[發(fā)明專利]一種基于顯著區(qū)域分割的衣物量檢測及護色洗判別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010056068.7 | 申請日： | 2020-01-18 |
| 公開（公告）號： | CN111275718A | 公開（公告）日： | 2020-06-12 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 化春鍵;陳瑩;凌艷;沈家峻;錢春俊;李祥明 | 申請（專利權(quán)）人： | 江南大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194 |
| 代理公司： | 哈爾濱市陽光惠遠(yuǎn)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211 | 代理人： | 彭素琴 |
| 地址： | 214000 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 顯著 區(qū)域 分割 衣物 檢測 護色洗 判別 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于顯著區(qū)域分割的衣物量檢測及護色洗判別方法，屬于智能制造及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明以視覺顯著性區(qū)域分割作為解決問題的主要途徑，并在分割網(wǎng)絡(luò)中加入了多尺度特征聚合模塊，以及循環(huán)殘差優(yōu)化模塊，提高了分割效果，進而提高了衣物量檢測精度；具體是利用洗衣機內(nèi)拍攝的圖片，通過設(shè)計視覺顯著性判別網(wǎng)絡(luò)，利用洗衣機內(nèi)筒與衣物的視覺差異，精確分割出桶內(nèi)衣物，在此基礎(chǔ)上設(shè)計衣物量檢測及護色洗判別方案，完成精確判別。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種基于顯著區(qū)域分割的衣物量檢測及護色洗判別方法，屬于智能制造及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)
在衣物量檢測方面，目前智能洗衣機產(chǎn)品中通用的是通過電機離心力進行衣物重量的估計來感知衣物量。相比較于該技術(shù)利用視覺技術(shù)進行感知的優(yōu)勢在于時間短精度高。傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)筒感知衣物重量需要進行1-2分鐘的過程方可感知出結(jié)果，而視覺技術(shù)通過告訴運算器，可以在1秒之內(nèi)給出衣物量的結(jié)果。通過圖像顯著區(qū)域分割技術(shù)進行的衣物量感知可以達(dá)到一個較高的精確度。對于特別少量或者密度較低的衣物，轉(zhuǎn)筒感知衣物重量將會失效，而基于圖像分割技術(shù)的感知方式則依然奏效。深圳大學(xué)曾磐等人在洗衣機內(nèi)部放置一個高清攝像頭，通過該攝像頭采集到待洗衣物的圖像，將問題轉(zhuǎn)化成圖像分割問題，通過設(shè)計一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割算法得出洗衣機內(nèi)部衣物量。曾磐等人的工作與本發(fā)明中衣物檢測思路較為相近，但其分割網(wǎng)絡(luò)較為簡單，只能適應(yīng)單色衣物人為擺放的情況，難以在桶內(nèi)衣物自然狀態(tài)下完成精確分割。
在衣物護色洗判別方面，目前國內(nèi)外尚無通過視覺技術(shù)感知到衣物顏色的技術(shù)可供比較。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述至少一個問題，本發(fā)明以視覺顯著性區(qū)域分割作為解決問題的主要途徑，并在分割網(wǎng)絡(luò)中加入了多尺度特征聚合模塊，以及循環(huán)殘差優(yōu)化模塊，提高了分割效果，進而提高了衣物量檢測精度；具體是利用洗衣機內(nèi)拍攝的圖片，通過設(shè)計視覺顯著性判別網(wǎng)絡(luò)，利用洗衣機內(nèi)筒與衣物的視覺差異，精確分割出桶內(nèi)衣物，在此基礎(chǔ)上設(shè)計衣物量檢測及護色洗判別方案，完成精確判別。
本發(fā)明的第一個目的是提供一種基于顯著區(qū)域分割的衣物量檢測的方法，具體包括以下步驟：
S01、設(shè)計基于特征聚合及循環(huán)殘差優(yōu)化模塊的視覺顯著性區(qū)域分割DA-RCB網(wǎng)絡(luò)，使用訓(xùn)練衣物數(shù)據(jù){(Ik,Jk)}k＝1,2,...,M對分割DA-RCB網(wǎng)絡(luò)進行端到端訓(xùn)練，獲得網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)模型；其中Ik為第k個衣物樣本的原始圖像，Jk為第k個衣物樣本的顯著區(qū)域標(biāo)定圖像，M為訓(xùn)練樣本個數(shù)；
S02、將已知衣物量的樣本圖像輸入分割DA-RCB網(wǎng)絡(luò)，分割出洗衣機桶內(nèi)衣物的前景即衣物區(qū)域，進而獲得衣物量分別為少量、中量或多量的樣本圖像中衣物區(qū)域面積的統(tǒng)計分布直方圖，根據(jù)直方圖選擇三種衣物量的衣物前景區(qū)域面積閾值T1，T2；
S03、將測試衣物樣本圖像輸入分割DA-RCB網(wǎng)絡(luò)，分割出圖像中的視覺顯著性區(qū)域即衣物前景區(qū)域F，計算前景區(qū)域面積A，若A＜T1，判斷衣物量為少量，若T1≤A＜T2，判斷衣物量為中量，若A≥T2，判斷衣物量為多量。
在一種實施方式中，所述步驟S01包括：
(1)將訓(xùn)練集圖像Ik輸入基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)VGG-16，提取來自conv1-2、conv2-2、conv3-3、conv4-3、conv5-3層的5個尺度的特征{fi}i＝1,2,...,5；其中，conv為向量卷積運算；
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