一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法，该方法包括：获取仓库监控图像，并通过监控图像的矫正拼接得到全局图像；获取全局图像中的人员位置信息，并根据人员位置信息得到人体姿态识别结果；获取根据人员位置信息和人体姿态识别结果得到的备品备件数量值；通过判断备品备件数量值和预设阈值大小以实时预警。本发明专利技术可以通过多机位摄像头对取送人员和各类型备品备件设备进行实时监控，实际盘点备品备件类型数量，并将结果记录在仓储管理软件系统中，实现系统智能化管理，保护设备等财产安全。保护设备等财产安全。保护设备等财产安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法


[0001]本专利技术涉及新能源、深度学习和IT应用
，尤其涉及一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法。

技术介绍

[0002]目前，太阳能发电、风力发电等作为清洁能源在我国得到了大力发展。新能源发电厂一般建设在西北部地区或东部沿海地带，全天候工作在恶劣的环境和复杂的气候条件下，经常受到暴风、沙尘、雷电、雨雪的侵袭，造成发电设备故障频发。为了降低故障导致的直接经济损失，需要及时对设备进行维修保养。
[0003]但是目前，新能源发电厂备品备件仓库缺乏数字化、智能化综合管理系统，经常出现如下问题导致无法进行及时维保：
[0004](1)设备零件进库出库信息不能即时更新，经常造成由于零件没有及时备货导致故障无法即时修复。
[0005](2)设备零件摆放不规范或随意放置，导致其不易查找。
[0006](3)维修维保时间、人员管理不智能，导致维保需求不能及时上传，维修实施响应慢、设备零件多拿错拿等情况出现。
[0007]目前的运维手段还比较落后，对备品备件的报备、出入库、领用等操作处理仅限于纸质记录，而对备品备件的保管也处于分散负责状态。目前这种备品备件的管理方式已经暴露出效率低下、可控性差等缺点，给公司的安全生产带来很大的隐患。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0009]为此，本专利技术的目的在于提出一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法，可以通过多机位摄像头对取送人员和各类型备品备件设备进行实时监控，实际盘点备品备件类型数量，并将结果记录在仓储管理软件系统中，使得管理更加方便，更加高效以保证仓库的财产安全。
[0010]本专利技术的另一个目的在于提出一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理系统。
[0011]为达上述目的，本专利技术一方面提出了一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法，包括：
[0012]获取仓库监控图像，并通过所述监控图像的矫正拼接得到全局图像；
[0013]获取所述全局图像中的人员位置信息，并根据所述人员位置信息得到人体姿态识别结果；
[0014]获取根据所述人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值；
[0015]通过判断所述备品备件数量值和预设阈值大小以实时预警。
[0016]另外，根据本专利技术上述实施例的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理
方法还可以具有以下附加的技术特征：
[0017]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述通过监控图像的矫正拼接得到全局图像，包括：
[0018]获取根据所述监控图像的特征提取结果得到的坐标数据；
[0019]根据所述坐标数据计算得到的相机多种数据参数得到矫正矩阵；
[0020]通过所述矫正矩阵的加载矫正，以根据矫正结果的拼接结果得到全局图像。
[0021]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取全局图像中的人员位置信息，并根据所述人员位置信息得到人体姿态识别结果，包括：
[0022]通过目标检测算法和基于RE
‑
ID目标重识别算法进行全局图像中人员定位，获取人员位置信息；
[0023]基于所述位置状态信息，通过Yolo
‑
Pose算法对人体姿态进行识别得到所述人体姿态识别结果。
[0024]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取根据人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值，包括：
[0025]基于实时的人员位置信息，根据第一人体姿态识别结果获取初始拍摄数据；以及，
[0026]根据第二人体姿态识别结果，获取最预设条件下的备品备件数量值的检测值。
[0027]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取根据人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值，还包括：
[0028]通过所述目标检测算法分析设备状态得到所述备品备件数量值。
[0029]为达到上述目的，本专利技术另一方面提出了一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理系统，包括：
[0030]全局图像获取模块，用于获取仓库监控图像，并通过所述监控图像的矫正拼接得到全局图像；
[0031]位置姿态获取模块，用于获取所述全局图像中的人员位置信息，并根据所述人员位置信息得到人体姿态识别结果；
[0032]设备状态获取模块，用于获取根据所述位置状态信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值；
[0033]数据比较预警模块，用于通过判断所述备品备件数量值和预设阈值大小进行实时预警。
[0034]本专利技术实施例的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法和系统，可以通过多机位摄像头对取送人员和各类型备品备件设备进行实时监控，实际盘点备品备件类型数量，并将结果记录在仓储管理软件系统中，使得管理更加方便，更加高效智能化以保证仓库的财产安全。
[0035]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0036]本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0037]图1为根据本专利技术实施例的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法流程图；
[0038]图2为根据本专利技术实施例的鱼眼摄像头拍摄人员定位示意图；
[0039]图3为根据本专利技术实施例的鱼眼相机布置示意图；
[0040]图4为根据本专利技术实施例的鱼眼相机矫正流程图；
[0041]图5为根据本专利技术实施例的鱼眼相机图像矫正效果示意图；
[0042]图6为根据本专利技术实施例的人体跟踪定位和姿态识别示意图；
[0043]图7为根据本专利技术实施例的局部备品备件监控摄像头安装位置示意图；
[0044]图8为根据本专利技术实施例的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理系统的结构示意图。
具体实施方式
[0045]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0046]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0047]下面参照附图描述根据本专利技术实施例提出的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法及系统。
[0048]图1是本专利技术一个实施例的基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法的流程图。
[0049]如图1所示，该方法包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取仓库监控图像，并通过所述监控图像的矫正拼接得到全局图像；获取所述全局图像中的人员位置信息，并根据所述人员位置信息得到人体姿态识别结果；获取根据所述人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值；通过判断所述备品备件数量值和预设阈值大小以实时预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过监控图像的矫正拼接得到全局图像，包括：获取根据所述监控图像的特征提取结果得到的坐标数据；根据所述坐标数据计算得到的相机多种数据参数得到矫正矩阵；通过所述矫正矩阵的加载矫正，以根据矫正结果的拼接结果得到全局图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取全局图像中的人员位置信息，并根据所述人员位置信息得到人体姿态识别结果，包括：通过目标检测算法和基于RE
‑
ID目标重识别算法进行全局图像中人员定位，获取人员位置信息；基于所述位置状态信息，通过Yolo
‑
Pose算法对人体姿态进行识别得到所述人体姿态识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取根据人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值，包括：基于实时的人员位置信息，根据第一人体姿态识别结果获取初始拍摄数据；以及，根据第二人体姿态识别结果，获取最预设条件下的备品备件数量值的检测值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取根据人员位置信息和所述人体姿态识别结果得到的备品备件数量值，还包括：通过所述目标检测算法分析设备状态得到所述备品备件数量值。6.一种基于计算机视觉的新能源备品备...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小翔，邸智，韦玮，黄思皖，王青天，曾谁飞，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：