包围框生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质

摘要

本公开的实施例公开了包围框生成方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到存在目标图像相关的各个物品，确定该目标图像上的至少一个包围框，其中，该至少一个包围框中的包围框表征该目标图像相关的各个物品中的物品的位置信息；生成该至少一个包围框中每个包围框相关的点云集，得到点云集组；将该点云集组中的每个点云集中的、与该各个物品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组；将该第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定为目标包围框，得到目标包围框集。该实施方式可以准确、有效的生成该各个物品更为相关的包围框。

说明书

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及包围框生成方法、 装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

目前，有很多任务涉及到基于视觉的目标识别和定位，例如机械 臂拆码垛、机械臂的箱内拣选、机械臂流水线装配作业、基于视觉的 导航和定位等等。这些任务常常需要预测相关物品的目标包围框以进 行后续任务。

对于目标包围框的生成，通常采用的方式为：将目标图像输入至 预先训练的深度学习网络，输出包围框的相关信息。然而，当采用上 述方式来分割图像，经常会存在如下技术问题：

输入至深度网络输出的包围框往往不能更为准确的对任务涉及的 物品进行有效的定位，导致任务的完成效率较低。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后 面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识 要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要 求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了包围框生成方法、装置、电子设备和 计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项 或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种包围框生成方法，包 括：响应于检测到存在目标图像相关的各个物品，确定上述目标图像 上的至少一个包围框，其中，上述至少一个包围框中的包围框表征上 述目标图像相关的各个物品中的物品的位置信息；生成上述至少一个 包围框中每个包围框相关的点云集，得到点云集组；将上述点云集组 中的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一个点 云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组；将上述第一目标 点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定为目标包围框， 得到目标包围框集。

可选地，上述生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云 集，包括：利用相机的外参矩阵，生成上述至少一个包围框中每个包 围框相关的点云集。

可选地，上述将上述点云集组中的每个点云集中的、与上述各个 物品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集，包括： 确定上述点云集相关的包围框的中心点；选取上述点云集中的、与上 述中心点相邻的至少一个点云作为第二目标点云集；根据上述第二目 标点云集，生成上述第一目标点云集。

可选地，上述选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一 个点云作为第二目标点云集，包括：构建与上述点云集相关的树模型； 根据上述树模型，选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一 个点云作为上述第二目标点云集。

可选地，上述方法还包括：将上述中心点的相关信息加入第一列 表。

可选地，上述根据上述第二目标点云集，生成上述第一目标点云 集，包括：针对与上述第一列表相关联的每个中心点，执行以下第一 目标点云集生成步骤：响应于上述第二目标点云集中存在已遍历的第 二目标点云，去除上述第二目标点云集中已遍历的第二目标点云，得 到第三目标点云集；响应于确定上述第三目标点云集中存在满足目标 条件组的第三目标点云，从上述第三目标点云集中筛选满足上述目标 条件组的至少一个点云作为第四目标点云集，其中，上述目标条件组 包括：点云与上述中心点之间的法线夹角小于第一阈值、点云与上述 中心点之间的曲率小于第二阈值；将上述第四目标点云集中的各个第 四目标点云的相关信息分别加入上述第一列表和第二列表；从上述第 一列表中去除上述中心点的相关信息；响应于上述第二目标点云集中 的第二目标点云为已遍历的点云和/或上述第一列表不存在相关联的 至少一个点云，将上述第二列表对应的点云集确定为上述第一目标点 云集。

可选地，上述方法还包括：响应于上述第一列表存在相关联的至 少一个点云，将上述第一列表相关联的至少一个点云中的每个点云确 定为中心点，以及继续上述目标点云集生成步骤。

可选地，在上述响应于上述第二目标点云集中存在已遍历的第二 目标点云，去除上述第二目标点云集中已遍历的第二目标点云，得到 第三目标点云集之后，上述方法还包括：响应于上述第二目标点云集 中不存在已遍历的第二目标点云，将上述第二目标点云集确定为第三 目标点云集。

可选地，上述方法还包括：依据上述目标包围框集，控制相关机 械设备对上述各个物品进行搬运。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种包围框生成装置，包 括：第一确定单元，被配置成响应于检测到存在目标图像相关的各个 物品，确定上述目标图像上的至少一个包围框，其中，上述至少一个 包围框中的包围框表征上述目标图像相关的各个物品中的物品的位置 信息；生成单元，被配置成生成上述至少一个包围框中每个包围框相 关的点云集，得到点云集组；第二确定单元，被配置成将上述点云集 组中的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一个 点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组；第三确定单元， 被配置成将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包 围框确定为目标包围框，得到目标包围框集。

可选地，生成单元进一步被配置成：利用相机的外参矩阵，生成 上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集。

可选地，第二确定单元进一步被配置成：确定上述点云集相关的 包围框的中心点；选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一 个点云作为第二目标点云集；根据上述第二目标点云集，生成上述第 一目标点云集。

可选地，第二确定单元进一步被配置成：构建与上述点云集相关 的树模型；根据上述树模型，选取上述点云集中的、与上述中心点相 邻的至少一个点云作为上述第二目标点云集。

可选地，第二确定单元进一步被配置成：将上述中心点的相关信 息加入第一列表。

可选地，第二确定单元进一步被配置成：针对与上述第一列表相 关联的每个中心点，执行以下第一目标点云集生成步骤：响应于上述 第二目标点云集中存在已遍历的第二目标点云，去除上述第二目标点 云集中已遍历的第二目标点云，得到第三目标点云集；响应于确定上 述第三目标点云集中存在满足目标条件组的第三目标点云，从上述第 三目标点云集中筛选满足上述目标条件组的至少一个点云作为第四目 标点云集，其中，上述目标条件组包括：点云与上述中心点之间的法 线夹角小于第一阈值、点云与上述中心点之间的曲率小于第二阈值； 将上述第四目标点云集中的各个第四目标点云的相关信息分别加入上 述第一列表和第二列表；从上述第一列表中去除上述中心点的相关信 息；响应于上述第二目标点云集中的第二目标点云为已遍历的点云和/ 或上述第一列表不存在相关联的至少一个点云，将上述第二列表对应 的点云集确定为上述第一目标点云集。

可选地，上述装置还包括：依据上述目标包围框集，控制相关机 械设备对上述各个物品进行搬运。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一 个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或 多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第 一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其 上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中 任一实现方式描述的方法。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实 施例的包围框生成方法可以准确、有效的生成该各个物品更为相关的 包围框。具体来说，输入至深度网络输出的包围框往往不能更为准确 的对任务涉及的物品进行有效的定位，导致任务的完成效率较低。基 于此，本公开的一些实施例的包围框生成方法可以首先响应于检测到 存在目标图像相关的各个物品，确定上述目标图像上的至少一个包围 框以用于后续生成与各个物品更为相关联的包围框。其中，上述至少 一个包围框中的包围框表征上述目标图像相关的各个物品中的物品的 位置信息。在这里，确定上述目标图像相关的各个物品的大概位置信 息。然后，生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集，得 到点云集组。在这里，通过生成点云集组可以大概模拟出各个包围框 对应所存在的物品的立体结构信息，以用于后续生成目标图像相关的 物品的包围框。进而，将上述点云集组中的每个点云集中的、与上述 各个物品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集以准 确的确定各个物品的立体结构信息，得到第一目标点云集组。最后， 将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定 为目标包围框以生成与各个物品更为关联的包围框，得到目标包围框 集。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其 他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附 图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元 素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的包围框生成方法的一个应用场 景的示意图；

图2是根据本公开的包围框生成方法的一些实施例的流程图；

图3-4是根据本公开的包围框生成方法的一些实施例中的点云集 的示意图；

图5是根据本公开的包围框生成方法的另一些实施例的流程图；

图6是根据本公开的包围框生成装置的一些实施例的结构示意 图；

图7是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意 图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示 了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形 式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供 这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本 公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护 范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发 明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的 特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不 同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单 元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而 非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出， 否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称 仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限 制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的包围框生成方法的一个应用场景 的示意图。

在图1的应用场景中，电子设备101可以首先响应于检测到存在 目标图像102相关的各个物品，确定上述目标图像102上的至少一个 包围框103。其中，上述至少一个包围框103中的包围框表征上述目 标图像102相关的各个物品中的物品的位置信息。在本应用场景中， 上述各个物品包括：物品1021、物品1022。上述至少一个包围框103 包括：包围框1031、包围框1032。然后，生成上述至少一个包围框103中每个包围框相关的点云集，得到点云集组104。在本应用场景中， 上述点云集组104包括：与包围框1031相对应的点云集1041、与包 围框1032相对应的点云集1042。进而，将上述点云集组104中的每 个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一个点云确定 为第一目标点云集，得到第一目标点云集组105。在本应用场景中， 第一目标点云集组105包括：与物品1021相对应的第一目标点云集 1051、与物品1022相对应的第一目标点云集1052。最后，将上述第 一目标点云集组1052中每个第一目标点云集相关联的包围框确定为 目标包围框，得到目标包围框集106。在本应用场景中，上述目标包 围框集106包括：与物品1021相对应的包围框1061、与物品1022相 对应的包围框1062。

需要说明的是，上述电子设备101可以是硬件，也可以是软件。 当电子设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布 式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当电子设备体现 为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如 用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件 或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的电子设备的数目仅仅是示意性的。根据实现 需要，可以具有任意数目的电子设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的包围框生成方法的一些实施 例的流程200。该包围框生成方法，包括以下步骤：

步骤201，确定目标图像上的至少一个包围框。

在一些实施例中，上述包围框生成方法的执行主体(例如图1所 示的电子设备)可以确定目标图像上的至少一个包围框。其中，上述 至少一个包围框中的包围框表征上述目标图像相关的各个物品的位置 信息。上述目标图像可以是目标相机拍摄中转箱中所存储的物品而得 到的图像。上述中转箱可以是运输货物的箱子。上述包围框的形状为 适合相关机械设备抓取的形状，例如，包围框的形状可以是矩形。

作为示例，上述执行主体可以通过以下步骤来确定目标图像上的

第一步，获取目标相机所拍摄的目标图像。

第二步，将上述目标图像输入至预先训练的目标检测网络，得到 上述目标图像上的至少一个包围框。其中，上述目标检测网络可以包 括：SSD(Single Shot MultiBoxDetector)算法，R-CNN (Region-Convolutional Neural Networks)算法，Fast R-CNN(Fast Region-Convolutional Neural Networks)算法，SPP-NET(Spatial PyramidPooling Network)算法，YOLO(You Only Look Once)算法， FPN(Feature PyramidNetworks)算法，DCN(Deformable ConvNets) 算法。

步骤202，生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集， 得到点云集组。

在一些实施例中，上述执行主体可以生成上述至少一个包围框中 每个包围框相关的点云集，得到点云集组。上述包围框相关的点云集 可以是包围框对应的物体和背景的点云集。例如，目标图像是拍摄存 放于A箱子中的A盒子的图像。相对于A盒子的包围框，可能包围 框大于A盒子的2D的轮廓范围。所以包围框可能会存在A箱子的部 分内容。所以包围框相关的点云集可以是包围框对应的A盒子和A箱 子的部分内容的点云集。

作为示例，上述执行主体可以首先通过包围框确定物品和背景的 内容。然后，通过控制相关激光设备扫描来生成上述至少一个包围框 中每个包围框相关的点云集。

作为示例，上述包围框相关的点云集可以如图3所示。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以利用 相机的外参矩阵，生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云 集。其中，上述相机的外参矩阵可以是2D相机和3D相机之间的外参 矩阵。上述相机的外参矩阵可以是预先设置的。

步骤203，将上述点云集组中的每个点云集中的、与上述各个物 品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集，得到第一 目标点云集组。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述点云集组中的每个点 云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一个点云确定为第 一目标点云集，得到第一目标点云集组。作为示例，上述执行主体可 以通过世界坐标系来确定各个物品的立体结构信息。然后，将上述点 云集组中的每个点云集中的、与上述各个物品的立体结构信息相关的 至少一个点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组。作为 又一个示例，上述执行主体可以利用密集点云生成网络来将上述点云 集组中的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一 个点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组。其中，上述 密集点云生成网络可以是密集点云生成网络(DensePCR，Dense 3D Point CloudReconstruction)。

作为示例，上述第一目标点云集可以如图4所示。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述将上述点云集组中 的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一个点云 确定为第一目标点云集，可以包括以下步骤：

第一步，确定上述点云集相关的包围框的中心点。其中，上述中 心点可以是中心位置的坐标信息。

第二步，选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一个点 云作为第二目标点云集。作为示例，上述执行主体可以首先求取点云 集中两个点云之间的余弦距离，得到余弦距离集。然后，选取上述点 云集中的、余弦距离小于预定阈值的至少一个点云作为第二目标点云 集。

第三步，根据上述第二目标点云集，生成上述第一目标点云集。 作为示例，上述执行主体可以通过各种方式来根据上述第二目标点云 集，生成上述第一目标点云集。

可选地，上述选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一 个点云作为第二目标点云集，可以包括以下步骤：

第一步，构建与上述点云集相关的树模型。其中，上述树模型可 以是k-d树(k-dtree)。作为示例，上述执行主体可以根据k-d树的构 建方式来构建与上述点云集相关的树模型。

第二步，根据上述树模型，选取上述点云集中的、与上述中心点 相邻的至少一个点云作为上述第二目标点云集。作为示例，上述执行 主体可以通过遍历上述树模型的方式来选取上述点云集中的、与上述 中心点相邻的至少一个点云作为上述第二目标点云集。

可选地，上述步骤还包括：

上述执行主体将上述中心点的相关信息加入第一列表。其中，上 述第一列表可以是预先建立的、空的列表。

可选地，上述根据上述第二目标点云集，生成上述第一目标点云 集，可以包括以下步骤：

针对与上述第一列表相关联的每个中心点，执行以下第一目标点 云集生成步骤：

第一子步骤，响应于上述第二目标点云集中存在已遍历的第 二目标点云，去除上述第二目标点云集中已遍历的第二目标点云，得 到第三目标点云集。其中，上述已遍历的第二目标点云可以为已经从 树模型中筛选出来的点云。

第二子步骤，响应于确定上述第三目标点云集中存在满足目 标条件组的第三目标点云，从上述第三目标点云集中筛选满足上述目 标条件组的至少一个点云作为第四目标点云集。其中，上述目标条件 组包括：点云与上述中心点之间的法线夹角小于第一阈值、点云与上 述中心点之间的曲率小于第二阈值。

第三子步骤，将上述第四目标点云集中的各个第四目标点云 的相关信息分别加入上述第一列表和第二列表。其中，上述第二列表 可以是预先建立的、空的列表。上述相关信息可以是第四目标点云对 应的位置坐标信息。

第四子步骤，从上述第一列表中去除上述中心点的相关信息。

第五子步骤，响应于上述第二目标点云集中的第二目标点云 为已遍历的点云和/或上述第一列表不存在相关联的至少一个点云，将 上述第二列表对应的点云集确定为上述第一目标点云集。

可选地，响应于上述第一列表存在相关联的至少一个点云，上述 执行主体将上述第一列表相关联的至少一个点云中的每个点云确定为 中心点，以及继续上述目标点云集生成步骤。

可选地，响应于上述第二目标点云集中不存在已遍历的第二目标 点云，上述执行主体可以将上述第二目标点云集确定为第三目标点云 集。

步骤204，将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关 联的包围框确定为目标包围框，得到目标包围框集。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述第一目标点云集组中 每个第一目标点云集相关联的包围框确定为目标包围框，得到目标包 围框集。作为示例，上述执行主体同样可以利用相机的外参矩阵，将 上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定为 目标包围框，得到目标包围框集。其中，上述相机的外参矩阵在这里 为可以是3D相机和2D相机之间的外参矩阵。上述相机的外参矩阵可 以是预先设置的。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实 施例的包围框生成方法可以准确、有效的生成该各个物品更为相关的 包围框。具体来说，输入至深度网络输出的包围框往往不能更为准确 的对任务涉及的物品进行有效的定位，导致任务的完成效率较低。基 于此，本公开的一些实施例的包围框生成方法可以首先响应于检测到 存在目标图像相关的各个物品，确定上述目标图像上的至少一个包围 框以用于后续生成与各个物品更为相关联的包围框。其中，上述至少 一个包围框中的包围框表征上述目标图像相关的各个物品中的物品的 位置信息。在这里，确定上述目标图像相关的各个物品的大概位置信 息。然后，生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集，得 到点云集组。在这里，通过生成点云集组可以大概模拟出各个包围框 对应所存在的物品的立体结构信息，以用于后续生成目标图像相关的 物品的包围框。进而，将上述点云集组中的每个点云集中的、与上述 各个物品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集以准 确的确定各个物品的立体结构信息，得到第一目标点云集组。最后， 将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定 为目标包围框以生成与各个物品更为关联的包围框，得到目标包围框 集。

进一步参考图5，示出了根据本公开的包围框生成方法的另一些 实施例的流程500。该包围框生成方法，包括以下步骤：

步骤501，响应于检测到存在目标图像相关的各个物品，确定上 述目标图像上的至少一个包围框。

步骤502，生成上述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集， 得到点云集组。

步骤503，将上述点云集组中的每个点云集中的、与上述各个物 品中每个物品相关的至少一个点云确定为第一目标点云集，得到第一 目标点云集组。

步骤504，将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关 联的包围框确定为目标包围框，得到目标包围框集。

在一些实施例中，步骤501-504的具体实现及其所带来的技术效 果，可以参考图2对应的实施例中的步骤201-204，在此不再赘述。

步骤505，依据上述目标包围框集，控制相关机械设备对上述各 个物品进行搬运。

在一些实施例中，执行主体(例如图1所示的电子设备)可以依 据上述目标包围框集，控制相关机械设备对上述各个物品进行搬运。 作为示例，上述机械设备可以是机械臂。

从图5中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图5 对应的一些实施例中的包围框生成方法的流程500更加突出了依据上 述目标包围框集，控制相关机械设备对上述各个物品进行搬运的具体 步骤。由此，这些实施例描述的方案可以更为简便，精准的搬运上述 目标图像相关的各个物品。可以大大提高任务的完成效率。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供 了一种包围框生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的 那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，一种包围框生成装置600包括：第一确定单元601、 生成单元602、第二确定单元603和第三确定单元604。其中，第一确 定单元601被配置成：响应于检测到存在目标图像相关的各个物品， 确定上述目标图像上的至少一个包围框，其中，上述至少一个包围框 中的包围框表征上述目标图像相关的各个物品中的物品的位置信息。 生成单元602被配置成：生成上述至少一个包围框中每个包围框相关 的点云集，得到点云集组。第二确定单元603被配置成：将上述点云 集组中的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的至少一 个点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组。第三确定单 元604被配置成：将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相 关联的包围框确定为目标包围框，得到目标包围框集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的生成单 元602可以进一步被配置成：利用相机的外参矩阵，生成上述至少一 个包围框中每个包围框相关的点云集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：确定上述点云集相关的包围框的中 心点；选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一个点云作为 第二目标点云集；根据上述第二目标点云集，生成上述第一目标点云 集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：构建与上述点云集相关的树模型； 根据上述树模型，选取上述点云集中的、与上述中心点相邻的至少一 个点云作为上述第二目标点云集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：将上述中心点的相关信息加入第一 列表。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：针对与上述第一列表相关联的每个 中心点，执行以下第一目标点云集生成步骤：响应于上述第二目标点 云集中存在已遍历的第二目标点云，去除上述第二目标点云集中已遍 历的第二目标点云，得到第三目标点云集；响应于确定上述第三目标 点云集中存在满足目标条件组的第三目标点云，从上述第三目标点云 集中筛选满足上述目标条件组的至少一个点云作为第四目标点云集， 其中，上述目标条件组包括：点云与上述中心点之间的法线夹角小于 第一阈值、点云与上述中心点之间的曲率小于第二阈值；将上述第四 目标点云集中的各个第四目标点云的相关信息分别加入上述第一列表 和第二列表；从上述第一列表中去除上述中心点的相关信息；响应于 上述第二目标点云集中的第二目标点云为已遍历的点云和/或上述第 一列表不存在相关联的至少一个点云，将上述第二列表对应的点云集 确定为上述第一目标点云集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：响应于上述第一列表存在相关联的 至少一个点云，将上述第一列表相关联的至少一个点云中的每个点云 确定为中心点，以及继续上述目标点云集生成步骤。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600的第二确 定单元603可以进一步被配置成：响应于上述第二目标点云集中不存 在已遍历的第二目标点云，将上述第二目标点云集确定为第三目标点 云集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述装置600还包括： 控制单元(图中未显示)。其中，上述控制单元可以被配置成：依据上 述目标包围框集，控制相关机械设备对上述各个物品进行搬运。

可以理解的是，该装置600中记载的诸单元与参考图2描述的方 法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及 产生的有益效果同样适用于装置600及其中包含的单元，在此不再赘 述。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电 子设备(例如图1中的电子设备)700的结构示意图。图7示出的电 子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带 来任何限制。

如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、 图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的 程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程 序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备 700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线 704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸 板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置 706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707； 包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置 709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数 据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是， 并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或 更少的装置。图7中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据 需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程 可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种 计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该 计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一 些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和 安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计 算机程序被处理装置701执行时，执行本公开的一些实施例的方法中 限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以 是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任 意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、 光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的 组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有 一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储 器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM 或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器 件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施 例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质， 该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。 而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中 或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序 代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信 号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是 计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号 介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使 用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以 用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等 等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP (HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知 或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字 数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网 (“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端 网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网 络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是 单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一 个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使 得该电子设备：响应于检测到存在目标图像相关的各个物品，确定上 述目标图像上的至少一个包围框，其中，上述至少一个包围框中的包 围框表征上述目标图像相关的各个物品中的物品的位置信息；生成上 述至少一个包围框中每个包围框相关的点云集，得到点云集组；将上 述点云集组中的每个点云集中的、与上述各个物品中每个物品相关的 至少一个点云确定为第一目标点云集，得到第一目标点云集组；将上述第一目标点云集组中每个第一目标点云集相关联的包围框确定为目 标包围框，得到目标包围框集。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开 的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向 对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过 程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可 以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一 个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、 或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中， 远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域 网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例 如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、 方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点 上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码 的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实 现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实 现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。 例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时 也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是， 框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现， 或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现， 也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中， 例如，可以描述为：一种处理器包括第一确定单元、生成单元、第二 确定单元和第三确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不 构成对该单元本身的限定，例如，生成单元还可以被描述为“生成上述 至少一个包围框中每个包围框相关的点云集，得到点云集组的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部 件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件 包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标 准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的 说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范 围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵 盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进 行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例 中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成 的技术方案。