(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 202210551533.3 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 深圳大学 地址 518060 广东省深圳市南 山区南海大 道3688号 (72)发明人 钟小品　朱文轩　易健业　邓元龙　 吴宗泽　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 刘芙蓉 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/30(2022.01) (54)发明名称 一种阴影测位方法、 装置、 介质及终端 (57)摘要 本发明公开了一种阴影测位方法、 装置、 介 质及终端， 阴影测位方法包括： 采集包含有预设 物体及预设物体影子的 图像， 获取所述预设物体 实际的位置标签； 将所述图像进行预处理， 提取 出所述图像中的训练特征； 通过所述训练特征及 所述位置标签对模型进行训练， 训练得到阴影预 测模型； 将待测图像输入到所述阴影预测模型中 进行计算， 输出得到预测的位置数据， 本发明采 用上述方法后仅使用单目相机即可得到物体相 对与目标之间的距离和角度。 权利要求书2页 说明书7页 附图6页 CN 114972786 A 2022.08.30 CN 114972786 A 1.一种阴影测位方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 采集包含有预设物体及预设物体 影子的图像， 获取 所述预设物体实际的位置标签； 将所述图像进行 预处理， 提取出所述图像中的训练特 征； 通过所述训练特 征及所述 位置标签对 模型进行训练， 训练得到阴影预测模型； 将待测图像输入到所述阴影预测模型中进行计算， 输出 得到预测的位置数据。 2.根据权利要求1所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述采集包含预设物体及预 设物体影子的图像， 获取 所述预设物体实际的位置标签包括： 使所述预设物体与光源及单目相机之间相对位置不会发生改变； 通过所述单目相机拍摄若干组预设物体与目标之间相同角度不同距离的距离图像， 通 过所述单目相 机拍摄若干组预设物体与目标之间相同距离不同角度的角度图像， 其中， 所 述距离图像和所述角度图像中均包 含有预设物体及预设物体 影子； 测量每组所述距离图像中预设物体与目标之间的实际距离， 测量每组所述角度图像中 预设物体与目标之间的实际角度， 将实际距离作为距离标签， 将实际角度作为角度标签。 3.根据权利要求2所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述将所述图像进行预处 理， 提取出所述图像中的训练特 征包括： 将所述距离图像进行闭运 算， 得到结果图像； 将所述结果图像与距离图像进行差分提取出图像中预设物体和预设物体影子的轮廓 图像； 将所述轮廓图像转 化为灰度图像， 对所述灰度图像进行二 值化处理， 得到二 值图像； 将所述二值图像进行开运算得到去噪声图像， 将所述去噪声图像采用图像轮廓搜索算 法计算出预设物体端点和预设物体影子端点的坐标， 将预设物体端点坐标和预设物体影子 端点坐标在相同方向上进行作差， 得到图像距离特征， 将所述图像距离特征作为距离训练 特征。 4.根据权利要求3所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述将所述图像进行预处 理， 提取出所述图像中的训练特 征还包括： 将所述角度图像采用圆/椭圆检测算法计算出图像角度特征， 将所述图像角度特征作 为角度训练特 征。 5.根据权利要求4所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述预设物体端点包括预设 物体靠近预设物体影子一端的端点， 所述预设物体影子端点包括预设物体影子靠近预设物 体一端的端点。 6.根据权利要求5所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述将所述训练特征及所述 位置标签作为输入进行训练， 训练得到阴影预测模型包括： 将所述距离训练特征和所述距离标签通过多项式回归训练， 训练得到初模型， 将所述 距离训练特征输入到初模型中进行预测， 得到预测值， 将所述预测值与所述实际距离作差 得到距离差值， 将所述距离差值和所述训练特征通过多项式回归训练， 训练得到补偿模型， 将所述补偿模型与所述初模型组合形成距离预测模型； 将所述角度训练特 征和所述角度标签通过多 项式回归训练， 训练得到角度预测模型； 将所述距离预测模型和所述角度预测模型组合形成阴影预测模型。 7.根据权利要求6所述的一种阴影测位方法， 其特征在于， 所述将待测图像输入到所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972786 A 2阴影预测模型中进行计算， 输出 得到预测的位置数据包括： 将待测图像输入到所述距离预测模型中进行计算， 输出得到预测距离数据， 将待测图 像输入到所述角度预测模型中进行计算， 输出 得到预测角度数据。 8.一种阴影测位装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于采集包含有预设物体及预设物体影子的图像， 获取所述预设物体实 际 的位置标签； 特征提取模块， 用于将所述图像进行 预处理， 提取出所述图像中的训练特 征； 训练模块， 用于通过所述训练特征及所述位置标签对模型进行训练， 训练得到阴影预 测模型； 计算模块， 用于将待测图像输入到所述阴影预测模型中进行计算， 输出得到预测的位 置数据。 9.一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一个或者 多个程序， 所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行， 以实现如权利要求 1‑7任 意一项所述的阴影测位方法中的步骤。 10.一种终端设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器及通信总线； 所述存储器上存储 有可被所述处 理器执行的计算机可读程序； 所述通信总线实现处 理器和存 储器之间的连接通信； 所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1 ‑7任意一项所述的阴影测位 方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972786 A 3