[發明專利]密度估計方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011614928.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112802086A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 陳海波;李宗劍
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能芯片研究院（江蘇）有限公司
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06K9/62;G01N9/00
• 代理公司: 蘇州領躍知識產權代理有限公司 32370
• 代理人: 王寧

1.一種密度估計方法，其特征在于，用于估計目標液體的密度，所述目標液體容置于容器中，所述方法包括：

獲取所述目標液體的2D圖像信息；

獲取第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據；

根據第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據，使用深度學習的方式訓練得到液體成分模型；

根據所述目標液體的2D圖像信息和所述液體成分模型，確定所述目標液體的成分；

根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度。

2.根據權利要求1所述的密度估計方法，其特征在于，所述根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度，包括：

當所述目標液體的成分是單一成分時，獲取所述成分對應的密度作為所述目標液體的密度；

當所述目標液體的成分不是單一成分時，根據所述成分和液體密度模型，獲取所述目標液體的密度。

3.根據權利要求2所述的密度估計方法，其特征在于，獲取所述液體密度模型的方法包括：

獲取第二組液體標本的成分和密度標注數據；

根據第二組液體標本的成分和密度標注數據，使用深度學習的方式訓練得到所述液體密度模型。

4.根據權利要求1所述的密度估計方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述容器的圖像信息；

根據所述容器的圖像信息，獲取所述目標液體的體積；

根據所述目標液體的密度和體積，獲取所述目標液體的質量。

5.根據權利要求4所述的密度估計方法，其特征在于，所述容器的圖像信息是采用CT技術得到的。

6.一種密度估計裝置，其特征在于，用于估計目標液體的密度，所述目標液體容置于容器中，所述裝置包括：

2D獲取模塊，用于獲取所述目標液體的2D圖像信息；

成分獲取模塊，包括：

第一標本獲取單元，用于獲取第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據；

第一模型訓練單元，用于根據第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據，使用深度學習的方式訓練得到液體成分模型；

成分確定單元，用于根據所述目標液體的2D圖像信息和所述液體成分模型，確定所述目標液體的成分；

密度獲取模塊，用于根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度。

7.根據權利要求6所述的密度估計裝置，其特征在于，所述密度獲取模塊包括：

第一密度獲取單元，用于當所述目標液體的成分是單一成分時，獲取所述成分對應的密度作為所述目標液體的密度。

第二密度獲取單元，用于當所述目標液體的成分不是單一成分時，根據所述成分和液體密度模型，獲取所述目標液體的密度。

8.根據權利要求7所述的密度估計裝置，其特征在于，所述裝置還包括密度模型獲取模塊，所述密度模型獲取模塊包括：

第二標本獲取單元，用于獲取第二組液體標本的成分和密度標注數據；

第二模型訓練單元，用于根據第二組液體標本的成分和密度標注數據，使用深度學習的方式訓練得到所述液體密度模型。

9.根據權利要求6所述的密度估計裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

容器圖像獲取模塊，用于獲取所述容器的圖像信息；

體積獲取模塊，用于根據所述容器的圖像信息，獲取所述目標液體的體積；

質量獲取模塊，用于根據所述目標液體的密度和體積，獲取所述目標液體的質量。

10.根據權利要求9所述的密度估計裝置，其特征在于，所述容器的圖像信息是采用CT技術得到的。

11.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-5任一項所述方法的步驟。

12.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5任一項所述方法的步驟。