[發(fā)明專利]一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111484506.0
• 申請(qǐng)日: 2021-12-07
• 公開（公告）號(hào): CN114202725A
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇黨林;胡小山;朱建華;張金磊;陳慶祥;趙甜甜;邢雷;毛克強(qiáng);劉強(qiáng);李喆
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 牧原食品股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V20/40
• 分類號(hào): G06V20/40;G06K9/62;G06V20/52;G08B3/10;G08B21/18;G08B25/08;G06V10/774
• 代理公司: 北京維昊知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11804
• 代理人: 李波;賈東東

本發(fā)明公開一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法，所述沼液外溢監(jiān)視方法包括以下步驟：基于YOLO3算法創(chuàng)建用于沼液監(jiān)測(cè)的沼液外溢模型；采集沼液現(xiàn)場(chǎng)的圖像作為待監(jiān)測(cè)圖像；根據(jù)所述沼液外溢模型處理所述待監(jiān)測(cè)圖像，以確定所述待監(jiān)測(cè)圖像中是否包含沼液；如所述待監(jiān)測(cè)圖像中包含沼液，進(jìn)行語音報(bào)警、和/或短信報(bào)警。本發(fā)明提供的基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法將YOLO3算法應(yīng)用在沼液外溢監(jiān)測(cè)，能從沼液現(xiàn)場(chǎng)的待監(jiān)測(cè)圖像中快速識(shí)別是否包含沼液，以確定是否存在沼液外溢現(xiàn)象，一旦確定沼液外溢，立即將沼液外溢情況通過語音或短信報(bào)警通知到相關(guān)責(zé)任人，將沼液外溢風(fēng)險(xiǎn)帶來的環(huán)境危害降到最低；而且通過YOLO3算法監(jiān)測(cè)沼液外溢風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別效率高，誤檢率低。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

沼液又稱糞水，是動(dòng)物糞便、尿液和水存儲(chǔ)一定時(shí)間后經(jīng)過攪拌、發(fā)酵形成的混合物。沼液不僅含有豐富的氮、磷、鉀等大量營養(yǎng)元素和鋅等微量營養(yǎng)元素，而且含有17種氨基酸、活性酶，這些營養(yǎng)元素基本上是以速效養(yǎng)分形式存在的，因此，沼液的速效營養(yǎng)能力強(qiáng)，養(yǎng)分可利用率高，是多元的速效復(fù)合肥料，能迅速被動(dòng)物和農(nóng)作物吸收利用。

但沼液中含有較多的尿酸、各種微生物、污染物等，在處理沼液的過程中，一旦處理不當(dāng)很容易發(fā)生沼液外溢的情況，將對(duì)附近的水源、環(huán)境造成污染。若通過目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)對(duì)沼液外溢進(jìn)行監(jiān)測(cè)，如通過監(jiān)控獲取圖像后對(duì)圖像進(jìn)行圖像識(shí)別從而檢測(cè)出圖像中是否有預(yù)定目標(biāo)存在。由于沼液具有形狀不規(guī)則、顏色差異大、外溢環(huán)境多變的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的目標(biāo)監(jiān)測(cè)方法都是應(yīng)用在有明顯特征(例如動(dòng)物、植物、車輛等)的識(shí)別上，應(yīng)用在沼液上，監(jiān)測(cè)效果差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的第一目的在于提供一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法以解決現(xiàn)有技術(shù)中沼液外溢污染大、傳統(tǒng)的目標(biāo)監(jiān)測(cè)方法效果差的問題。

本發(fā)明的第二目的在于提供一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視系統(tǒng)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視方法，所述沼液外溢監(jiān)視方法包括以下步驟：

基于YOLO3算法創(chuàng)建用于沼液監(jiān)測(cè)的沼液外溢模型；

采集沼液現(xiàn)場(chǎng)的圖像作為待監(jiān)測(cè)圖像；

根據(jù)所述沼液外溢模型處理所述待監(jiān)測(cè)圖像，以確定所述待監(jiān)測(cè)圖像中是否包含沼液；

如所述待監(jiān)測(cè)圖像中包含沼液，進(jìn)行語音報(bào)警、和/或短信報(bào)警。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述基于YOLO3算法創(chuàng)建沼液監(jiān)測(cè)的沼液外溢模型包括：

收集不同環(huán)境、不同形狀的外溢沼液的參考圖像；

根據(jù)收集的沼液外溢的參考圖像提取目標(biāo)特征并將其作為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

利用所述訓(xùn)練集基于YOLO3算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到監(jiān)測(cè)用的沼液外溢模型。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述參考圖像的數(shù)量為3000-5000張。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集根據(jù)預(yù)設(shè)比例進(jìn)行劃分。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述預(yù)設(shè)比例為按照70％和30％的比例進(jìn)行劃分。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述待監(jiān)測(cè)圖像為若干個(gè)，根據(jù)所述沼液外溢模型輪詢處理所述待監(jiān)測(cè)圖像。

本發(fā)明還提供一種基于智能視覺的沼液外溢監(jiān)視系統(tǒng)，所述沼液外溢監(jiān)視系統(tǒng)包括：

模型創(chuàng)建模塊，基于YOLO3算法創(chuàng)建用于沼液監(jiān)測(cè)的沼液外溢模型；

圖像采集模塊，設(shè)于沼液現(xiàn)場(chǎng)，采集所述沼液現(xiàn)場(chǎng)的圖像作為待監(jiān)測(cè)圖像；