[發明專利]基于圖像的高精度稱重方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110006543.4
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112330677A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 肖斌;王偉鵬;溫昌;胡輝;朱林
• 申請（專利權）人: 四川智迅車聯科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G06T7/62;G01G17/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都睿道專利代理事務所(普通合伙) 51217
• 代理人: 薛波

1.基于圖像的高精度稱重方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、采集具有待稱重物與參照物的圖像，并對采集得到的圖像進行標記與提取標記圖像處理，處理得到的圖像與原圖像組成帶標簽的圖像數據，并建立帶標簽的圖像數據庫；

S2、使用帶標簽的圖像數據庫中的數據訓練用于識別提取待稱重物與參照物的識別模型；并通過識別模型提取出的待稱重物與參照物的圖像，獲取待稱重物與參照物的面積比率；

S3、使用預訓練數據構建并訓練稱重模型，將S2中獲取的待稱重物與參照物的面積比率輸入至稱重模型中，獲得待稱重物的重量。

2.如權利要求1所述的高精度稱重方法，其特征在于，所述S1中采集具有待稱重物與參照物的圖像具體包括，采用拍攝設備采集待稱重物與參照物的完整圖像，采集時待稱重物與參照物需位于拍攝設備的正下方；所述待稱重物為豬、牛或羊。

3.如權利要求2所述的高精度稱重方法，其特征在于，所述標記與提取標記圖像處理具體包括，標記待稱重豬、牛或羊時，待稱重豬、牛或羊的兩只前腿中只標記靠近拍攝設備的一只以及兩只后腿中也只標記靠近拍攝設備的一只，并且在標記時除去待稱重的豬、牛或羊的尾巴以及被標記前后腿的小腿部分，所述小腿部分為待稱重的豬、牛或羊的腿關節到蹄的部分；分別提取標記好的待稱重豬、牛或羊圖像與參照物圖像。

4.如權利要求1所述的高精度稱重方法，其特征在于，所述S2中的待稱重物與參照物的面積比率具體為待稱重物與參照物的圖像像素面積比率。

5.如權利要求1所述的高精度稱重方法，其特征在于，所述S3中的稱重模型采用神經網絡通過預訓練數據訓練獲得，所述預訓練數據包括預先被標注的待稱重物與參照物的面積比率和對應待稱重物的重量，所述神經網絡采用六層鏈式復合函數，得到公式（1）如下，

f(x)=y₆(y₅(y₄(y₃(y₂(y₁(x)))))) （1）

其中，x為參照物與待稱重物的面積比率；

每一層函數表示如式（2），

y_i=g(W^Ty_i-1+b)（2）

其中，0i7，i∈N^*，當i=1時，y_i-1=x，g表示激活函數，W為參數矩陣，T表示轉置矩陣，b為偏置項，x為參照物與待稱重物的面積比率；為保證預測值的準確性，通過計算預測重量與實際重量的均方誤差值來修正式（2）中的參數矩陣以及偏置項，直至均方誤差值最小為止。

6.如權利要求1所述的高精度稱重方法，其特征在于，所述標記采集的圖像之前還包括，篩選待稱重物與參照物的圖像，僅保留參照物以及待稱重物完整的圖像，所述提取標記的圖像包括使用連通域算法去掉所提取圖像中將背景作為前景的部分，以及使用開運算填充前景中的孔洞部分，所述前景為圖像中被標記的部分即待稱重物以及參照物，所述背景為圖像中未被標記的部分。