[发明专利]基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法、设备和介质

说明书

本申请公开了一种基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法及设备、介质。方法包括获取同一粮库同一预设位置于不同时间点拍摄的第一粮面图片与第二粮面图片；采用图像语义分割模型对第一粮面图片与第二粮面图片进行语义分割，获得第一粮面语义分割图与第二粮面语义分割图；对比第一粮面语义分割图与第二粮面语义分割图得到粮面外部边缘变化区域；采用模板匹配对第一粮面图片与第二粮面图片进行相似度对比，得到粮面内部变化区域；根据粮面外部边缘变化区域与粮面内部变化区域计算得到粮库仓储变化情况。本方法采用非接触方式监测粮仓储粮状态，能够远程操作及时发现其变化情况并对变化区域定位，降低了工作强度，便于日常分析与监管。

技术领域

本申请涉及人工智能(AI)和计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法、设备和介质。

背景技术

目前粮食库存检查通常采用直接测量计算法和称重法。这些方法不仅工作量大、检查周期长、费用高，而且需要动用大量的人力物力。同时，很难达到对所有仓库的仓储情况进行一日一检。

近年来，为了提升粮库仓储情况的检测精度与速度，加快粮库的智能化升级，相关科研人员提出了一些先进的测量方法，例如基于压力传感器或基于激光扫描的粮食库存检查方法。但这些方法往往存在部署成本高、不易维护，部署环境单一等缺点。在降低部署成本、方便维护、提高监测精度的前提下，如何远程实现对粮库仓储情况进行一日一检，及时发现仓储变动情况并对变化区域进行定位，以降低库内监管人员的工作强度，提升监管效率是目前现有技术中亟需解决的技术问题。

因此，目前迫切需要研发出一种新型的粮库仓储情况监测方法、设备和介质，以克服和改善上述现有技术中的一个或多个缺点，或者至少提出一种有效的可选方法来解决上述问题。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法、设备和介质，用于解决现有技术中的如下技术问题：现有的基于压力传感器或基于激光扫描等粮食库存检查方法存在部署成本高、不易维护，且部署环境单一等问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

一种基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法，其中，包括：

获取同一粮库同一预设位置于不同时间点拍摄的第一粮面图片与第二粮面图片；

采用图像语义分割模型对所述第一粮面图片与所述第二粮面图片进行语义分割，获得第一粮面语义分割图与第二粮面语义分割图；

对比所述第一粮面语义分割图与所述第二粮面语义分割图得到粮面外部边缘变化区域；

采用模板匹配对所述第一粮面图片与所述第二粮面图片进行相似度对比，得到粮面内部变化区域；

根据所述粮面外部边缘变化区域与所述粮面内部变化区域计算得到粮库仓储变化情况。

进一步地，所述采用图像语义分割模型对所述第一粮面图片与所述第二粮面图片进行语义分割包括：

分别将所述第一粮面图片与所述第二粮面图片分割为粮食类和背景类。

进一步地，基于图像分割和模板匹配的粮库仓储情况监测方法还包括：

获取粮面原始图片数据集；

采用图片标注工具对所述粮面原始图片数据集执行图片标注处理，得到对应的粮面标注图片数据集；

根据所述粮面原始图片数据集与相应的所述粮面标注图片数据集获得粮面分割数据集；

将所述粮面分割数据集分为训练数据集、验证数据集与测试数据集；

采用深度学习框架搭建图像语义分割模型；

采用所述训练数据集对所述图像语义分割模型进行训练；