器(qi)(qi)(qi)執行(xing)所述計算機(ji)程(cheng)序時(shi)實現權利要求1至7任一項所述的方法(fa)。

10.一種計(ji)(ji)算機可讀(du)存儲(chu)(chu)介(jie)質(zhi)，所述計(ji)(ji)算機可讀(du)存儲(chu)(chu)介(jie)質(zhi)存儲(chu)(chu)有計(ji)(ji)算機程序，其特(te)征(zheng)在于(yu)，所述計(ji)(ji)算機程序被處理(li)器執(zhi)行時實現(xian)權利要求1至7中任一項所述的方法(fa)。

技術總結
本發明公開了一種水管粗細識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：通過目標相機獲取待識別水管的目標圖像；將目標圖像輸入預設的語義分割模型進行水管分割，得到待識別水管的水管輪廓；根據水管輪廓進行骨架提取，得到水管輪廓的輪廓中心線；遍歷輪廓中心線上的中心點，在水管輪廓上搜索距離中心點最近的輪廓點；基于目標相機的標定參數處理得到中心點和輪廓點在世界坐標系下的物理距離；根據物理距離的兩倍確定待識別水管的粗細尺寸。本發明實施例基于水管軸向對稱的特性，通過骨架的中心線和輪廓能夠準確識別出水管的半徑，進而推算出水管尺寸，可廣泛應用于圖像處理技術領域。

技術研發人員：文介華,楊曉東,王鑫,周勇,賴志林,李良源,陳駒嶸
受保護的技術使用者：廣州賽特智能科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/9/19