[发明专利]废钢火车装卸料转载状态识别方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供一种废钢火车装卸料转载状态识别方法、系统、设备及介质，所述的方法包括：在废钢料场的上方设置相机，获取废钢料场图像；分别对所述废钢料场图像中的火车、废钢、人体进行标注，获取数据集；将所述数据集输入到神经网络中进行识别，并获取识别模型；通过识别模型对实时的废钢料场图像进行识别，确定废钢料场的关联信息，通过所述关联信息确认火车装卸料转载状态。在废钢料场火车转载的应用场景下，采集料场图像，该图像中包括火车、废钢或者人体，通过目标识别，确定所述关联信息，依据火车位置、废钢位置来判断火车是否达到废钢料场的指定位置，通过是否存在人体来保障安全生产，通过废钢数量的实时状态来确定火车转载状态。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种废钢火车装卸料转载状态识别方法、系统、设备及介质。

背景技术

在露天的火车运输废钢站点中，会存在运输废钢的火车，运输废钢的火车需要进行装料和卸料的过程。运输废钢的火车装卸料过程中可能会存在人员滞留于火车火车厢上的情况和废钢料掉落的情况，会存在发生危险的可能性。以目前情况而言，运输废钢的火车装卸料过程中主要通过有经验的工人来识别运输废钢的火车的装卸料状态。但由于车辆较多、装卸料过程时间较长，若仅仅依靠人工识别，可能存在漏检、错检的情况。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种废钢火车装卸料转载状态识别方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中废钢火车装卸料转载状态检测不便的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种废钢火车装卸料转载状态识别方法，包括：

在废钢料场的上方设置相机，获取废钢料场图像；

分别对所述废钢料场图像中的火车、废钢、人体进行标注，获取数据集；

将所述数据集输入到神经网络中进行识别，并获取识别模型；

通过识别模型对实时的废钢料场图像进行识别，确定废钢料场的关联信息，通过所述关联信息确认火车装卸料转载状态，其中，所述关联信息至少包括以下之一：火车位置、废钢位置、废钢数量、人体。

可选的，所述火车位置所对应的区域中存在人体时，则进行报警并停止装卸。

可选的，当所述废钢数量大于预设的满载阈值时，则火车处于卸货状态；

通过识别模型对实时的废钢料场图像进行识别，确定实时的废钢数量；

当实时的废钢数量小于预设的空载阈值时，则火车处于完成卸货状态。

可选的，当所述废钢数量小于预设空载阈值时，则火车处于装载状态；

通过识别模型对实时的废钢料场图像进行识别，确定实时的废钢数量；

当实时的废钢数量大于预设的满载阈值时，则火车处于完成装载状态。

可选的，所述火车位置的数学表达为：

其中，UnitN_xmin,UnitN_ymin为第N个火车在废钢料场图像中X和Y轴坐标的最小值；UnitN_xmax,UnitN_ymax分别为第N个火车在废钢料场图像中X和Y轴坐标的最大值。

一种废钢火车装卸料转载状态识别方法，包括：

采集模块，用于在废钢料场的上方设置相机，获取废钢料场图像；