[發明專利]一種鐵水罐罐號的圖像智能識別系統及方法

有效

• 申請號: 201811297283.5
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109598200B
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發明（設計）人: 巫喬順;陳甫剛;尹業華;崔熙均
• 申請（專利權）人: 云南昆鋼電子信息科技有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/62;G06V10/82;G06T7/254
• 代理公司: 昆明正原專利商標代理有限公司 53100
• 代理人: 徐玲菊;于洪

1.一種鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，包括圖像采集模塊（1）、運動檢測模塊（2）、對象檢測模塊（3）、彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊（4）、基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊（5）和上位機邊緣計算模塊（6）；

圖像采集模塊（1）、運動檢測模塊（2）、對象檢測模塊（3）、彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊（4）、基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊（5）和上位機邊緣計算模塊（6）依次順序連接；

運動檢測模塊（2）、對象檢測模塊（3）還分別與上位機邊緣計算模塊（6）連接；

所述的圖像采集模塊（1）用于采集鐵水罐圖像，并將采集到的鐵水罐圖像傳輸至運動檢測模塊（2）；

所述的運動檢測模塊（2）用于檢測采集到的鐵水罐圖像中是否有運動物體出現；

當檢測有運動物體出現，所述的對象檢測模塊（3）檢測運動物體是否是鐵水罐；

當檢測運動物體為鐵水罐，彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊（4）計算鐵水罐的圖像特征；

基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊（5）用于將彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊（4）得到的圖像特征轉換為字符數值；

上位機邊緣計算模塊（6）用于根據基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊（5）傳來的字符數值、運動檢測模塊（2）的檢測結果和對象檢測模塊（3）的檢測結果進行邊緣計算，得到識別結果，并將識別結果傳輸至后臺。

2.根據權利要求1所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，所述的圖像采集模塊包括攝像頭，所述的攝像頭安裝在火車運輸鐵水罐經過的計量位置處。

3.根據權利要求2所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，所述的攝像頭為彩色CCD攝像頭；攝像頭主光軸與鐵軌垂直，高度與鐵水罐的中心位置一致。

4.根據權利要求1所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，所述的運動檢測模塊（2）利用高斯混合背景模型檢測圖像中是否有運動物體出現。

5.根據權利要求1所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，所述的對象檢測模塊（3）利用深度學習對象檢測方法檢測運動物體是否是鐵水罐。

6.根據權利要求1所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，所述的圖像特征為亮度特征、色度特征、紋理特征和光流場運動特征。

7.根據權利要求1所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊（5）利用卷積神經網絡建立圖像特征與數字字符值的關系模型，隱含層為高斯函數，輸出層為稀疏交叉熵映射。

8.一種鐵水罐罐號的圖像智能識別方法，采用權利要求1-7任意一項所述的鐵水罐罐號的圖像智能識別系統，其特征在于，包括如下步驟：

圖像采集模塊連續采集鐵水罐圖像并傳送至運動檢測模塊，運動檢測模塊利用高斯混合背景模型檢測圖像中是否有運動物體出現；

當檢測有運動物體出現，運動檢測模塊將圖像傳輸至對象檢測模塊，對象檢測模塊利用深度學習對象檢測方法檢測運動物體是否是鐵水罐；

當檢測運動物體為鐵水罐，對象檢測模塊將圖像傳輸至彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊，彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊計算鐵水罐的圖像特征；

之后，基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊將彩色鐵水罐圖像動靜態特征表示與描述模塊得到的圖像特征轉換為字符數值；上位機邊緣計算模塊根據基于卷積神經網絡的數字字符分類模塊傳來的字符數值、運動檢測模塊的檢測結果和對象檢測模塊的檢測結果進行邊緣計算，得到識別結果，并將識別結果傳輸至后臺。