[發明專利]基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法

在審

• 申請號: 202011196302.2
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112232435A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 沈辰;簡飛弘
• 申請（專利權）人: 三峽大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20
• 代理公司: 宜昌市三峽專利事務所 42103
• 代理人: 成鋼

本發明公開了基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法，包括：對裝載土石方的渣土車的后輪進行稱重；針對渣土車的型號選擇對應的第一神經網絡模型，將后輪稱重數值輸入第一神經網絡模型，得到渣土車裝載渣土的整車質量；根據渣土車裝載渣土的整車質量和渣土車空車質量，計算渣土車運載的渣土質量；采集渣土車運載的渣土的圖像，輸入第二神經網絡模型，得到渣土車運載的渣土的密度；根據渣土質量和渣土密度，計算渣土車運載的渣土的體積即渣土車運載的土石方。本發明分別利用第一神經網絡模型、第二神經網絡模型計算渣土車整車重量、識別渣土密度，實現了渣土車裝載渣土體積的自動計算，代替人工，省時省力，且計算精度高。

技術領域

本發明屬于渣土智能識別領域，具體涉及一種基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法。

背景技術

土建項目普遍存在土石方的轉運，渣土車運載土石方離開工地時需要對土石方數進行統計，目前大部分工地仍采取傳統的人工計數方式進行統計，但傳統計數模式易受限于管理人員學識和設備操作人員素質等因素影響造成各類逃票違規行為、缺乏規范化施工和計數誤差等現象。公開號 CN109002421A的發明專利公開了一種渣土車運輸土方數統計方法，包括以下步驟：在渣土車運輸渣土并進場時，采集進場渣土車的車牌圖像與后車廂圖像；確定進場車輛及其進場時間以及確定進場車輛運載的第一土方數；在渣土車卸載渣土并出場時，采集出場渣土車的車牌圖像與后車廂圖像；確定出場車輛及其出場時間以及確定出場車輛運載的第二土方數；基于同一渣土車輛的所述第一土方數與所述第二土方數，確定該渣土車在同一運輸車次的實際運載土方數，并生成該渣土車的運輸土方數統計記錄。此方法需要單獨設立稱重臺，不適合小型和零星項目計數，并且安置麻煩，仍需要專業人員到場核對。公開號CN208795315U的發明專利公開了一種用于工程運輸土石方計量的手持裝置，它包含裝置主體、手持柄、電源件、操作按鈕組、透明窗、出票口、攝像頭、識卡裝置、打印設備、儲紙箱、處理器、存儲裝置、數據傳輸模塊。此方法不適用于大型復雜的土石方系統，仍然需要增設員工進行打卡操作，實用性成問題。

發明內容

本發明的目的是針對上述問題，提供一種基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法，利用卷積神經網絡模型根據渣土車后輪稱重得到渣土車整車重量，并進一步利用第二神經網絡模型識別渣土密度，根據渣土車裝載的渣土質量以及識別出的渣土密度，自動計算渣土體積，便于渣土車出場時對渣土體積自動計算、存儲以及統計分析。

本發明的技術方案是基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法，包括以下步驟，

步驟1：對裝載土石方的渣土車的后輪進行稱重；

步驟2：針對渣土車的型號選擇對應的第一神經網絡模型，將后輪稱重數值輸入第一神經網絡模型，得到渣土車裝載渣土的整車質量；

步驟3：根據渣土車裝載渣土的整車質量和渣土車空車質量，計算渣土車運載的渣土質量；

步驟4：采集渣土車運載的渣土的圖像，輸入第二神經網絡模型，得到渣土車運載的渣土的密度；

步驟5：根據步驟3得到的渣土質量和步驟4得到的渣土密度，計算渣土車運載的渣土的體積即渣土車運載的土石方。

優選地，所述第一神經網絡模型為卷積神經網絡CNN，包括依次連接的輸入層、第一卷積層、第一池化層、第二卷積層、第二池化層、全連接層和輸出層。

優選地，所述第二神經網絡模型為BP神經網絡，輸入層包括10個神經元、隱含層包括11個神經元，輸出層為1個神經元。

進一步地，所述基于卷積神經網絡的渣土車土石方體積計算方法還包括對第一神經網絡模型進行預先訓練，具體包括：

1）對不同裝載程度的渣土車進行整體稱重，得到渣土裝載整車質量；

2）對步驟1）的渣土車的后輪進行稱重，得到后輪稱重數值；