堆积物检测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种堆积物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测场景的三维点云数据；将所述三维点云数据映射到水平面上，得到二维点云数据；根据所述三维点云数据中对应的高度信息，对所述二维点云数据进行聚类处理，得到所述待检测场景中不同堆积物的子点云数据；根据不同所述堆积物各自的子点云数据，确定不同所述堆积物各自的尺寸信息；根据不同所述堆积物各自的尺寸信息，确定是否进行报警提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据不同所述堆积物各自的子点云数据，确定不同所述堆积物各自的尺寸信息的步骤，包括：生成不同所述堆积物各自的子点云数据的外接矩形框；根据不同堆积物各自对应的所述外接矩形框，确定不同所述堆积物各自在预设方向上的宽度；根据不同所述堆积物各自的子点云数据对应的高度信息，确定所述堆积物各自的高度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据不同所述堆积物各自的子点云数据对应的高度信息，确定所述堆积物各自的高度的步骤，包括：根据不同所述堆积物各自的子点云数据中预设点对应的高度信息，确定不同所述堆积物各自的高度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据不同所述堆积物各自的尺寸信息，确定是否进行报警提示的步骤，包括：响应于至少一个所述堆积物在预设方向上的宽度超过第一阈值以及高度超过第二阈值，确定进行报警。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据不同所述堆积物各自的尺寸信息，确定是否进行报警提示的步骤，进一步包括：响应于至少一个所述堆积物在预设方向上的宽度超过所述第一阈值以及高度超过所述第二阈值的持续时间达到时间阈值，确定进行报警。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将与所述待检测场景对应的待检测图像输入预先训练好的场景识别模型，得到所述第一阈值以及所述第二阈值。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将在预设方向上的宽度超过所述第一阈值以及高度超过所述第二阈值的所述堆积物定义为危险堆积物，所述方法还包括：根据所述危险堆积物的所述外接矩形框的位置，确定所述危险堆积物在所述待检测场景中的位置；根据所述危险堆积物在所述待检测场景中的位置，在与所述待检测场景对应的待检测图像中识别所述危险堆积物的类别。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述三维点云数据映射到水平面上，得到二维点云数据的步骤，包括：去除所述三维点云数据中的无效数据，和/或，对应预设目标的点云数据；将剩余的所述三维点云数据映射到水平面上，得到所述二维点云数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测场景的三维点云数据的步骤，包括：采用双目相机对所述待检测场景进行拍摄，得到第一图像、第二图像；根据所述第一图像以及所述第二图像，确定所述待检测场景的深度图像；根据所述深度图像，确定所述三维点云数据。10.一种堆积物检测装置，其特征在于，所述堆积物检测装置包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现如权利要求1-9任一项所述方法中的步骤。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-9任一项所述方法中的步骤。

技术总结
本申请公开了一种堆积物检测方法、装置及计算机可读存储介质，该检测方法包括：获取待检测场景的三维点云数据；将三维点云数据映射到水平面上，得到二维点云数据；根据三维点云数据中对应的高度信息，对二维点云数据进行聚类处理，得到待检测场景中不同堆积物的子点云数据；根据不同堆积物各自的子点云数据，确定不同堆积物各自的尺寸信息；根据不同堆积物各自的尺寸信息，确定是否进行报警提示。本申请所提供的堆积物检测方法能够准确地检测堆积物，且适用于任何场景，复用性高。复用性高。复用性高。


技术研发人员：郑敏 孙志亮 黄鹏 殷俊 潘思伟
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2021.11.15
技术公布日：2022/3/21