[发明专利]用于生成塔机吊臂信息的方法、装置、设备和介质有效

专利信息
申请号: 201911190190.7 申请日: 2019-11-28
公开(公告)号: CN110844785B 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 康珮珮;周学武;张韵东 申请(专利权)人: 重庆中星微人工智能芯片技术有限公司
主分类号: B66C13/16 分类号: B66C13/16
代理公司: 北京卫智畅科专利代理事务所(普通合伙) 11557 代理人: 陈佳
地址: 400714 重庆市*** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 用于 生成 吊臂 信息 方法 装置 设备 介质
【说明书】:

本公开的实施例公开了用于生成塔机吊臂信息的方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:将目标塔机图像输入到预先训练的塔机粗定位检测模型,得到上述目标塔机图像对应的标注信息,上述标注信息用于表征塔机图像中的塔机预设部分显示范围的范围信息;根据上述范围信息,对上述目标塔机图像进行截取,得到第一塔机图像;将上述第一塔机图像输入到预先训练的塔机吊臂部分检测模型,得到上述第一塔机图像对应的第一标注信息,上述第一标注信息用于表征第一塔机图像中的吊臂显示范围中的第一范围信息。该实施方式实现了塔机吊臂的信息的智能化生成,提高了工业生产的安全性。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及用于生成塔机吊臂信息的方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着经济的发展,在城镇化、工业化建设以及建筑业迅猛增长的新时代,塔式起重机(简称塔机)作为不可或缺的大型起重设备和搬运机械。而随着塔机生产规模的大幅提升及高密度使用,超负荷、交叉作业时的塔群碰撞、视野盲区下盲操作等人为违规操作和误操作时有发生。因此,人们想要更加快速,有效的获知塔机的信息,以方便工业生产。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了用于生成塔机吊臂信息的方法、装置、设备和介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面,本公开的一些实施例提供了一种用于生成塔机吊臂信息的方法,该方法包括:将目标塔机图像输入到预先训练的塔机粗定位检测模型,得到上述目标塔机图像对应的标注信息,上述标注信息用于表征塔机图像中的塔机预设部分显示范围的范围信息;根据上述范围信息,对上述目标塔机图像进行截取,得到第一塔机图像;将上述第一塔机图像输入到预先训练的塔机吊臂部分检测模型,得到上述第一塔机图像对应的第一标注信息,上述第一标注信息用于表征第一塔机图像中的吊臂显示范围中的第一范围信息。

在一些实施例中,上述方法还包括:根据上述目标塔机图像和上述第一范围信息,得到预定形状图像;将上述预定形状图像输入到预先训练的塔机吊臂关键点检测模型,得到上述预定形状图像中的关键点信息;基于上述第一范围信息和关键点信息,生成塔机吊臂信息。

在一些实施例中,上述根据上述目标塔机图像和上述第一范围信息,得到预定形状图像,包括:将上述第一范围向上述第一塔机图像中显示的吊臂所在方向延伸至上述目标塔机图像的边界,生成第一区域;将上述第一区域进行像素填充处理,得到预定形状图像。

在一些实施例中,上述关键点信息包括第一关键点信息和第二关键点信息;以及基于上述第一范围信息和关键点信息,生成塔机吊臂信息,包括:根据上述第一范围信息,第一关键信息,第二关键信息,确定塔机吊臂信息。

在一些实施例中,上述塔机粗定位检测模型是通过以下步骤训练得到:获取训练样本集合,训练样本包括样本塔机图像和与样本塔机图像对应的标注信息;将上述训练样本集合中的训练样本的样本塔机图像作为输入,将与输入的样本塔机图像对应的标注信息作为期望输出,训练得到上述塔机粗定位检测模型。

在一些实施例中,上述塔机吊臂部分检测模型是通过以下步骤训练得到:获取训练样本集合,训练样本包括样本第一塔机图像和与样本第一塔机图像对应的第一标注信息;将上述训练样本集合中的训练样本的样本第一塔机图像作为输入,将与输入的样本第一塔机图像对应的第一标注信息作为期望输出,训练得到上述塔机吊臂部分检测模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆中星微人工智能芯片技术有限公司,未经重庆中星微人工智能芯片技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911190190.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top