(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210474937.7 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 美的集团 （上海） 有限公司 地址 201700 上海市青浦区双联路158号1 幢11层B区1152室 申请人 美的集团股份有限公司 (72)发明人 赵震　徐志远　车正平　奉飞飞　 唐剑　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 吴欢燕 (51)Int.Cl. G06T 7/90(2017.01) G06T 7/50(2017.01) G06T 7/70(2017.01)G06T 3/40(2006.01) G06T 3/60(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 物体位姿识别方法、 电子设备、 存储介质和 程序产品 (57)摘要 本发明涉及计算机视觉技术领域， 提供一种 物体位姿识别方法、 装置、 电子设备和存储介质， 方法包括： 获取待识别物体的彩色图像和深度图 像； 将彩色图像输入至目标检测模型， 得到目标 检测模型输出的目标区域； 基于目标区域对应的 目标区域图像， 对待识别物体进行朝向旋转计 算， 得到待识别物体的旋转角度； 在深度图像中 定位与目标区域对应的相关目标区域， 基于目标 区域和相关目标区域确定待识别物体的空间位 置； 基于空间位置和旋转角度， 确定待识别物体 的空间位姿。 本发明可以减少样本标注成本， 降 低硬件成本， 节省计算资源和提高物体位姿识别 的准确性。 权利要求书2页 说明书15页 附图4页 CN 114897999 A 2022.08.12 CN 114897999 A 1.一种物体位姿识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别物体的彩色图像和深度图像； 将所述彩色图像输入至目标检测模型， 得到所述目标检测模型输出的目标区域， 所述 目标区域 为所述待识别物体所处的矩形区域； 基于所述目标区域对应的目标区域图像， 对所述待识别物体进行朝向旋转计算， 得到 所述待识别物体的旋转角度， 所述旋转角度用于表征 所述待识别物体的空间旋转姿态； 在所述深度图像中定位与 所述目标区域对应的相关目标区域， 基于所述目标区域和所 述相关目标区域确定所述待识别物体的空间位置； 基于所述空间位置和所述旋转角度， 确定所述待识别物体的空间位姿。 2.根据权利要求1所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述基于所述目标区域对应 的目标区域图像， 对 所述待识别物体进 行朝向旋转计算， 得到所述待识别物体的旋转角度， 包括： 对所述目标区域图像进行轮廓提取处 理， 得到外轮廓； 对所述外轮廓进行角点 提取处理， 得到所述外轮廓的多个角点； 基于所述多个角点， 对所述待识别物体进行朝向旋转计算， 得到所述待识别物体的旋 转角度。 3.根据权利要求2所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述基于所述多个角点， 对 所述待识别物体进行朝向旋转计算， 得到所述待识别物体的旋转角度， 包括： 将所述多个角点进行两 两连接， 得到多条线段； 基于所述多条线段， 确定上底边和下底边； 基于所述上底边和所述下底边， 确定所述待识别物体的旋转角度。 4.根据权利要求3所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述多个角点包括4个角点， 所述基于所述多条线段， 确定上底边和下底边， 包括： 计算所述多条线段中各两线段之间的夹角， 并基于所述各两线段之间的夹角， 确定最 小夹角； 将所述最小夹角对应的两线段确定为上底边和下底边。 5.根据权利要求3所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述多个角点包括3个角点， 所述基于所述多条线段， 确定上底边和下底边， 包括： 确定参考边， 并从所述多条线段中确定出与所述 参考边夹角最小的下底边； 从所述3个角点中确定出未处于所述下底边的顶点， 并基于所述下底边， 对所述顶点进 行延伸得到上底边。 6.根据权利要求3所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述上底边的边长大于所述 下底边的边长， 所述基于所述上底边和所述下底边， 确定所述待识别物体的旋转角度， 包 括： 确定所述下底边的中点在图像坐标系中的第 一坐标， 并确定所述上底边的中点在图像 坐标系中的第二 坐标； 基于所述第 一坐标和所述第 二坐标确定所述待识别物体的旋转方向， 所述旋转方向为 所述第一 坐标指向所述第二 坐标的方向； 基于所述旋转方向与所述图像坐标系的Y轴正方向的夹角， 确定所述待识别物体的旋权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114897999 A 2转角度， 所述旋转角度为所述待识别物体沿所述图像坐标系的Z轴旋转的角度。 7.根据权利要求1至6中任一项所述的物体位姿识别方法， 其特征在于， 所述基于所述 目标区域和所述相关目标区域确定所述待识别物体的空间位置， 包括： 从所述目标区域中选取目标点， 在所述相关目标区域中确定出所述目标点对应的相关 目标点； 基于所述相关目标点， 确定所述待识别物体与采集所述深度图像的设备的距离值； 基于所述目标点的二维坐标和所述距离值， 确定所述待识别物体的空间位置 。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所 述物体位姿识别方法。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述物体位姿识别方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至7任一项所述物体位姿识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114897999 A 3