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申请/专利权人：厦门民航凯亚有限公司

摘要：本发明涉及机场行李管理技术领域，尤其为一种机场行李管理系统。本发明通过设置图像采集模块、三维轮廓采集模块、X光数据采集模块、称重模块和身份识别模块对行李箱进行数据采集，能够全面的对需要托运的行李箱进行快速数据采集，并根据采集得到的数据构建全面的行李箱三维模型数据，利用行李托运处理模块简化托运流程，自动计算托运价格并生成支付二维码，方便用户支付，利用托运二维码对行李箱的每一个托运流程进行追踪，同时，将托运状态回馈给用户，让用户能够随时了解行李的位置和状态，提升了用户的托运体验，即使托运二维码脱落，也能通过重新建模和数据比对找到匹配的行李信息，确保行李能够准确到达目的地，降低行李丢失的风险。

主权项：1.一种机场行李管理系统，其特征在于：包括：数据采集端；所述数据采集端包括图像采集模块、三维轮廓采集模块、X光数据采集模块、称重模块和身份识别模块；所述图像采集模块对行李箱外观进行图像采集，得到行李箱外观的图像数据；所述三维轮廓采集模块对行李箱进行三维轮廓数据采集，得到行李箱的三维轮廓数据；所述X光数据采集模块对行李箱进行X光图像数据采集，得到行李箱的X光图像数据；所述称重模块对行李箱进行重量检测，得到行李箱的重量数据；所述身份识别模块对用户的人脸进行图像采集，得到用户的人脸图像信息；行李管理平台；所述行李管理平台包括行李三维模型构建模块、行李托运处理模块、行李运输追踪模块和行李提取模块；所述行李三维模型构建模块接收行李箱的图像数据、三维轮廓数据和X光图像数据，对图像数据进行色彩校正和光照均衡，运用SIFT特征提取算法，提取图像中的特征点，计算特征点的深度信息，获得每个像素点的三维坐标，基于每个像素点的三维坐标将特征点同步到一个模型上，构建表面模型；对三维轮廓数据进行去噪处理，进行点云精简，去除冗余点，同时保留特征点的轮廓特征，后将点云转换为三维网格模型；对X光图像数据进行直方图均衡化，增强对比度，采用区域生长算法，将X光图像中的不同物体分割出来，得到行李箱内部物品的分布模型；将表面模型和三维网格模型进行配准，得到行李箱表面的三维模型，将行李箱内部物品的分布模型同步到行李箱表面的三维模型，得到行李箱三维模型数据；所述运用SIFT特征提取算法提取图像中的特征点的具体步骤为：尺度空间构建：对原始图像进行不同尺度的高斯模糊，得到一系列不同尺度的图像；通过将相邻尺度的图像相减，构建高斯差分尺度空间；关键点检测：在DoG尺度空间中，搜索局部极值点，即与相邻尺度和相邻位置的像素点相比，具有较大或较小灰度值的点；对检测到的极值点进行进一步筛选，去除低对比度的点和不稳定的边缘响应点；确定特征点方向：在特征点的邻域内，计算图像的梯度幅值和方向；根据梯度方向的分布，确定特征点的主方向；生成特征描述符：以特征点为中心，选取一定大小的邻域；将邻域划分为若干个子区域；在每个子区域内，计算梯度方向直方图；将这些直方图组合起来，形成特征点的描述符；计算特征点的深度信息具体步骤如下：对左右两组拍摄角度的图像数据进行立体校正，使得对应的极线处于同一水平线上，基于特征点的描述符，通过相似性度量找到匹配的特征点对，匹配方法包括暴力匹配、FLANN匹配；对于匹配成功的特征点对，计算它们在水平方向上的像素位置差异；根据相机的内参和外参以及视差，计算特征点的深度；当相机的焦距为，基线长度为，视差为，则特征点的深度通过以下公式计算： ；在获得每个像素点的三维坐标时，假设其在图像平面的坐标为，已知相机的内参矩阵K，包含焦距和主点坐标，以及计算得到的深度值，则该像素点的三维坐标通过以下公式计算： ；将特征点同步到一个模型上并构建表面模型的具体操作为：建立模型的几何框架：选择三维模型表示方法；映射特征点：将计算得到的每个像素点的三维坐标按照其在图像中的位置对应到模型的空间中；表面拟合与重建：使用曲面拟合算法特征点构建出连续的表面模型；优化与平滑：对构建的表面模型进行优化处理，去除噪声和异常值，并进行平滑操作；所述行李托运处理模块接收用户的人脸图像信息后，对其进行人脸识别，根据人脸识别出的用户信息确定用户航班数据，建立用户行李托运档案；接收与用户对应的行李箱三维模型数据后，根据行李箱三维模型数据计算行李箱尺寸，接收行李箱的重量数据，计算托运价格，根据托运价格生成支付二维码，用户支付完成后，行李托运处理模块将行李箱对应的行李箱三维模型数据和用户行李托运档案进行汇总，生成托运数据，将其同步到云端数据库，根据托运数据生成托运二维码，将托运二维码贴在行李箱上，行李箱进入托运状态；所述用户行李托运档案包括用户的航班信息、身份信息、联系方式和家庭住址；所述行李运输追踪模块接收每个进入托运状态的托运数据和托运二维码，在行李箱传送、分拣、运输的各个节点上利用扫码器扫描托运二维码数据进行状态确定，生成实时托运状态；调取托运数据中用户行李托运档案的用户联系方式，将实时托运状态和托运二维码发送给用户；所述行李提取模块接收每个进入托运状态的托运数据和托运二维码，对到达目的地的行李箱进行扫码、分拣，用户提取行李箱时，利用手机端扫码托运二维码，进行身份识别，分别识别成功时，行李箱进入提取状态，完成对行李箱的托运管理；所述行李运输追踪模块在对行李箱进行传送、分拣、运输时，如果出现托运二维码脱落，调取托运数据中的行李箱三维模型数据，利用图像采集模块、三维轮廓采集模块、X光数据采集模块对该行李箱进行数据采集，根据采集到的数据重新利用行李三维模型构建模块进行重新建模，将得到的三维模型与云端数据库中储存的托运数据进行比对，找到匹配的行李箱三维模型数据，确定与行李箱三维模型数据匹配的用户行李托运档案，重新生成托运二维码，并将其贴在丢失托运二维码的行李箱上；所述行李运输追踪模块接收每个进入托运状态的托运数据和托运二维码后，根据托运数据中的用户行李托运档案确定行李箱的托运目的地和托运批次，对每一批次的行李箱进行批次数量数据统计，生成托运数据表，在对行李箱进行传送、分拣、运输时，对每个行李箱的托运二维码进行扫描，出现误差时，生成错误警报，并将错误警报发送至行李托运管理部门；所述行李提取模块接收托运数据表，在行李箱到达目的地时，对每个行李箱上的托运二维码进行扫码，生成核验数据，当核验数据与托运数据表中记录该目的地、该批次的应到达的行李箱数据出现偏差时，记录出现偏差的行李箱信息，生成错误告警，并将错误告警发送至行李托运管理部门。

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