[发明专利]一种废钢货车装载状态识别方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种废钢货车装载状态识别方法，其特征在于，包括：

在废钢料场上设置相机，相机进行运动并采集料场图像；

对所述料场图像中的货车进行标注，获取数据集；

将所述数据集输入检测神经网络进行训练，获取训练模型；

通过所述训练模型对所述料场图像进行识别处理，确定所述货车位置及货车中的废钢数量，确定所述货车的装载状态；

将所述料场图像中的货车有料/无料状态进行标注和分类，并将完成标注和分类的料场图像输入分类神经网络，获取分类模型，通过所述分类模型对所述料场图像进行分类，确定所述货车为装载和空载状态，再将装载状态分为满载状态和未满载状态；

根据所述分类模型对所述料场图像进行分类并获取物料特征和对应的区域；

根据所述物料特征和对应的区域计算废钢数量；

其中，根据所述物料特征和对应的区域计算废钢数量包括：物料特征所对应的区域图像色彩分割处理是以HSV色彩格式为基础，根据废钢和货车的颜色设定颜色阈值，并对物料特征所对应的区域进行色彩分割处理，将超出颜色阈值的部分转为黑色、符合阈值范围的部分转为白色，得到仅有黑白两色的二值化区域图像，色彩分割处理的数学表达为：

HSV_min＝(H_min，S_min，V_min)

HSV_max＝(H_max，S_max，V_max)

其中，mask(x，y)为得到的二值化图像像素值，255为白色像素值，0为黑色像素值，HSV(x，y)为待色彩分割处理的物料特征所对应的区域的像素值，HSV_min与HSV_max分别为所述颜色阈值的最小值和最大值，即可判断出所装物料的高度h_steel，同时已知火车装货部分固定高度h_truck，满载时废钢数量T_max，通过数学式T_time＝(h_steel/h_truck)×T_max，计算出实时废钢数量T_time。

2.根据权利要求1所述的废钢货车装载状态识别方法，其特征在于，根据所述物料特征和对应的区域计算废钢数量还包括：

当所述废钢数量大于预设的满载阈值时，则判定所述货车为满载状态，当所述废钢数量小于预设的空载阈值时，则判定所述货车为空载状态，当所述废钢数量大于所述空载阈值且小于所述满载阈值时，则判定所述货车为卸货状态。

3.根据权利要求1所述的废钢货车装载状态识别方法，其特征在于，确定所述货车位置的步骤包括：

通过所述训练模型识别所述料场图像中的货车，并输出货车的位置，所述货车的位置表达为：

其中，PartN_xmin，PartN_ymin分别为第N个货车在料场图像中X和Y轴坐标的最小值；PartN_xmax，PartN_ymax分别为第N个货车在料场图像中X和Y轴坐标的最大值。