【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆类别识别，尤其涉及一种作业机械类别识别方法、装置、作业机械、设备及介质。
技术介绍
1、作业机械在铁路场堆作业主要包括提箱作业和收箱作业，例如，集装箱正面起重机(正面吊)，其中，铁路场堆中的火车类型主要包括敞车和平板车等。
2、正面吊在作业时，需要判断当前对应的车辆是敞车或是平板车或是其他车辆，正面吊基于对应的车辆进行与之对应的操作。在现有技术中，需要操作员人为的观察正面吊对应的车辆，并将观察结果输入到正面吊中，该过程人工成本高，耗时长，效果差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种作业机械类别识别方法、装置、作业机械、设备及介质，用以解决现有技术中通过人为确定作业机械当前对应的车辆类别，造成的成本高、耗时长和效果差的问题，实现自动且快速的确定作业机械当前对应的车辆类别。
2、本专利技术实施例提供一种作业机械类别识别方法，包括：
3、获取第一作业机械在当前作业环境中对应的点云数据；
4、基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据，其中，所述有效作业范围包括至少一种第二作业机械；
5、将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别，其中，所述类别识别模型基于点云数据样本和所述点云数据样本中的作业机械对应的类别标签训练得到。
6、根据本专利技术实施例的作业机械类别识别方法，所述将所述有效点云数
7、确定所述类别识别模型输出的类别对应的目标参考值，其中，不同的第二作业机械的类别对应不同的参考值；
8、计算预设时间段内至少两个目标参考值之和，得到参考值总和，其中，所述预设时间段包括当前时间点和历史时间点；
9、基于所述参考值总和，验证所述类别识别模型输出的类别的准确性。
10、根据本专利技术实施例的作业机械类别识别方法，所述基于所述参考值总和，验证所述第二作业机械的类别的准确性，包括：
11、确定所述参考值总和对应的类别；
12、在确定所述参考值总和对应的类别和所述类别识别模型输出的类别一致的情况下，确定所述类别识别模型输出的类别是准确的。
13、根据本专利技术实施例的作业机械类别识别方法，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据，包括：
14、基于所述采集装置在所述第一作业机械上的安装位置，将所述采集装置采集的所述第一作业机械的正面对应的点云数据确定为所述有效点云数据，并从所述点云数据中提取确定的所述有效点云数据。
15、根据本专利技术实施例的作业机械类别识别方法，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据之前，还包括：
16、对每个所述点云数据进行以下预处理操作：
17、确定包括所述点云数据在内的预设范围内其他点云数据的点云数量；
18、在所述点云数量小于预设数量的情况下，滤除所述点云数据。
19、根据本专利技术实施例的作业机械类别识别方法，所述将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别之后，还包括：
20、基于预先设置的类别与标识位置的对应关系，确定所述第二作业机械的类别对应的目标标识位置，其中，所述标识位置为第二作业机械的标识在第二作业机械中的位置；
21、识别所述目标标识位置处的标识。
22、本专利技术实施例提供一种作业机械类别识别装置，包括：
23、获取模块，用于获取第一作业机械在当前作业环境中对应的点云数据；
24、提取模块，用于基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据，其中，所述有效作业范围包括至少一种第二作业机械；
25、识别模块，用于将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别，其中，所述类别识别模型基于点云数据样本和所述点云数据样本中的作业机械对应的类别标签训练得到。
26、本专利技术实施例还提供一种作业机械，用于实现所述作业机械类别识别方法的步骤。
27、本专利技术实施例还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现所述作业机械类别识别方法的步骤。
28、本专利技术实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述作业机械类别识别方法的步骤。
29、本专利技术实施例提供的作业机械类别识别方法、装置、作业机械、设备及介质，通过获取第一作业机械在当前作业环境中对应的点云数据；基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从点云数据中提取有效点云数据，其中，有效作业范围包括至少一种第二作业机械；将有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到类别识别模型输出的第二作业机械的类别，本专利技术通过对获取的点云数据进行处理得到第二作业机械的类别，整个过程自动完成，无需人为参与，降低了人工成本、提高了作业效率，实现了自动且快速的确定第二作业机械的类别的目的。
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1.一种作业机械类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于所述参考值总和，验证所述第二作业机械的类别的准确性，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据，包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据之前，还包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别之后，还包括：
7.一种作业机械类别识别装置，其特
8.一种作业机械，其特征在于，用于实现如权利要求1至6任一项所述的作业机械类别识别方法的步骤。
9.一种电子设备，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6任一项所述的作业机械类别识别方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的作业机械类别识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种作业机械类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述将所述有效点云数据输入预先训练的类别识别模型，得到所述类别识别模型输出的所述第二作业机械的类别之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于所述参考值总和，验证所述第二作业机械的类别的准确性，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据，包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的作业机械类别识别方法，其特征在于，所述基于预先设置的第一作业机械上安装的采集装置对应的有效作业范围，从所述点云数据中提取有效点云数据之前，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈楚汉，林飞宇，吴永江，
申请(专利权)人：三一海洋重工有限公司，
类型：发明
国别省市：
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