[發明專利]一種直梯內煤氣罐檢測方法及檢測系統

在審

• 申請號: 202110991913.4
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113705434A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 程瀟;劉芬;王超;施行;蔡巍偉
• 申請（專利權）人: 浙江新再靈科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/254
• 代理公司: 北京謹誠君睿知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11538
• 代理人: 延慧;武麗榮

1.一種直梯內煤氣罐檢測方法，包括：

S1.采集直梯轎廂內的視頻圖像；

S2.基于所述視頻圖像進行運動目標檢測，判斷是否有運動目標進入所述直梯轎廂；

S3.若存在運動目標進入所述直梯轎廂，則基于所述視頻圖像進行目標檢測，判斷所述視頻圖像中是否存在煤氣罐，若存在煤氣罐，則判斷所述直梯轎廂是否處于運行狀態，若否，則發出告警并控制所述直梯轎廂靜止，若是則僅發出告警。

2.根據權利要求1所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，步驟S3中，判斷所述視頻圖像中是否存在煤氣罐的步驟中，包括：

截取所述視頻圖像中的圖像幀；

基于所述圖像幀分別判斷是否具有所述煤氣罐，并將每個所述圖像幀的檢測結果存入檢測隊列；

基于所述檢測隊列統計具有所述煤氣罐的圖像幀的數量，若超過閾值則判斷為存在所述煤氣罐。

3.根據權利要求2所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，步驟S3中，判斷所述視頻圖像中是否存在煤氣罐的步驟中，若不存在所述煤氣罐，則對所述檢測隊列進行初始化，刪除所述檢測隊列中存儲的檢測結果。

4.根據權利要求3所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，步驟S2中，基于所述視頻圖像進行運動目標檢測，判斷是否有運動目標進入所述直梯轎廂的步驟中，包括：

初始化檢測標記，并將所述檢測標記置為0；其中，所述檢測標記包括運動標志和持續檢測幀數；

基于所述視頻圖像確定出參考幀圖像和當前幀圖像；

基于所述當前幀圖像的Y通道數據與所述參考幀圖像的Y通道數據相減獲取Y通道的幀差圖；

針對幀差圖，統計像素值達到閾值的個數在整個圖像的具體占比，若占比滿足閾值，則運動標志設置為1，并且對于持續檢測幀數進行自增操作；如果占比不滿足閾值，說明此幀不存在運動，運動標志置為0，并且將持續檢測到運動的幀數清零；

統計當前持續檢測到運動的幀數是否到達閾值，如果達到閾值，則可判定轎廂內發生了連續運動的情況，輸出運動目標檢測成功的信號，表明可進行下一步的煤氣罐檢測，并且將持續檢測幀數清零；如果沒有達到閾值，返回處理下一幀。

5.根據權利要求4所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，步驟S3中，基于所述視頻圖像進行目標檢測的步驟中，采用深度學習模型進行目標檢測；

所述深度學習模型為Fas ter RCNN、SSD、Yolo、Yolov5中的一種。

6.根據權利要求5所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，步驟S3中，基于所述視頻圖像進行目標檢測，判斷所述視頻圖像中是否存在煤氣罐的步驟中，包括：

對輸入的視頻圖像進行預處理；

將預處理后的所述視頻圖像輸入至所述深度學習模型進行檢測；

解析所述深度學習模型輸出的結果，其中，所述結果包括所有檢出的煤氣罐，所述煤氣罐在所述視頻圖像中的位置、所述煤氣罐的大小及置信度；

若檢出的所述煤氣罐的個數大于0，且存在置信度大于閾值的目標，則判定所述視頻圖像中存在煤氣罐。

7.根據權利要求6所述的直梯內煤氣罐檢測方法，其特征在于，對輸入的視頻圖像進行預處理的步驟中，將輸入的所述視頻圖像按照恒定的長寬比進行縮放至所述深度學習模型的輸入分辨率。