[發明專利]一種基于YOLOv4的設備指示燈識別方法及系統

在審

• 申請號: 202110192869.0
• 申請日: 2021-02-20
• 公開（公告）號: CN112560816A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 東虎;韓丹;李斌山;周龍飛;王輝
• 申請（專利權）人: 北京蒙帕信創科技有限公司;上海蒙帕信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市隆安律師事務所 11323
• 代理人: 楊云

1.一種基于YOLOv4的設備指示燈識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集模塊控制攝像頭采集機房設備及其指示燈的圖像數據，圖像數據集模塊建立設備指示燈的歷史圖像數據集；

S2：數據增強處理模塊對歷史圖像數據集中的歷史圖像進行Mosaic數據增強處理，得到增強歷史圖像數據集；

S3：模型構建模塊構建目標檢測模型，所述目標檢測模型包括圖像增強部分和目標定位識別部分；

S4：模型訓練模塊使用增強歷史圖像數據集對目標檢測模型進行訓練；

S5：圖像識別模塊通過訓練完成的目標檢測模型對攝像頭獲取畫面中的設備指示燈進行實時識別，畫面存在因機房值班人員走動導致設備指示燈的遮擋現象；

S6：圖像識別模塊在目標檢測模型對畫面中設備指示燈進行身份識別后，指示燈狀態管理子模塊獲取設備指示燈亮燈狀態；

S7：當設備指示燈亮燈狀態與正常工作狀態不同時，故障信息管理子模塊通過將其狀態與故障原因對應，報警模塊通知機房值班人員設備故障。

2.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟S2中Mosaic數據增強處理包括以下步驟：

S21：從歷史圖像數據集中每次隨機讀取四張圖片；

S22：對讀取的四張圖片進行翻轉、縮放和色域變化，并且按照四個方向位置擺放，以及對四張圖片進行拼接，獲得每一張圖片中所需監測對象的邊框數據；

S23：將四張圖片拼接后得到一張新的圖片，同時獲取新圖片所有監測對象的邊框數據；

S24：進行圖片的組合和邊框的組合，以得到增強圖像數據集。

3.如權利要求2所述方法，其特征在于，所述邊框為圖片里每個監測對象在圖片內的范圍，所述邊框數據包含的內容為：對象中點位于圖片中的x坐標、對象中點位于圖片中的y坐標、邊框的長、邊框的寬。

4.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟S2中所述數據增強處理還包括對增強歷史圖像數據集中的指示燈圖像進行標注。

5.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

S31：將多個卷積層構成圖像增強部分，所述圖像增強部分為圖像超分辨率網絡；

S32：將多卷積層的網絡結構與CSPNet進行結合形成目標定位識別部分，所述目標定位識別部分為目標檢測模型骨干網絡；

S33：將圖像增強部分與目標定位識別部分采用串聯形式連接，構成一個完整的檢測網絡；

S34：引入激活函數，并改進坐標誤差，得到回歸損失函數；

S35：將SPPNet和PANet路徑聚合作為頸部網絡構建形成目標檢測模型。

6.如權利要求5所述方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

S41：將增強歷史圖像數據集內圖片經過插值構成圖像增強訓練集，并對圖像增強部分進行訓練；

S42：固定圖像增強部分的網絡參數不變，使用增強歷史圖像數據集對目標定位識別部分進行訓練，直至在終端執行界面可視化中的回歸損失函數不再降低，獲取重新生成的權重文件。

7.如權利要求6所述方法，其特征在于，所述步驟S5具體包括：

使用S4步驟生成的權重文件對當前圖像中的設備指示燈進行識別。

8.如權利要求7所述方法，其特征在于，所述激活函數表達式為：

其中，，x表示時間。