[发明专利]基于快速实例分割的分割区域目标计数装置、方法及系统在审
申请号: | 202310268615.1 | 申请日: | 2023-03-17 |
公开(公告)号: | CN116306765A | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 周伯庭;张锋;黄雨婷 | 申请(专利权)人: | 中南大学湘雅医院 |
主分类号: | G06M11/00 | 分类号: | G06M11/00;B25J18/00;B25J19/02;G06T7/00;G06T7/11;G06V10/774;G06V10/764;G06V20/70;G06V10/80 |
代理公司: | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人: | 唐芳 |
地址: | 410000*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 快速 实例 分割 区域 目标 计数 装置 方法 系统 | ||
本发明公开了一种基于快速实例分割的分割区域目标计数装置、方法及系统,该装置采用机械臂、雷达盘和控制设备,机械臂包括高速摄像机组件和机械臂组件,控制设备用于根据高速摄像机组件传送的识别信息和重力感应器采集的计数信息,利用预设的雷达盘映射区域进行标记和展示,每个雷达盘映射区域在机械臂识别并抓取物料后进行计数,当一批次的物料全部识别和分类完成后,在每个扇形区域显示当前物料数量。本发明能够识别和计数画面中不同区域物品的数量,实时精确获取指定区域,并且识别区域中的物品种类并给出物品的位置;能对场景中指定区域的物料进行计数,计数精度高;智能化程度高、计算效率高。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其公开了一种基于基于快速实例分割的分割区域目标计数装置、方法及系统。
背景技术
随着无人化的大力推进,在许多场景中需要自动实时对区域物品计数。现有智能计数方法只能对全图图片计数,无法区分不同区域的物品数量。如专利CN114494823发明了一种零售场景下的商品识别检测计数方法,基于深度学习的人群计数方法。专利CN201910609399.6.发明了一种基于路面提取与分割的深度学习车辆计数方法。然而,大多数方法都只能对整张图像进行识别和计数,无法对场景中的指定区域计数。专利CN201910609399.6通过两个分支分别获取公路和车辆的类别预计分割掩膜,降低了计算效率。
因此,现有计数方法大多只能对整张图像进行识别和计数,无法对场景中的指定区域进行计数;或者虽能对场景中的指定区域计数,但计算效率低下,是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于快速实例分割的分割区域目标计数装置、方法及系统,旨在解决现有计数方法大多只能对整张图像进行识别和计数,无法对场景中的指定区域进行计数;或者虽能对场景中的指定区域计数,但计算效率低下的技术问题。
本发明的一方面涉及一种基于快速实例分割的分割区域目标计数装置,包括机械臂、雷达盘和控制设备,其中,机械臂包括高速摄像机组件和机械臂组件,高速摄像机组件设于物料输送带和雷达盘的上方,用于利用折叠式的机械传动机构进行活动;机械臂组件的末端设有抓取机构,抓取机构上设有橡胶套或气动硅胶吸盘,用于在抓取过程中减缓抓取时的机械应力;高速摄像机组件安装于抓取机构上方,用于当物料输送带上带有凹槽的固定治具将物料的商品标签向上展示时进行快速拍摄并进行识别后,利用机械臂组件将该物料进行识别和抓取,并在抓取该物料后旋转该物料瓶盖朝上,放入雷达盘中指定位置,完成识别分类整理,并进行计数;雷达盘分布有N个扇形区域,N个扇形区域从中心向外部扩展,每个区域可容纳物料的数量以中心为基数向外增加,并且每个区域设计有重力感应器,通过预设单个物料的重量进行计数;控制设备分别与高速摄像机组件和重力感应器相连接,用于根据高速摄像机组件传送的识别信息和重力感应器采集的计数信息,利用预设的雷达盘映射区域进行标记和展示,每个雷达盘映射区域在机械臂识别并抓取物料后进行计数,当一批次的物料全部识别和分类完成后,在每个扇形区域显示当前物料数量;并当选取雷达盘重力感应复核后,通过各扇形区域的重力感应计数进行二次刷新,如有抓取计数与重力感应计数存疑者,则该扇形区域展示显示黄色;如明确存在错误,则该扇形区域显示红色,并进行闪动提示;如不存在疑问,则该扇形区域显示颜色为绿色。
进一步地,控制设备还用于当该批次的雷达盘中的一区域或一型号物料被全部提取使用完成后,在该区域显示标记为灰色;如信息系统中仍记录有该型号物料未被使用完毕,则立即发出弹窗告警,提示形式为全屏展示红色,并提示该型号物料存在错误,提醒工作人员及时复核。
本发明的另一方面涉及一种基于快速实例分割的分割区域目标计数方法,应用于上述的基于快速实例分割的分割区域目标计数装置中,基于快速实例分割的分割区域目标计数方法包括以下步骤:
训练样本集制作:收集训练图片,标注训练图片,生成实例分割标注;
实例分割模型训练:检测药品所在的位置区域,输出药品的分类置信度;输出雷达盘不同区域的区域掩膜和分类置信度;
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