[發明專利]一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法在審
| 申請號: | 202010998412.4 | 申請日: | 2020-09-22 |
| 公開(公告)號: | CN112132804A | 公開(公告)日: | 2020-12-25 |
| 發明(設計)人: | 鄧巧;甘志杰;李華超;曲明;鄭云峰;姚玉良;王曉磊 | 申請(專利權)人: | 蘇州巨能圖像檢測技術有限公司;天津港聯盟國際集裝箱碼頭有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/70;G01B11/02;G01B21/02 |
| 代理公司: | 蘇州廣正知識產權代理有限公司 32234 | 代理人: | 劉曉月 |
| 地址: | 215000 江蘇省蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 輪轂 吊起 檢測 方法 | ||
1.一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法,其特征在于,具體步驟包括:
(1)結合多尺度訓練、錨點設置以及focal loss聚焦損失,構建改進Faster RCNN網絡框架;
(1.1)第一階段:
(1.1.1)多尺度訓練:將圖片送入網絡之前,在保證圖像原有比例的前提下,將圖像隨機調整大小后送入網絡中進行訓練;
(1.1.2)錨點設置:
在不改變其他參數設置的前提下,設置錨點的數量為18-30個,以提高錨點框覆蓋真實目標的概率;
(1. 2)第二階段:根據實際樣本比例以及訓練過程中難易樣本在優化過程中的重要性,利用Focal Loss聚焦損失方法動態調整樣本權重,以增強輪轂訓練模型的魯棒性;
(2)使用上述改進Faster RCNN網絡構建初始輪轂檢測模型;
(3)工業相機拍攝集卡輪轂的圖片或視頻;
(4)判斷拍攝的圖片或視頻中是否帶有輪轂,并將帶有輪轂的圖片或視頻送往下一步進行樣本處理;
(5)使用標注工具對圖像中的輪轂進行標注:
(5.1)如果圖像中帶有完整的輪轂,則使用標注工具對圖像中的輪轂進行標注,得到標注樣本;
(5.2)如果圖像帶有輪轂,但是輪轂的結構不完整,則無需進行標注,得到未標注樣本;
(6)利用標注樣本對初始輪轂檢測模型進行訓練和測試,根據測試精度選取用于現場的訓練輪轂檢測模型;
(7)訓練輪轂檢測模型根據集裝箱與集卡的位置來判斷是否開啟或結束輪轂位移檢測:利用檢測設備判斷集裝箱與集卡之間的垂直間距;當垂直間距小于預設的啟動間距閾值時,不觸發輪轂位移檢測;當垂直間距大于或等于預設的啟動間距閾值且垂直間距小于停止間距閾值時,觸發輪轂位移檢測,則訓練輪轂檢測模型開始對圖片或視頻進行輪轂位移檢測;當垂直間距大于或等于預設的停止間距閾值時,停止輪轂位移檢測;
(8)將觸發輪轂位移檢測時的第一幀圖片中的輪轂中心點的坐標位置作為參考位置;將第一幀圖片之后的圖片中的輪轂中心點的坐標位置作為對比位置;
(9)根據參考位置和對比位置,判斷集卡是否被吊起;
(9.1)如果檢測到的輪轂的參考位置和對比位置的坐標差大于或等于預設的位移閾值,則判定集卡被吊起;
(9.2)如果檢測到的輪轂的參考位置和對比位置的坐標差小于預設的位移閾值,則判定集卡未被吊起。
2.根據權利要求1所述的一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法,其特征在于,在步驟(1.1.2)中,在訓練時,根據實際場景目標的標注數據結果,通過RPN網絡初次選定預設數量的預選框,通過softmax判斷錨點屬于正樣本還是負樣本,并利用bbox回歸修正錨點獲得精確候選框;然后,通過ROI網絡層提取proposal feature maps,并將其送入后續全連接層以判定目標類別。
3.根據權利要求1所述的一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法,其特征在于,所述啟動間距閾值為10cm,停止間距閾值為50cm。
4.根據權利要求1所述的一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法,其特征在于,在步驟(5.1),利用紅色標注框對輪轂的位置進行標注顯示。
5.根據權利要求1所述的一種用于集卡輪轂的防吊起檢測方法,其特征在于,在步驟(7),檢測設備包括距離傳感器。
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