[发明专利]仪表盘定位识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种仪表盘定位识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：对仪表盘进行预拍摄得到仪表盘的初始图片，获取工厂中各个仪表盘数据，基于仪表盘的初始图片和仪表盘数据得到巡检机器人的摄像头需要调整的角度，控制巡检机器人对仪表盘进行再次拍摄，得到所述仪表盘的目标图片，对仪表盘的目标图片进行去噪和增强处理，处理后进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果。本发明实施例使用巡检机器人通过搭载的摄像头结合人工智能定位和识别，可完成仪表盘定位、读取和识别等一系列任务，对于未来智能工厂的发展有着重要的意义。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种仪表盘定位识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

当前化工装置的自动化和智能化水平越来越高。就现有化工装置来看，大多数工厂仍然采用传统的具有玻璃外壳的压力机、液位计等一系列需要通过人工来记录数据的仪表。这些仪表不具有信息化能力，需要通过人眼观测，不仅具有很大的安全隐患，而且存在读数误差大，主观性强等问题。

同时实际应用环境中，由于现场环境的复杂，获取图像的难度也很大，现有的巡检机器人识别装置只具有读取ocr表盘的能力，但是在实际运用中无法准确的获取仪表盘所在的位置，并且当现场环境存在光照不均，遮挡物，雨水等恶劣情况时，获得的表盘图像会带有周围环境的干扰，所以图像的质量会给后期的图像预处理及仪表读取带来很大的干扰，导致读数不准等问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种仪表盘定位识别方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，包括：

基于工厂环境确定巡检机器人拍摄点位；

根据所述巡检机器人拍摄点位对仪表盘进行预拍摄，得到所述仪表盘的初始图片；

获取工厂中各个仪表盘数据，所述仪表盘数据包括仪表盘的位置数据、仪表盘的离地高度数据以及仪表盘的表盘面积数据；

将所述仪表盘的初始图片、所述仪表盘的位置数据、所述仪表盘的离地高度数据和所述仪表盘的表盘面积数据输入至预先训练好的调整摄像装置模型中，得到所述调整摄像装置模型输出的摄像装置调整结果；其中，所述摄像装置调整结果为巡检机器人的摄像头需要调整的角度；

根据所述摄像装置调整结果对所述巡检机器人的摄像头的角度进行调整后，控制所述巡检机器人对仪表盘进行再次拍摄，得到所述仪表盘的目标图片；

对所述仪表盘的目标图片进行去噪和增强处理，得到处理后的目标图片；

对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果。

进一步地，调整摄像装置模型采用Faster RCNN网络模型实现；所述Faster RCNN网络模型包括RPN候选框提取模块和Fast R-CNN检测模块；

相应地，在将所述仪表盘的初始图片、所述仪表盘的位置数据、所述仪表盘的离地高度数据和所述仪表盘的表盘面积数据输入至预先训练好的调整摄像装置模型中，得到所述调整摄像装置模型输出的摄像装置调整结果之前，所述方法还包括：

获取样本仪表盘的初始图片、所述样本仪表盘的位置数据、所述样本仪表盘的离地高度数据和所述样本仪表盘的表盘面积数据；

将样本仪表盘的初始图片、所述样本仪表盘的位置数据、所述样本仪表盘的离地高度数据和所述样本仪表盘的表盘面积数据作为样本输入数据，将与所述样本仪表盘对应的巡检机器人的摄像头需要调整的角度作为样本输出数据，对包含RPN候选框提取模块和Fast R-CNN检测模块的Faster RCNN网络模型进行训练，直至满足预设训练结束条件，得到所述训练好的调整摄像装置模型。