[发明专利]基于RCNN的屏柜的开关与指示灯定位和状态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于RCNN的屏柜的开关与指示灯定位和状态识别方法。采集包含目标物的屏柜样本图像；遍历屏柜样本图像，对每张图像用包围框针对目标物进行标记处理，采用尺寸缩放方法缩放处理：采用Imagenet数据集输入预训练模型预训练获得预训练后模型；采用缩放处理后的训练集输入预训练后模型训练获得屏柜状态检测模型；实时采集屏柜待测图像缩放后作为屏柜状态检测模型的输入，屏柜状态检测模型输出最终识别结果。本发明能够实现屏柜上的开关与指示灯定位和状态识别的自动识别与定位，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于机器人巡检系统或者是智能视频监控系统。

主权项

1.一种基于RCNN的屏柜的开关与指示灯定位和状态识别方法，包括以下步骤：1)采集包含有指示灯目标物和/或开关目标物的屏柜样本图像；2)遍历所有屏柜样本图像，对每张图像用包围框针对目标物进行标记处理，包围框包围完整的目标物，并记录包围框的左上角和右下角的横纵坐标以及包围框中目标物的种类，形成获得训练集；3)采用尺寸缩放方法进行缩放处理：针对训练集中具有包围框的屏柜样本图像，进行尺度缩放，分别将每张图像和包围框中较长边变换到预设目标尺寸，较短边根据较长边变换到预设目标尺寸的缩放尺度进行相同比例缩放；4)采用Imagenet数据集输入预训练模型进行预训练，预训练中调节预训练模型中的网络参数，直至模型训练误差loss下降到10％以下结束训练，获得预训练后模型；5)采用步骤3)中缩放处理后的训练集输入预训练后模型进行针对训练，不断迭代训练直至模型训练误差loss趋于稳定，训练结束获得的模型作为屏柜状态检测模型；6)实时采集屏柜待测图像按照与步骤3)中相同的尺寸缩放方法进行缩放后作为步骤5)获得的屏柜状态检测模型的输入，屏柜状态检测模型输出后，将输出的分类结果中置信度大于90％的分类结果保留，作为屏柜待测图像的最终识别结果。