多指针仪表检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及多指针仪表检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取仪表的图像，以得到初始图像；将初始图像输入至目标检测模型内进行识别，以得到目标检测结果；校验目标检测结果，以得到已校验信息；对初始图像进行裁剪，以得到高清指针仪表图片；将高清指针仪表图片输入实例分割模型内进行分割，以得到不同状态区域分割结果、指针区域分割结果以及指针仪表盘反光分类结果；对不同状态区域分割结果进行主色识别，并根据配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域；根据指针区域分割结果获取指针信息；判断指针是否在警报区域内；若是则生成报警信息。本发明专利技术实现准确预测出指针所在区域的安全性，准确率高，支持多指针识别。

【技术实现步骤摘要】
多指针仪表检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及安监计量仪表预警方法，更具体地说是指多指针仪表检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前生产企业安装的安监计量仪表大部分是机械式指针仪表，在进行安全生产物联网改造的时候，很难直接接入物联网预警系统。现在市场上比较主流的处理方式是摄像直读表的方式，即通过摄像头拍摄仪表盘的照片，然后通过图像识别技术读出仪表指针处显示的数值，根据数值判断是否触发预警事件。但是这种方式的识别率相对较低，而且通用性也较差。中国专利CN201910294823.2提供了一种基于图像识别的指针式仪表预警方法，该方法是通过将图像转换成二值化图像来检测出所有物体的边缘轮廓得到边缘轮廓图；通过直线检测算法找到轮廓图所有直线；通过约束条件得到仪表指针并判断直线是否在预警区域范围内，但是这种方式对于细指针检测效果较差，仅仅能支持单指针识别，并且在表盘有反光及有阴影的图片效果有很大折扣，准确率不高。因此，有必要设计一种新的方法，实现准确预测出指针所在区域的安全性，准确率高，支持多指针识别。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.多指针仪表检测方法，其特征在于，包括：/n获取仪表的图像，以得到初始图像；/n将初始图像输入至目标检测模型内进行识别，以得到目标检测结果；/n对目标检测结果进行校验，以得到已校验信息；/n根据所述目标检测结果及已校验信息对所述初始图像进行裁剪，以得到高清指针仪表图片；/n将所述高清指针仪表图片输入实例分割模型内进行实例分割，以得到不同状态区域分割结果、指针区域分割结果以及指针仪表盘反光分类结果；/n对不同状态区域分割结果进行主色识别，并根据配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域；/n根据指针区域分割结果获取指针信息；/n根据指针区域及警报区域判断指针是否在警报区域内；/n若指针在警报...

【技术特征摘要】
1.多指针仪表检测方法，其特征在于，包括：
获取仪表的图像，以得到初始图像；
将初始图像输入至目标检测模型内进行识别，以得到目标检测结果；
对目标检测结果进行校验，以得到已校验信息；
根据所述目标检测结果及已校验信息对所述初始图像进行裁剪，以得到高清指针仪表图片；
将所述高清指针仪表图片输入实例分割模型内进行实例分割，以得到不同状态区域分割结果、指针区域分割结果以及指针仪表盘反光分类结果；
对不同状态区域分割结果进行主色识别，并根据配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域；
根据指针区域分割结果获取指针信息；
根据指针区域及警报区域判断指针是否在警报区域内；
若指针在警报区域内，则生成每个指针报警信息，并将报警信息反馈至终端；
其中，所述目标检测模型是通过若干个带有仪表坐标及类别标签的图像作为样本集训练CenterNet模型所得的；
所述实例分割模型是通过若干个带有不同状态区域的掩膜、不同状态区域类别标签、指针区域掩膜、指针区域类别以及指针仪表盘反光类别标签的图片作为样本集训练DetectoRS模型所得的。


2.根据权利要求1所述的多指针仪表检测方法，其特征在于，所述对目标检测结果进行校验，以得到已校验信息，包括：
判断目标检测结果的置信度是否超过设定置信度阈值；
若目标检测结果的置信度不超过设定置信度阈值，则微调采样位置，并执行所述获取仪表的图像，以得到初始图像；
若目标检测结果的置信度超过设定置信度阈值，则筛选置信度高于设定置信度阈值的目标检测结果，以得到识别对象；
判断所述识别对象中是否存在重叠的内容；
若所述识别对象中存在重叠的内容，则选取置信度最大的对象，以得到已校验信息；
若所述识别对象中不存在重叠的内容，则判断所述识别对象的宽高比例是否在所设定的宽高比例阈值范围内且识别对象所形成的检测框占据初始图像比例是否符合在设定的面积占比阈值范围内；
若所述识别对象的宽高比例在所设定的宽高比例阈值范围内且识别对象所形成的检测框占据初始图像比例符合在设定的面积占比阈值范围内，则所述识别对象为已校验信息；
若所述识别对象的宽高比例不在所设定的宽高比例阈值范围内或识别对象所形成的检测框占据初始图像比例不符合在设定的面积占比阈值范围内，则微调采样位置，并执行所述获取仪表的图像，以得到初始图像。


3.根据权利要求1所述的多指针仪表检测方法，其特征在于，所述对不同状态区域分割结果进行主色识别，并根据配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域，包括：
将不同状态区域分割结果转换到HSV颜色空间，以得到不同区域的颜色表征值；
对每个区域通过DBScan算法进行颜色聚类，选取每个区域聚类最大簇的中心对应的颜色值，以得到每个区域颜色主色；
根据每个区域主色以及配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域。


4.根据权利要求3所述的多指针仪表检测方法，其特征在于，所述根据每个区域主色以及配置信息划分出状态区域中的安全区域和警报区域，包括：
根据配置文件计算预设报警区域主色值与每个状态区域的主色值的欧式距离，并选取最小的欧式距离，以确定安全区域和警报区域。


5.根据权利要求1所述的多指针仪表检测方法，其特征在于，所述根据指针区域分割结果获取指针信息，包括：
计算指针区域分割结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡懋成，王秋阳，郑博超，彭超，
申请(专利权)人：深圳市赛为智能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44