一种光伏板数量统计方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种光伏板数量统计方法，包括以下步骤：获取待统计区域的视频；基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集；将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器；基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量。施工监理单位仅需提供施工现场视频，基于目标跟踪的光伏板数量统计方法即可自动统计出结果，操作简便，相较于人工统计方法，效率提升3倍以上，极大地降低了工作人员的工作强度。降低了工作人员的工作强度。降低了工作人员的工作强度。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏板数量统计方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利申请涉及人工智能
，特别是涉及一种光伏板数量统计方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前光伏场站施工进度统计主要利用无人机拍摄现场视频人工统计，施工监理人员利用无人机高空俯拍光伏施工现场，通过人眼辨别光伏板，并统计出光伏板数量。
[0003]当人工统计光伏板数量时，人眼需从头到尾仔细观看视频，人工统计时长约为视频时长的3倍甚至更多，并且当人眼长时间从事这项工作时，容易疲劳从而出错，因此人工统计工作效率低，准确率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中技术问题之一，为此，本专利技术的第一个目的在于提出光伏板数量统计方法，只需提供施工现场视频，基于目标跟踪的光伏板数量统计方法即可自动统计出结果，操作简便，相较于人工统计方法，效率提升3倍以上，极大地降低了工作人员的工作强度。
[0005]本专利技术的第二个目的在于提出一种光伏板数量统计装置。
[0006]本专利技术的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0007]本专利技术的第四个目的在于提出一种存储介质。
[0008]为实现上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种光伏板数量统计方法，包括以下步骤：获取待统计区域的视频；基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集；将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器；基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量。
[0009]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，包括：基于视频各帧图像选取部分图像，对图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，其中，外接矩形框是基于LabelImg图像标注软件，手动标注目标对象的外接矩形框，LabelImg图像标注软件自动生成xml格式文件并存储矩形框信息，矩形框包含目标对象以及任意相邻两个目标对象之间的间隔区域，将矩形框信息存储。
[0010]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器，包括：
将外接矩形框的训练数据集预处理后输入至yolov5深度学习算法模型中进行训练学习，yolov5深度学习算法模型包括Backbone模块、Neck模块和Head模块，Backbone模块提取特征并输出第一特征图，Neck模块对第一特征图进行特征融合并输出第二特征图，Head模块对第二特征图进行卷积，输出目标对象预测框的偏移量，采用NMS非极大值抑制，生成目标对象的目标检测器。
[0011]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量，包括：将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征；基于目标对象的表观特征创建卡尔曼跟踪器及目标对象的编号集合，基于卡尔曼跟踪器预测下一帧图像中目标对象的表观特征；将任一帧目标对象的表观特征的检测结果与预测结果进行匹配；统计匹配合格的各个目标对象的编号集合，计算目标对象的数量。
[0012]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征，包括：将待统计区域的视频输入目标检测器内，目标检测器检测出每一帧视频中目标对象外接矩形框的表观特征，表观特征包括目标对象外接矩形框的坐标信息集合和类别信息集合，坐标信息集合表达如下：本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中技术问题之一，为此，本专利技术的第一个目的在于提出光伏板数量统计方法，只需提供施工现场视频，基于目标跟踪的光伏板数量统计方法即可自动统计出结果，操作简便，相较于人工统计方法，效率提升3倍以上，极大地降低了工作人员的工作强度。
[0013]本专利技术的第二个目的在于提出一种光伏板数量统计装置。
[0014]本专利技术的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0015]本专利技术的第四个目的在于提出一种存储介质。
[0016]为实现上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种光伏板数量统计方法，包括以下步骤：获取待统计区域的视频；基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集；将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器；基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量。
[0017]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，包括：基于视频各帧图像选取部分图像，对图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，其中，外接矩形框是基于LabelImg图像标注软件，手动标注目标对象的外接矩形框，LabelImg图像标注软件自动生成xml格式文件并存储矩形框信息，矩形框包含目标对象
以及任意相邻两个目标对象之间的间隔区域，将矩形框信息存储。
[0018]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器，包括：将外接矩形框的训练数据集预处理后输入至yolov5深度学习算法模型中进行训练学习，yolov5深度学习算法模型包括Backbone模块、Neck模块和Head模块，Backbone模块提取特征并输出第一特征图，Neck模块对第一特征图进行特征融合并输出第二特征图，Head模块对第二特征图进行卷积，输出目标对象预测框的偏移量，采用NMS非极大值抑制，生成目标对象的目标检测器。
[0019]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量，包括：将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征；基于目标对象的表观特征创建卡尔曼跟踪器及目标对象的编号集合，基于卡尔曼跟踪器预测下一帧图像中目标对象的表观特征；将任一帧目标对象的表观特征的检测结果与预测结果进行匹配；统计匹配合格的各个目标对象的编号集合，计算目标对象的数量。
[0020]根据本专利技术实施例的光伏板数量统计方法，所述将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征，包括：将待统计区域的视频输入目标检测器内，目标检测器检测出每一帧视频中目标对象外接矩形框的表观特征，表观特征包括目标对象外接矩形框的坐标信息集合和类别信息集合，坐标信息集合表达如下：
[0021]其中，是第t帧图像I
t
检测到的目标对象的坐标信息集合；
[0022]其中，是第i个目标对象的坐标信息，是目标对象外接矩形框左上角x坐标值，是目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏板数量统计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待统计区域的视频；基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集；将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器；基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量。2.根据权利要求1所述的光伏板数量统计方法，其特征在于，所述基于视频各帧图像选取部分图像，将选取的图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，包括：基于视频各帧图像选取部分图像，对图像中的目标对象标注外接矩形框，制作训练数据集，其中，外接矩形框是基于LabelImg图像标注软件，手动标注目标对象的外接矩形框，LabelImg图像标注软件自动生成xml格式文件并存储矩形框信息，矩形框包含目标对象以及任意相邻两个目标对象之间的间隔区域，将矩形框信息存储。3.根据权利要求1所述的光伏板数量统计方法，其特征在于，所述将所述外接矩形框的训练数据集输入至深度学习算法模型进行训练，以获得可描述各帧图像中目标对象表观特征的目标检测器，包括：将外接矩形框的训练数据集预处理后输入至yolov5深度学习算法模型中进行训练学习，yolov5深度学习算法模型包括Backbone模块、Neck模块和Head模块，Backbone模块提取特征并输出第一特征图，Neck模块对第一特征图进行特征融合并输出第二特征图，Head模块对第二特征图进行卷积，输出目标对象预测框的偏移量，采用NMS非极大值抑制，生成目标对象的目标检测器。4.根据权利要求1所述的光伏板数量统计方法，其特征在于，所述基于目标检测器统计视频各帧图像的目标对象的数量，包括：将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征；基于目标对象的表观特征创建卡尔曼跟踪器及目标对象的编号集合，基于卡尔曼跟踪器预测下一帧图像中目标对象的表观特征；将任一帧目标对象的表观特征的检测结果与预测结果进行匹配；统计匹配合格的各个目标对象的编号集合，计算目标对象的数量。5.根据权利要求4所述的光伏板数量统计方法，其特征在于，所述将待统计区域的视频各帧图像输入目标检测器内，获取各帧图像中目标对象的表观特征，包括：将待统计区域的视频输入目标检测器内，目标检测器检测出每一帧视频中目标对象外接矩形框的表观特征，表观特征包括目标对象外接矩形框的坐标信息集合和类别信息集合，坐标信息集合表达如下：；其中，是第t帧图像I
t
检测到的目标对象的坐标信息集合；
；其中，是第i个目标对象的坐标信息，是目标对象外接矩形框左上角x坐标值，是目标对象外接矩形框左上角y坐标值，是目标对象外接矩形框右下角x坐标值，是目标对象外接矩形框右下角y坐标值；类别信息集合表达如下：；其中，是第i个目标对象的类别，取值0或1，0代表完整目标对象，1代表不完整目标对象；基于目标对象的表观特征创建卡尔曼跟踪器及目标对象的编号集合，基于卡尔曼跟踪器预测下一帧图像中目标对象的表观特征，包括：基于目标检测器对视频第一帧图像I1进行检测，基于检测到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪流，柴东元，温招洋，
申请(专利权)人：尚特杰电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：