仓储环境下货物垛堆识别用点云数据集

仓储环境下货物垛堆识别用点云数据集，该数据集包含了物流仓中垛堆的点云数据。每个数据由垛堆的三维点云和于其相对应的二维投影图片构成。使用深度相机拍摄不同的垛堆，分别得出对应某垛堆的深度图像以及RGB图像。使用该数据集配合图像处理与深度学习技术，可以实现在垛堆中将货物与货物之间分割并识别。

Point Cloud Dataset for Cargo Stack Recognition in Warehouse Environments. This dataset comprises point cloud data of cargo stacks in logistics warehouses. Each sample includes a 3D point cloud of the target cargo stack and its corresponding 2D projection image. Different cargo stacks are captured via depth cameras to obtain their respective depth images and RGB images. By utilizing this dataset together with image processing and deep learning technologies, the segmentation and recognition of individual cargo items within the stacks can be achieved.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于仓储环境下货物垛堆识别的点云数据集，包含物流仓中垛堆的三维点云和对应的二维投影图片，总数据量为37.2GB，共1673个文件。它由哈尔滨工业大学（深圳校区）的刘云辉创建，源自国家重点研发计划项目，旨在通过图像处理和深度学习技术实现垛堆中货物的分割与识别，支持拆垛机器人等应用。