[發(fā)明專利]一種廢鋼定級中密閉件和其它違規(guī)件的識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210960720.7
• 申請日: 2022-08-11
• 公開（公告）號: CN115346208A
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許茜
• 申請（專利權(quán)）人: 新極技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06V20/64
• 分類號: G06V20/64;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
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1.一種廢鋼定級中密閉件和其它違規(guī)件的識別方法，其特征在于：包括：

圖像采集，車輛駛?cè)胄读蠄龊螅瑹o需固定停車位置，卸料場區(qū)布置的高清攝像頭直接鎖定卸貨車輛進(jìn)行全自動圖像采集，智能拍照算法實(shí)現(xiàn)對待檢判區(qū)域100%的覆蓋拍照；

逐層密集采樣和圖片處理，并實(shí)時(shí)上傳到檢判系統(tǒng)；

讀取圖像采集設(shè)備采集到的待識別圖像，并在圖形用戶界面中顯示待識別圖像，圖像采集設(shè)備的采集參數(shù)與車輛的移動位置相關(guān)聯(lián)，待識別圖像中至少包括車輛以及對應(yīng)層級的待檢測材料；

在所述圖形用戶界面中顯示對目標(biāo)材料進(jìn)行類型識別的第一識別結(jié)果；

在所述圖形用戶界面顯示對目標(biāo)材料進(jìn)行等級識別的第二識別結(jié)果；

依此類推，在所述圖形用戶界面顯示所述至少一層待檢測材料所對應(yīng)的目標(biāo)識別結(jié)果；

采用深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法和圖像識別技術(shù)，進(jìn)行整車定級，基于實(shí)時(shí)識別到的不合格料，計(jì)算出整車扣重的預(yù)估值，同時(shí)對密閉件和其它違規(guī)件給予報(bào)警提示；

生成每車廢鋼的可視化定級圖表，包含車輛狀態(tài)，車牌信息，卸車時(shí)長，廢鋼等級，扣雜，不合格料報(bào)警等信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廢鋼定級中密閉件和其它違規(guī)件的識別方法，其特征在于：所述逐層密集采樣和圖片處理通過利用圖像分割算法對實(shí)時(shí)采集的大量廢鋼圖像精確識別，包含1mm以下，1.5mm，2mm，3mm，4mm，5mm，6mm，8mm, 10mm以上厚度的各種料型，并進(jìn)行像素級分析，同時(shí)將料型重量、數(shù)量等參數(shù)實(shí)時(shí)錄入數(shù)據(jù)庫。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廢鋼定級中密閉件和其它違規(guī)件的識別方法，其特征在于：所述圖像采集處理通過建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用層次模型分類算法進(jìn)行控制，進(jìn)行機(jī)器深度學(xué)習(xí)，提取廢鋼鐵圖像特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的廢鋼定級中密閉件和其它違規(guī)件的識別方法，其特征在于：所述建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將處理后的圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一個(gè)卷積層，再將結(jié)果輸入到池化層；

將上一層的輸出結(jié)果輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的子網(wǎng)絡(luò)；

將子網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中交替分布的卷積層和池化層；

將輸出結(jié)果輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層；

將上一層的輸出結(jié)果輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的最后一層，得到圖像屬于各個(gè)類別的概率；

根據(jù)圖像屬于各個(gè)類別的概率，得出廢鋼鐵圖像分類結(jié)果。