[发明专利]一种废钢料场散落料识别方法、系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种废钢料场散落料识别方法，其特征在于，包括：

在料场上方设置相机，所述相机进行运动并采集感兴趣区域；

设定所述料场所在平面为第一坐标系，设定所述感兴趣区域所在的平面为第二坐标系；

通过所述感兴趣区域确定散落料以及确认所述散落料在第二坐标系中的位置；

通过所述第一坐标系和所述第二坐标系的位置关系，确定所述散落料在第一坐标系及所述料场上的位置

其中，通过所述第一坐标系和所述第二坐标系的位置关系，确定所述散落料在第一坐标系及所述料场上的位置的步骤包括：

通过所述第一坐标系的任一点确定所述感兴趣区域的中心的在第一坐标系上的位置坐标，所述感兴趣区域的中心在第一坐标系上的位置坐标的数学表达为：

[camera_x，camera_y]

其中，camera_x为感兴趣区域的中心在所述第一坐标系上X轴的位置坐标，camera_y为感兴趣区域的中心在所述第一坐标系上Y轴的位置坐标；

所述散落料在第二坐标系上的位置坐标的数学表达为：

其中，steelN_xmin为所述散落料在第二坐标系上X轴的最小位置坐标，steelN_ymin为所述散落料在第二坐标系上Y轴的最小位置坐标，steelN_xmax为所述散落料在第二坐标系上X轴的最大位置坐标，steelN_ymax为所述散落料在第二坐标系上Y轴的最大位置坐标，N为所述散落料的编号；

所述散落料在第一坐标系上的位置坐标的数学表达为：

其中，k为比例系数，1像素相当于实际地面上k厘米，其表达式为：1pixel＝k cm

2.根据权利要求1所述的废钢料场散落料识别方法，其特征在于，通过所述感兴趣区域确定散落料的步骤包括：

将所述感兴趣区域中的散落料进行标注，获取数据集及训练集；

将所述训练集输入到神经网络中进行训练，获取训练模型；

通过所述训练模型确定所述感兴趣区域中的散落料；

对所述感兴趣区域进行边缘检测，提取感兴趣区域图像特征；

对边缘检测后的图像进行轮廓提取，提取感兴趣区域中物体的轮廓；

根据所述感兴趣区域轮廓的方向及形状确定所述感兴趣区域中的散落料；

若所述训练模型及轮廓特征判断均识别出散落料，则可确定所述感兴趣区域中的散落料；

若所述训练模型识别出散落料，轮廓特征判断未识别出散落料，则根据所述训练模型识别置信度确定所述感兴趣区域中的散落料；

若所述训练模型未识别出散落料，轮廓特征判断识别出散落料，则可根据轮廓特征确定所述感兴趣区域中的散落料。

3.根据权利要求2所述的废钢料场散落料识别方法，其特征在于，对边缘检测后的图像进行轮廓提取，提取感兴趣区域中物体的轮廓，对于矩形轮廓，设置散落料长度阈值L，宽度阈值W，若感兴趣区域内物体轮廓长度小于L且宽度小于W，则确定该轮廓为所述感兴趣区域矩形散落料轮廓，返回所述散落料在第一坐标系上的位置坐标；对于不规则轮廓，设置散落料面积阈值A，若感兴趣区域内物体轮廓闭合面积小于A，则确定该轮廓为所述感兴趣区域不规则散落料轮廓，返回所述散落料在第一坐标系上的位置坐标。

4.根据权利要求2所述的废钢料场散落料识别方法，其特征在于，若所述训练模型识别出散落料，轮廓特征判断未识别出散落料，则设置识别置信度阈值T，根据所述训练模型识别结果置信度大于T，即认为该物体为散落料，返回所述散落料在第一坐标系上的位置坐标。

5.根据权利要求1所述的废钢料场散落料识别方法，其特征在于，在料场上方设置相机，所述相机进行运动并采集感兴趣区域的步骤包括：

在垂直于所述料场的上方设置所述相机，所述相机在所述料场的上方做直线步进往返运动并采集感兴趣区域。