基于机器视觉的车底检测方法、系统、设备和存储介质

本申请涉及车底检测技术领域，具体为基于机器视觉的车底检测方法、系统、设备和存储介质；为解决现有技术中车底安全性检测质量低的问题，首先基于机器人一周图像得到初始行驶路线；然后，机器人沿初始行驶路线行驶穿过车底后获取车底深度图像和车底RGB图像后，进行结合得到车底点云数据；接着，从车底点云数据中删除地面平面后，进行分割处理，得到若干个点云簇，若干个点云簇分别进行识别处理，得到车底识别结果；最后，根据车底识别结果中是否存在异物，更新车底点云数据，并进行路径规划，得到车底导航路径，后续可根据车底导航路径与车辆型号的关联结果，直接根据车底导航路径进行车底检测；本申请的车底安全性检测质量高。