[發明專利]一種噴淋方法、裝置、系統及介質有效
| 申請號: | 202110082314.0 | 申請日: | 2021-01-21 |
| 公開(公告)號: | CN112766171B | 公開(公告)日: | 2023-01-31 |
| 發明(設計)人: | 張為明 | 申請(專利權)人: | 京東科技信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/20 | 分類號: | G06V20/20;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662 | 代理人: | 李雪;劉蔓莉 |
| 地址: | 100176 北京市大興區北京經*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 噴淋 方法 裝置 系統 介質 | ||
1.一種噴淋方法,其特征在于,所述噴淋方法包括:
獲取預設區域的第一圖像數據;
基于預先訓練的圖像分割模型對所述第一圖像數據進行圖像分割,得到包含預設動物身體的身體圖像;
根據所述身體圖像的面積,按預設置的第一噴淋策略控制噴淋裝置;
其中,根據所述身體圖像的面積,按預設置的第一噴淋策略控制噴淋裝置,包括:判斷所述身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比是否大于或等于預設比例閾值;若所述身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比大于或等于預設比例閾值,則控制所述噴淋裝置噴水;若所述身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比小于預設比例閾值,則按預設置的第二噴淋策略控制所述噴淋裝置;
其中,所述圖像分割模型的訓練方法,具體包括:構建圖像分割模型;獲取所述預設區域的多張樣本圖像數據;其中,所述樣本圖像數據中標記了預設動物身體的樣本身體圖像;將所述樣本圖像數據分別輸入所述圖像分割模型,得到所述圖像分割模型分別輸出的包括所述預設動物身體的預測身體圖像;計算每張所述預測身體圖像與對應的所述樣本身體圖像的損失函數數值;判斷所述損失函數數值是否均小于或等于預設閾值;當所述損失函數數值均小于或等于預設閾值時,所述圖像分割模型收斂,得到訓練完成的所述圖像分割模型。
2.根據權利要求1所述的噴淋方法,其特征在于,所述圖像分割模型的訓練方法,還包括:當任一所述損失函數數值大于預設閾值時,則調整所述圖像分割模型中的參數,重新得到每張樣本圖像數據對應的預測身體圖像,并分別計算每張所述預測身體圖像與對應的所述樣本身體圖像的損失函數數值,直至所述損失函數數值均小于或等于所述預設閾值,得到訓練完成的所述圖像分割模型。
3.根據權利要求2所述的噴淋方法,其特征在于,所述將所述樣本圖像數據分別輸入所述圖像分割模型,得到所述圖像分割模型分別輸出的包括所述預設動物身體的預測身體圖像,包括:
通過所述圖像分割模型中的第一預設尺寸的卷積層對所述樣本圖像數據進行下采樣,得到第二圖像數據;其中,所述卷積層設置有至少兩個;
通過所述圖像分割模型中的第二預設尺寸的反卷積層對所述第二圖像數據進行上采樣,得到所述預測身體圖像;其中,所述反卷積層設置有至少兩個。
4.根據權利要求3所述的噴淋方法,其特征在于,所述通過所述圖像分割模型中的第二預設尺寸的反卷積層對所述第二圖像數據進行上采樣之前,所述噴淋方法包括:
通過所述圖像分割模型中的兩個不對稱卷積層對所述第二圖像數據進行級聯卷積,得到第二圖像數據,執行所述圖像分割模型中的第二預設尺寸的反卷積層對所述第二圖像數據進行上采樣的步驟。
5.根據權利要求3所述的噴淋方法,其特征在于,所述通過所述圖像分割模型中的第二預設尺寸的反卷積層對所述第二圖像數據進行上采樣之前,所述噴淋方法包括:
通過所述圖像分割模型中的空洞卷積層對所述第二圖像數據進行卷積,得到第二圖像數據,執行所述圖像分割模型中的第二預設尺寸的反卷積層對所述第二圖像數據進行上采樣的步驟。
6.根據權利要求1所述的噴淋方法,其特征在于,所述若所述身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比小于預設比例閾值,則按預設置的第二噴淋策略控制所述噴淋裝置,包括:
若身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比小于預設比例閾值,則獲取所述噴淋裝置的工作狀態;所述工作狀態包括:噴水和未噴水;
若所述噴淋裝置的工作狀態為噴水,則記錄所述身體圖像的面積在所述第一圖像數據的面積中的占比小于預設比例閾值的時長,并在所述時長大于或等于預設時長,控制所述噴淋裝置停止噴水;
若所述噴淋裝置的工作狀態為未噴水,則不控制所述噴淋裝置。
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