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[發明專利]一種復雜場景下的磁翻板讀數方法在審

專利信息
申請號: 202310335166.8 申請日: 2023-03-31
公開(公告)號: CN116563849A 公開(公告)日: 2023-08-08
發明(設計)人: 朱冬;陳吉;盧飛;唐國梅;胡江;李欣 申請(專利權)人: 七騰機器人有限公司
主分類號: G06V20/70 分類號: G06V20/70;G06V10/774;G06V10/26;G06T7/90;G06T5/50
代理公司: 重慶西南華渝專利代理有限公司 50270 代理人: 楊雪
地址: 401123 重慶*** 國省代碼: 重慶;50
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 復雜 場景 磁翻板 讀數 方法
【權利要求書】:

1.一種復雜場景下的磁翻板讀數方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1,獲取磁翻板原始圖像,將磁翻板原始圖像輸入經訓練的磁翻板目標檢測模型,得到磁翻板子圖像;

S2,對磁翻板子圖像進行圖像增強,得到磁翻板增強圖像;

S3,將磁翻板增強圖像輸入經訓練的磁翻板分割模型,得到磁翻板面板分割集合a和磁翻板液柱分割集合b;

S4,分析磁翻板分割結果,得到磁翻板讀數比例值。

2.如權利要求1所述的復雜場景下的磁翻板讀數方法,其特征在于,所述磁翻板目標檢測模型訓練過程包括:

篩選磁翻板圖像并進行標注,得到目標檢測數據集;

使用磁翻板目標檢測數據集對目標檢測網絡進行訓練,得到磁翻板目標檢測模型,所述目標檢測網絡為yolo網絡或SSD網絡。

3.如權利要求2所述的復雜場景下的磁翻板讀數方法,其特征在于,圖像增強采用曝光融合的方式,包括:

S201,將磁翻板子圖像從RGB顏色空間變換到HSV顏色空間,提取磁翻板子圖像的初始亮度分量V;

S202,優化得到場景光照圖T,將場景光照圖T的優化問題定義為:

其中,||*||2和||*||1分別代表L2范數和L1范數,為一階導數算子,包含水平方向梯度和垂直方向梯度λ是控制參數,°為Hadamard積,M為梯度權重矩陣,定義為:

其中,|*|是絕對值運算符,ω(x)表示以像素x為中心的局部窗口,ε是一個避免分母為零的常數,h為水平方向,ν為垂直方向。

S203,計算權重矩陣W=Tμ,其中,μ是控制增強強度的參數;

S204,使用HSV空間的初始亮度分量V作為低曝光像素的判斷依據,得到低曝光像素部分的亮度分量其中,x為初始亮度分量V的像素;

S205,確定最佳曝光率k,通過以下公式:

其中,為求解得到的最佳曝光率;argmaxk表示求使得后面式子最大的k的值;H(*)表示求圖像熵;g為相機模型;B為步驟S204提取得到的亮度分量;k為曝光率;

S206,計算高曝光圖片,使用以下相機響應模型:

其中,Pi為高曝光圖片,P為輸入的磁翻板子圖像,ki為曝光率,a和b為相機響應參數;

S207,將磁翻板子圖像和高曝光圖片進行圖像融合,得到磁翻板增強圖像R:

Rc=W·Pc+(1-W)·g(Pc,ki),

其中,W為步驟S203得到的權重矩陣,c是RGB顏色通道。

4.如權利要求2或3所述的復雜場景下的磁翻板讀數方法,其特征在于,所述磁翻板分割模型訓練過程包括:

將目標檢測數據集輸入磁翻板目標檢測模型中,得到磁翻板子圖像,并進行篩選,對篩選后的磁翻板子圖像的面板位置和液柱高度位置進行標注,得到磁翻板分割數據集;

使用磁翻板分割數據集對分割網絡進行訓練,得到磁翻板分割模型,所述分割網絡為maskrcnn網絡、FCN網絡或者SOLO網絡。

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