[发明专利]一种基于图像识别技术的存梁台座识别方法及系统

说明书

本申请涉及一种基于图像识别技术的存梁台座识别方法及系统，涉及梁场管理技术领域，该方法包括以下步骤：利用预设的图像采集装置采集多个存梁台座对应的存梁截面图像样本；对各存梁截面图像样本进行标注处理，并利用深度学习算法根据标注处理后的各存梁截面图像样本训练得到目标检测模型；利用图像采集装置采集待识别存梁台座对应的待识别存梁截面图像样本；基于目标检测模型对待识别存梁截面图像样本进行解析，获得与待识别存梁台座的存梁种类信息以及对应各存梁种类信息的存梁数量信息。本申请利用图像识别技术，对存梁台座存储的预制梁存储情况进行监测分析，对存梁台座的存储工作进行高效的管理，减少管理人员的工作任务。

技术领域

本发明涉及梁场管理技术领域，具体涉及一种基于图像识别技术的存梁台座识别方法及系统。

背景技术

存梁台座用于存放预制梁，属于存放预制梁的重要设备。通常情况下，工作人员需要经常对存梁台座的预制梁存储情况进行监控，从而了解存梁台座的使用情况以及预制梁的存放进度，一方面方便对预制梁的制作进度进行调整，另一方面方便掌握预制梁的存储量，方便后期对于预制梁的调度工作。

现有技术手段中，通常采用人工统计的方法对存梁台座的存储情况进行监控，人工统计预制梁的种类预计数量，并向上级汇报。

然而，人工统计的方式工作量较大，工作人员在进行统计工作时也存在较大的误差概率，故而需要提供一种更高效准确的存量台座存储情况监控方案。

发明内容

本申请实施例提供一种基于图像识别技术的存梁台座识别方法及系统，利用图像识别技术，对存梁台座存储的预制梁存储情况进行监测分析，对存梁台座的存储工作进行高效的管理，减少管理人员的工作任务，降低管理成本。

第一方面，提供了一种基于图像识别技术的存梁台座识别方法，所述方法包括以下步骤：

利用预设的图像采集装置采集多个存梁台座对应的存梁截面图像样本；

对各所述存梁截面图像样本进行标注处理，并利用深度学习算法根据标注处理后的各所述存梁截面图像样本训练得到用于存梁区存梁台座状态识别的目标检测模型；

利用所述图像采集装置采集待识别存梁台座对应的待识别存梁截面图像样本；

基于所述目标检测模型对所述待识别存梁截面图像样本进行解析，获得与所述待识别存梁台座的存梁种类信息以及对应各存梁种类信息的存梁数量信息；其中，

所述存梁截面图像样本包括至少一个预制梁截面图形或背景图像；

所述待识别存梁截面图像样本包括至少一种预制梁截面图形或背景图像；

各所述存梁种类信息分别对应不同的所述预制梁截面图形。

具体的，所述对各所述存梁截面图像样本进行标注处理，并利用深度学习算法根据标注处理后的各所述存梁截面图像样本训练得到用于存梁区存梁台座状态识别的目标检测模型，具体包括以下步骤：

对各所述存梁截面图像样本内的所述预制梁截面图形进行标注；

利用深度学习算法根据标注处理后的各所述存梁截面图像样本训练得到所述目标检测模型。

具体的，利用yolo-v3深度学习模型根据标注处理后的各所述存梁截面图像样本训练得到所述目标检测模型。

具体的，所述存梁种类信息包括箱梁、预制板梁以及T梁；

所述箱梁对应的所述预制梁截面图形为上宽下窄且内部中空的梯形；

所述预制板梁对应的所述预制梁截面图形为内部实心的矩形；

所述T梁对应的所述预制梁截面图形为T形。

优选的，所述图像采集装置为摄像机或相机。