[发明专利]基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法

权利要求书

1.基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，建立实例分割模型与缓存器，并训练实例分割模型；

步骤二，采集铁路梁生产工序实时图像画面并进行视觉分析处理，同时加载实例分割模型进行推理，并得出分割结果；

步骤三，根据得出的分割结果，结合缓存器历史数据进行认证后，得到最终结果并更新当前最新生产工序状态。

2.根据权利要求1所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，步骤一中所述建立实例分割模型，包括如下步骤：

分析铁路梁生产工序中各个连续工序状态特征，同时选取出各个连续工序中的典型特征，并对各个工序的典型特征数据样本进行分割标注；

使用分割标注后的工序典型特征数据样本，并基于Faster-RCNN目标检测建立的实例分割框架，建立铁路梁生产工序实例分割模型。

3.根据权利要求1所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，步骤一中所述训练实例分割模型包括如下步骤：

结合深度学习框架PyTorch搭建基础训练与推理环境，并训练实例分割模型。

4.根据权利要求1所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，所述采集铁路梁生产工序实时视频画面并进行视觉分析处理，同时加载实例分割模型进行推理，并得出分割结果，包括如下步骤：

对图像采集设备所采集的视野画面进行预处理，通过霍夫直线检测检测出视野画面中水渠的位置,并绘制水渠分界线；

通过水渠分界线对图像采集设备视野中的铁路梁进行定位并建立ROI工作区域；

通过计算机视觉库opencv实时轮询采集每个图像采集设备的数据并定义时间戳后，送入建立好的实例分割模型进行结果推理；

通过实例分割模型推理结果，进行工序状态识别，同时结合ROI工作区域给每道铁路梁打上相应的工序状态标签。

5.根据权利要求2所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，所述铁路梁生产工序包括模板拼接、钢筋吊装、混凝土浇筑、拆内模、拆外模、张拉、压浆和移梁。

6.根据权利要求5所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，所述模板拼接工序与拆外模工序具有相同的典型特征。

7.根据权利要求6所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，步骤三还包括如下步骤：

当实时得出的分割结果，出现超前工序与滞后工序的情况时，则对比缓存器数据进行工艺识别纠错，再获得最终结果并更新当前最新生产工序状态。

8.根据权利要求5所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，步骤三还包括如下步骤：

在对于具有相同典型特征的模板拼接工序与拆外模工序进行识别时，根据缓存器内设定的逻辑进行判别。

9.根据权利要求1至8任一项所述的基于实例分割的铁路梁生产工序识别方法，其特征在于，所述缓存器，用于对铁路梁的全流程工序状态进行跟踪记录与纠错校验。