[发明专利]组分检测、样本库建立方法、装置、平台、系统及介质

说明书

本申请提供一种组分检测、样本库建立方法、装置、平台、系统及介质，通过获取各类物料的样本图从而预先建立样本库；通过获取包含待检测对象的待检测图像，提取各预设候选框在待检测图像中的区域所对应的特征向量，并将各预设候选框所对应的特征向量与预先建立的样本库中各物料的特征向量进行比对，确定出各预设候选框所对应的物料类型；根据各物料类型所对应的预设候选框在待检测图像中的区域，确定出待检测对象中各类型物料的占比。此外，还可以通过核验端对占比数据进行核验，以最终确定是否核验通过。相对于传统的目测或者局部取样的检测方式而言，检测结果更少依赖于人类经验，检测结果相对更为精准，可以满足工业需要以及市场需求。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种组分检测、样本库建立方法、装置、平台、系统及介质。

背景技术

目前，建筑垃圾处置行业缺乏对建筑垃圾原料组分精准的定性分析手段，大多数企业采用的都是目测或者局部取样的检测方式，这就导致检测结果相对模糊。而对建筑垃圾组分性质的认知不清，导致后续处置工艺、技术、设备在研发选取上缺乏针对性、高效性，同时也会导致建筑垃圾质量评测体系无法建立，从而无法满足未来建筑垃圾“按质论价”的市场需求。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种组分检测、样本库建立方法、装置、平台、系统及介质，用以解决目前通过目测或者局部取样的检测方式的检测结果相对模糊，无法满足工业需要以及市场需求的问题。

本申请实施例提供了一种组分检测方法，包括：获取待检测图像；所述待检测图像中包含待检测对象；提取各预设候选框在所述待检测图像中的区域所对应的特征向量；将各预设候选框所对应的特征向量与预设样本库中各物料的特征向量进行比对，确定出各预设候选框所对应的物料类型；根据各物料类型所对应的预设候选框在所述待检测图像中的区域，确定出所述待检测对象中各类型物料的占比。

在上述实现过程中，通过预设候选框以及特征提取，得到待检测图像中各预设候选框对应区域所对应的特征向量，进而将各预设候选框对应区域的特征向量与样本库中各物料的特征向量进行比对，从而得以确定出各预设候选框对应区域对应的物料类型，进而即可根据各物料类型所对应的预设候选框在待检测图像中的区域，确定出待检测对象中各类型物料的占比，从而实现对于待检测对象中各类型物料的占比检测(即实现了对待检测图像中组分检测)，相对于传统的目测或者局部取样的检测方式而言，检测结果更少依赖于人类经验，检测结果相对更为精准，可以满足工业需要以及市场需求。

进一步地，所述提取各预设候选框在所述待检测图像中的区域所对应的特征向量，包括：对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像的特征图；在所述特征图中确定各预设候选框所对应的区域；提取各所述区域所对应的特征向量。

进一步地，所述提取各所述区域所对应的特征向量，包括：对各所述区域采用金字塔空间池化，得到各所述区域所对应的特征向量。

应当理解的是，各预设候选框所对应的区域可能大小不一，金字塔空间池化可以将输入的大小不一的区域进行特征提取，得到固定长度的特征向量。同时金字塔空间池化可以对每一区域都从不同角度进行特征提取，因此得到的特征向量的精度更高，可以更全面的表达该区域的特征。

进一步地，所述方法还包括：对所述待检测图像进行选择性搜索，得到所述待检测图像中的各所述预设候选框。

选择性搜索是物体检测领域中常见的算法，其可以有效从图片中定位出物体的位置，并给出给相应的候选区域。在上述实现过程中，通过选择性搜索，可以快速从待检测图像确定出对应有各类物料的候选框。

进一步地，将各预设候选框所对应的特征向量与预设样本库中各物料的特征向量进行比对，确定出各预设候选框所对应的物料类型，包括：将各预设候选框所对应的特征向量输入预设的支持向量机SVM模型中，得到各预设候选框所对应的物料类型；所述SVM模型采用所述预设样本库中各物料的特征向量作为样本训练得到。