申请/专利权人：郑州三和水工机械有限公司;华北水利水电大学;河南三和水工机械有限公司;河南三和水工新型建材机械有限公司

申请日：2022-04-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114800873B

主分类号：G06F17/11

分类号：G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于5G数据传输的混凝土搅拌站砂石料位AI智能检测方法及系统，S1、获取视频流信息，使用5G网络摄像头拍摄高位料仓内骨料的上下料进程的视频图像，提取检测区域图像帧序列中的关键区域；S2、提取砂石骨料的关键特征，获取砂石骨料的峰与谷状态；S3、建立图像坐标系与世界坐标系的对应关系；S4、计算砂石骨料料位高度，结合峰或谷状态下得到的像素信息，对峰或谷进行定位，结合建立的几何空间映射关系确定砂石骨料的高度。通过使用5G网络摄像头实时获取砂石料位图像，结合AI智能算法对砂石不同状态进行检测识别，解决一般混凝土搅拌站砂石存储仓存在的砂石料位测量困难、不准确、非实时的问题。

主权项：1.一种基于5G数据传输的混凝土搅拌站砂石料位AI智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取视频流信息，使用5G网络摄像头拍摄高位料仓内骨料的上下料进程的视频图像，提取检测区域图像帧序列中的关键区域，并对图像进行预处理；S2、提取砂石骨料的关键特征，获取砂石骨料的峰与谷状态，统计多个主要物理特征的数据，判断砂石状态信息，计算出砂石峰或谷状态下对应的像素点的大小，记录下每个砂石状态下的高度信息；S3、建立图像坐标系与世界坐标系的对应关系，根据获取的视频流信息和提取的砂石骨料关键特征建立摄像头成像系统与被测得的峰或谷的几何空间映射关系；S4、计算砂石骨料料位高度，结合峰或谷状态下得到的像素信息，对峰或谷进行定位，结合建立的几何空间映射关系确定砂石骨料的高度；所述基于5G数据传输的混凝土搅拌站砂石料位AI智能检测方法采用以下的检测系统，包括砂石骨料仓、5G高清摄像头、无线发送端、无线信号接收设备、数据处理与显示终端，所述5G高清摄像头通过无线发送端、无线信号接收设备与数据处理与显示终端连接，所述数据处理与显示终端用于处理5G高清摄像头采集的视频信息数据，计算砂石骨料仓内砂石骨料的高度；将深度学习与多特征融合方法得出的砂石骨料状态及其定位信息与几何空间映射关系相结合求出料位高度，最后使用摄像头对料仓内砂石骨料的高度与实际测得数值进行高度映射；使用确定的方程建立砂石骨料状态识别的模型，边框预测模型的描述方程式为式1： 其中tx、ty、tw、th分别为预测砂石骨料状态边界框的中心点坐标及宽高，bx,by与bw,bh分别为相对应的特征图的中心点坐标及宽高，tx,ty,tw,th为相对于先验框的偏移量，cx,cy为网格在特征图上的位置，pw,ph为先验框相对于特征图的宽高，并将作为摄像头成像图片中砂石骨料峰或谷状态下的峰与谷的高度坐标；对建立的砂石骨料状态识别模型进行训练，训练模型采用CIOU_Loss做Boundingbox的损失函数，如公式所示： 式中d1代表预测框与目标框两个中心点的欧式距离，d2代表最小外接矩形的对角线距离，和分别代表目标框和预测框各自的宽高比，CIOU_loss考虑了边界框宽高比的尺度信息，从重叠面积、中心点距离和长宽比三个角度进行衡量，使得预测框回归的效果更佳；根据小孔成像原理构建摄像头与储仓内峰或谷的特定的几何空间投影模型，得出摄像头与料位最高点的倾角α和料位最高点的图像直角坐标之间的函数关系，经拟合所得函数关系式如式所示：αy＝ay+b3其中，a值为0.06315，b的值为10.35067；根据边框预测模型的描述方程式与拟合所得函数关系式求出砂石骨料峰、谷状态下的高度，如式4所示： 式中，h为骨料料位的最高点，为图像直角坐标中峰或谷上边界的中心坐标，由摄像头与储仓特定的投影模型得出α为摄像头与料仓内料位最高点的倾角，H为摄像头高度，d为摄像头距离峰或谷的水平距离，摄像头焦距f为摄像头内参，均为固定值，其中，H＝700mm，d＝500mm，f＝8mm。

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