[發明專利]一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法及系統在審
| 申請號： | 202111484506.0 | 申請日： | 2021-12-07 |
| 公開（公告）號： | CN114202725A | 公開（公告）日： | 2022-03-18 |
| 發明（設計）人： | 蘇黨林;胡小山;朱建華;張金磊;陳慶祥;趙甜甜;邢雷;毛克強;劉強;李喆 | 申請（專利權）人： | 牧原食品股份有限公司 |
| 主分類號： | G06V20/40 | 分類號： | G06V20/40;G06K9/62;G06V20/52;G08B3/10;G08B21/18;G08B25/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京維昊知識產權代理事務所(普通合伙) 11804 | 代理人： | 李波;賈東東 |
| 地址： | 474361 *** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 智能 視覺 外溢 監視 方法 系統 | ||
1.一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述沼液外溢監視方法包括以下步驟：
基于YOLO3算法創建用于沼液監測的沼液外溢模型；
采集沼液現場的圖像作為待監測圖像；
根據所述沼液外溢模型處理所述待監測圖像，以確定所述待監測圖像中是否包含沼液；
如所述待監測圖像中包含沼液，進行語音報警、和/或短信報警。
2.根據權利要求1所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述基于YOLO3算法創建沼液監測的沼液外溢模型包括：
收集不同環境、不同形狀的外溢沼液的參考圖像；
根據收集的沼液外溢的參考圖像提取目標特征并將其作為訓練集和測試集；
利用所述訓練集基于YOLO3算法訓練神經網絡模型，得到監測用的沼液外溢模型。
3.根據權利要求2所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述參考圖像的數量為3000-5000張。
4.根據權利要求2所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述訓練集和所述測試集根據預設比例進行劃分。
5.根據權利要求4所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述預設比例為按照70％和30％的比例進行劃分。
6.根據權利要求1所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視方法，其特征在于，所述待監測圖像為若干個，根據所述沼液外溢模型輪詢處理所述待監測圖像。
7.一種基于智能視覺的沼液外溢監視系統，其特征在于，所述沼液外溢監視系統包括：
模型創建模塊(1)，基于YOLO3算法創建用于沼液監測的沼液外溢模型；
圖像采集模塊(2)，設于沼液現場，采集所述沼液現場的圖像作為待監測圖像；
控制模塊(3)，導入所述沼液外溢模型并接收所述圖像采集模塊(2)反饋的待監測圖像，所述控制模塊(3)通過所述沼液外溢模型處理所述待監測圖像，以確定所述待監測圖像中是否包含沼液；
以及報警模塊(4)，如所述待監測圖像中包含沼液，所述報警模塊(4)進行語音報警、和/或短信報警。
8.根據權利要求7所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視系統，其特征在于，所述圖像采集模塊采集的待監測圖像為若干個，所述控制模塊輪詢處理所述圖像采集模塊采集的各個待監測圖像。
9.根據權利要求7所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視系統，其特征在于，所述圖像采集模塊為若干個，所述控制模塊輪詢處理各個所述圖像采集模塊采集的待監測圖像。
10.根據權利要求7所述的一種基于智能視覺的沼液外溢監視系統，其特征在于，所述圖像采集模塊與所述控制模塊處于同一網絡中。
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