[发明专利]用于料件智能检判的识别方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种用于料件智能检判的识别方法、装置及存储介质。方法包括：获得图像数据集；通过料件搬运器检测模型在图像数据集中识别料件搬运器并获得料件搬运器的标记，以及通过料件搬运作业区域检测模型在图像数据集中识别料件搬运作业区域并获得料件搬运作业区域的标记；根据料件搬运器的标记和料件搬运作业区域的标记，确定料件搬运器相对于料件搬运作业区域的运动规律，以及根据运动规律确定与料件搬运器的作业流程对应的多个作业周期；根据多个作业周期，从图像数据集获得多个有效图；和根据多个有效图，确定与料件搬运器的作业流程对应的待搬运料件集合的至少一种关联信息。如此提高生产效率、降低成本和改善作业安全性。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种用于料件智能检判的识别方法、装置及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，深度学习技术在计算机视觉技术领域取得了重大发展，并且在图像分类、图像目标检测以及图像分割等方面取得了重大突破。其中，基于计算机视觉技术的人脸识别产品已经广泛应用于出入境口岸、火车站和机场大厅等场所，通过从采集的图像中提取人脸特征并进行比对和搜索来达到身份检判的目的。在工业应用领域，例如物流中心的货物自动分拣和港口自动化等，可以借助人工智能技术和基于计算机视觉技术的产品来实现对目标货物的智能化自动检判并根据检判结果采取相应的搬运、分拣、打包等操作。另外，在废钢回收利用环节中，也需要对来源复杂、种类繁多、材质差异大的各种废弃钢材进行定级并采取相应操作，因此也可以借助人工智能技术和基于计算机视觉技术的产品来实现对废弃钢材的智能化自动检判。以上提及的对目标货物或废弃钢材的智能化自动检判，相比于传统的人工测量和人工检判，具有检判标准客观稳定、信息化程度高、降低了安全隐患和人力成本等有益效果，有利于提高生产效率和作业安全性。

但是，现有的用于人脸识别的计算机视觉技术无法便利地用于工业应用领域，因为实际应用中存在例如货物或者废弃钢材堆积和遮挡等问题。为此，需要一种用于料件智能检判的识别方法、装置及存储介质，能够基于计算机视觉技术来实现对货物、废弃钢材等的智能化自动检判，从而为决策和后续处理提供依据，有利于提高生产效率、降低成本和改善作业安全性。

发明内容

第一方面，本申请实施例提供了一种识别方法，用于料件智能检判。所述识别方法包括：获得图像数据集；通过料件搬运器检测模型在所述图像数据集中识别料件搬运器并获得所述料件搬运器的标记，以及通过料件搬运作业区域检测模型在所述图像数据集中识别料件搬运作业区域并获得所述料件搬运作业区域的标记；根据所述料件搬运器的标记和所述料件搬运作业区域的标记，确定所述料件搬运器相对于所述料件搬运作业区域的运动规律，以及根据所述运动规律确定与所述料件搬运器的作业流程对应的多个作业周期，所述料件搬运器的作业流程与所述料件搬运作业区域相关联；根据所述多个作业周期，从所述图像数据集获得多个有效图，其中，所述多个有效图与所述多个作业周期一一对应；和根据所述多个有效图，确定与所述料件搬运器的作业流程对应的待搬运料件集合的至少一种关联信息。

第一方面所描述的技术方案，通过确定料件搬运器相对于料件搬运作业区域的运动规律进而根据该运动规律确定多个作业周期从而有利于简化处理流程和降级计算复杂度，通过根据多个有效图获得原本被遮挡或者覆盖的料件的信息从而解决了待搬运料件集合的料件之间的叠加和遮挡而导致的识别困难，有利于实现基于计算机视觉技术对货物、废弃钢材等料件进行智能化自动检判并且为决策和后续处理提供依据，达到了提高生产效率、降低成本和改善作业安全性的目的。

根据第一方面的技术方案的一种可能的实现方式，本申请实施例还提供了，所述待搬运料件集合的至少一种关联信息包括以下至少一种：轮廓信息、种类信息、来源信息、坐标信息、面积信息、像素特征信息。