[发明专利]一种基于图像识别的输送物料掉落监控方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述基于图像识别的输送物料掉落监控方法具体包括如下步骤：

步骤S1：采集物料的第一图像；

步骤S2，检测所述第一图像，识别输送带的第一侧边和物料的第一边界，计算所述第一侧边和第一边界的第一间距；

步骤S3，判断所述第一间距是否小于第一间距阈值，若否，返回步骤S1；若是，执行步骤S4；

步骤S4，获取物料的第二图像集，基于所述第一图像和所述第二图像集计算物料的运动速度和运动方向；

步骤S5，基于所述物料的运动速度、所述运动方向和所述第一间距计算物料的掉落概率；

步骤S6，若所述掉落概率大于第一概率阈值，发出物料掉落警告；

其中，所述步骤S5包括：

预先训练第一神经网络模型，所述第一神经网络模型的输入值为所述物料的运动速度、所述运动方向和所述第一间距，所述第一神经网络模型的输出为物料的掉落属性及所述掉落属性对应的概率，将所述第一神经网络模型输出的所述掉落属性对应的概率作为所述物料的掉落概率。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

若物料的第一边界与输送带的第一侧边平行，所述第一间距为物料的第一边界与输送带的第一侧边之间的间距；

若物料的第一边界与输送带的第一侧边存在第一夹角，计算物料重心在第一边界上的投影点与输送带的第一侧边之间的间距，得到第一间距。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

第二图像集为物料的历史图像集，

步骤S41，确定第一图像中第一边界所在的有效图像区域；

步骤S42，基于所述有效图像区域确定所述历史图像集中各历史图像的历史图像有效区域；

步骤S43，基于历史图像有效区域确定各历史图像中物料的边界；

步骤S44，基于各历史图像中物料的边界位置和第一图像中第一边界计算物料的运动速度和运动方向。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，

历史图像集中包含历史图像，为历史图像集中历史图像的数量，第一图像为，按照时间顺序，计算相邻两张图像的运动速度为，其中，为第一图像与历史图像之间第边界运动速度，为历史图像与之间第边界运动速度，为历史图像与之间第1边界运动速度；

所述物料的运动速度为：，其中，表示第边界运动速度，为第边界运动速度对应的影响因子，，。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：

若所述掉落概率大于第一概率阈值，基于第一图像识别物料信息，发出物料掉落警告，所述物料掉落警告包括物料信息。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：

若所述掉落概率小于等于第一概率阈值，且所述掉落概率大于第二概率阈值，根据所述物料的运动速度、所述运动方向和所述第一间距计算物料的预估掉落时间，根据所述预估掉落时间发出校正信号，校正物料的运动方向和运动速度。

7.根据权利要求6所述的基于图像识别的输送物料掉落监控方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：

校正物料的运动方向和运动速度之后，增大摄像头的采样频率，返回步骤S1；

若所述掉落概率小于等于第二概率阈值，减小摄像头的采样频率，返回步骤S1。