[發(fā)明專利]一種基于SSD算法的管道周邊機械設(shè)備識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202210522875.2
• 申請日: 2022-05-13
• 公開（公告）號: CN114863281A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李洪烈;李智文;嚴密;顧清林;馮偉;程艷;鄭大海;毛建;李德明;劉會斌;沈飛軍;舒亮
• 申請（專利權(quán)）人: 國家石油天然氣管網(wǎng)集團有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/32;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州科權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32561
• 代理人: 楊文龍

1.一種基于SSD算法的管道周邊機械設(shè)備識別方法，其特征在于：其步驟如下：

S1：將工地上獲得的原始工程機械的圖片進行清洗，并根據(jù)它對應(yīng)的機械類別進行分類；

S2：對數(shù)據(jù)集中的圖片統(tǒng)一縮放到800*800規(guī)格，并對縮放后的圖片進行標注，獲得標注后的.xml標注文件；

S3：通過網(wǎng)絡(luò)獲取不含有工程機械的背景圖片，并生成對應(yīng)的.xml文件，加入數(shù)據(jù)集；

S4：使用多張數(shù)據(jù)集內(nèi)部圖片拼湊成單張包含工程機械的圖片，并生成對應(yīng)的.xml文件加入數(shù)據(jù)集；

S5：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集測試集和驗證集，劃分比例為9:1:1，并對訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強；

S6：搭建目標檢測的骨干網(wǎng)絡(luò)，采用的SSD骨干網(wǎng)絡(luò)為MobileNet，MoblieNet由普通的卷積層、批標準化層和深度可分離卷積組成，其中深度可分離卷積層采用將單個濾波器應(yīng)用于每個輸入通道，然后逐點卷積應(yīng)用1×1卷積以組合輸出深度卷積的方式減小了普通卷積層的參數(shù)，該網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層后面都跟有批標準化層和Relu激活函數(shù)；

S7：搭建基于SSD算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用SSD算法的模型結(jié)構(gòu)，對MobileNet提取的特征層從6個不同尺度進行深層次的特征提取,并從6個不同尺度信息中檢測目標的位置,這樣可以更好的預(yù)測目標的位置及分類,最后使用非極大值抑制算法對重復(fù)的結(jié)果進行過濾,得到最終的檢測結(jié)果；

S8：使用反向傳播算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中進行驗證，當(dāng)訓(xùn)練損失和驗證損失最低時保存網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最優(yōu)模型；

S9：使用保存的最優(yōu)模型對測試集進行測試，就可以得到工程機械圖片的檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SSD算法的管道周邊機械設(shè)備識別方法，其特征在于：所述S1中的原始工程機械類別分為：挖掘機械、鏟運機械、鑿巖機械、壓實機械和樁工機械五類。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SSD算法的管道周邊機械設(shè)備識別方法，其特征在于：所述S5中數(shù)據(jù)增強方法有圖像鏡像、高斯模糊、隨機旋轉(zhuǎn)和隨機去掉一些像素點。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SSD算法的管道周邊機械設(shè)備識別方法，其特征在于：所述S7中模型總體骨干結(jié)構(gòu)如下所示：

第一卷積層，卷積核大小為3*3，總共32個濾波器，步幅stride＝2；

第一深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為64個通道；

第二深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為128個通道；

第三深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為128個通道；

第四深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為256個通道；

第五深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為256個通道；

第六深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第七深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第八深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第九深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第十深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第十一深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第十二深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為1024個通道；

第十三深度可分離卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為1024個通道；

第二卷積層，卷積核大小為1*1，輸出特征圖為256個通道；

第三卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為512個通道；

第四卷積層，卷積核大小為1*1，輸出特征圖為128個通道；

第五卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為256個通道；

第六卷積層，卷積核大小為1*1，輸出特征圖為128個通道；

第七卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為256個通道；

第八卷積層，卷積核大小為1*1，輸出特征圖為64個通道；

第九卷積層，卷積核大小為3*3，輸出特征圖為128個通道。