本申请提供一种烟草制品烟雾量浓度测量方法、系统及装置，涉及视觉识别技术领域，所述烟草制品烟雾量浓度测量方法，包括：获取预先训练得到的烟雾量浓度检测模型，其中，所述烟雾量浓度检测模型基于改进YOLOv5s模型训练得到；采集待测烟草制品的烟雾图片；对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片；将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息。本申请能够提高烟草制品烟雾量浓度测量的准确性。能够提高烟草制品烟雾量浓度测量的准确性。能够提高烟草制品烟雾量浓度测量的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种烟草制品烟雾量浓度测量方法、系统及装置
[0001]本申请涉及视觉识别
，特别是涉及一种烟草制品烟雾量浓度测量方法、系统及装置。
技术介绍
[0002]新型烟草制品的烟雾释放量与其感官品质密切相关。因此，对新型烟草制品产生烟雾量的测量研究得到越来越广泛的关注。加热不燃烧烟草制品作为新型烟草制品的典型代表，在加热过程中烟雾释放量是评价该产品的重要指标之一，需要对其进行准确测量。
[0003]目前，对于烟草制品烟雾浓度的测量主要是光学方法，其基本原理是根据烟雾成分对激光的传输产生散射和吸收作用，从而导致激光能量的衰减。通过测量烟雾的透射光强和入射光强的比值，来表示烟雾浓度的大小。上述方法的优越性在于激光强度较大，传播过程的能量损失小，能够保证发射强度；同时该方法也存在一定缺陷：激光发射源头和接收器是点对点安装，只能测量一条直线上的消光率，无法完整显示烟雾的空间分布信息，测量结果存在一定局限性，此外激光发射和接收端的安装角度的改变会影响测量结果，烟雾测量的准确度难以保证。
[0004]因此，如何提高烟草制品烟雾量浓度测量的准确性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]为解决上述技术问题，本申请提供一种烟草制品烟雾量浓度测量方法，能够提高烟草制品烟雾量浓度测量的准确性。本申请还提供一种烟草制品烟雾量浓度测量系统和装置，具有相同的技术效果。
[0006]本申请的第一个目的为提供一种烟草制品烟雾量浓度测量方法。
[0007]本申请的上述申请目的一是通过以下技术方案得以实现的：
[0008]一种烟草制品烟雾量浓度测量方法，包括：
[0009]获取预先训练得到的烟雾量浓度检测模型，其中，所述烟雾量浓度检测模型基于改进YOLOv5s模型训练得到；
[0010]采集待测烟草制品的烟雾图片；
[0011]对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片；
[0012]将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息。
[0013]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，还包括构建所述改进YOLOv5s模型，所述构建所述改进YOLOv5s模型包括：
[0014]将YOLOv5s的主干网络替换成MobileNetV3网络，并使用Stem block替换MobileNetV3的第一层结构，最后使用CA注意力机制来替换SENet模块，得到所述改进YOLOv5s模型。
[0015]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，还包括构建所述烟雾量浓度检测模型，所述构建所述烟雾量浓度检测模型包括：
[0016]获取不同浓度的烟雾图片样本；
[0017]对所述烟雾图片样本进行筛选，得到第一数据集；
[0018]对所述第一数据集进行图像标注，得到第二数据集；
[0019]利用所述第二数据集对所述改进YOLOv5s模型进行训练、测试和验证，得到初始烟雾量浓度检测模型；
[0020]利用预设数据集对所述初始烟雾量浓度检测模型进行训练，得到烟雾量浓度检测模型。
[0021]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，所述对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片包括：
[0022]对所述烟雾图片进行去噪处理，得到去噪烟雾图片；
[0023]对所述去噪烟雾图片进行图像标注，得到所述预处理烟雾图片。
[0024]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，所述将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息包括：
[0025]将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到预测结果；
[0026]根据所述预测结果，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息。
[0027]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，所述将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息之后，还包括：
[0028]根据所述烟雾浓度信息和所述烟雾量浓度检测模型，得到测量准确度评估值；
[0029]判断所述测量准确度评估值是否满足预设要求，
[0030]若是，则输出所述烟雾浓度信息，
[0031]若否，则返回再次执行所述获取预先训练得到的烟雾量浓度检测模型的步骤。
[0032]优选地，所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法中，所述测量准确度评估值包括查全率值、查准率值、平均精度均值中的一种或者多种。
[0033]本申请的第二个目的为提供一种烟草制品烟雾量浓度测量系统。
[0034]本申请的上述申请目的二是通过以下技术方案得以实现的：
[0035]一种烟草制品烟雾量浓度测量系统，包括：
[0036]模型获取单元，用于获取预先训练得到的烟雾量浓度检测模型；
[0037]图片采集单元，用于采集待测烟草制品的烟雾图片；
[0038]图片预处理单元，用于对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片；
[0039]烟雾浓度信息获取单元，用于将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息；
[0040]其中，所述烟雾量浓度检测模型基于改进YOLOv5s模型训练得到，所述改进YOLOv5s模型通过如下方式构建：将YOLOv5s的主干网络替换成MobileNetV3网络，并使用Stem block替换MobileNetV3的第一层结构，最后使用CA注意力机制来替换SENet模块，得到所述改进YOLOv5s模型。
[0041]优选地，所述烟草制品烟雾量浓度测量系统中，还包括：模型构建单元，用于构建所述烟雾量浓度检测模型，所述模型构建单元具体包括：
[0042]样本获取模块，用于获取不同浓度的烟雾图片样本；
[0043]样本筛选模块，用于对所述烟雾图片样本进行筛选，得到第一数据集；
[0044]样本标注模块，用于对所述第一数据集进行图像标注，得到第二数据集；
[0045]第一训练模块，用于利用所述第二数据集对所述改进YOLOv5s模型进行训练、测试和验证，得到初始烟雾量浓度检测模型；
[0046]第二训练模块，用于利用预设数据集对所述初始烟雾量浓度检测模型进行训练，得到烟雾量浓度检测模型。
[0047]本申请的第三个目的为提供一种烟草制品烟雾量浓度测量装置。
[0048]本申请的上述申请目的三是通过以下技术方案得以实现的：
[0049]一种烟草制品烟雾量浓度测量装置，包括：夹持装置、吸烟机、烟雾箱、拍照装置、烟雾处理装置、烟雾量浓度测量模块，其中：
[0050]所述夹持装置，用于固定及加热待测烟草制品，以使所述待测烟草制品释放烟雾；
[0051]所述吸烟机，用于将所述烟雾输送至所述烟雾箱；
[0052]所述烟雾箱，用于存储所述烟雾；
[0053]所述拍照装置，用于对存储所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，包括：获取预先训练得到的烟雾量浓度检测模型，其中，所述烟雾量浓度检测模型基于改进YOLOv5s模型训练得到；采集待测烟草制品的烟雾图片；对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片；将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息。2.如权利要求1所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，还包括构建所述改进YOLOv5s模型，所述构建所述改进YOLOv5s模型包括：将YOLOv5s的主干网络替换成MobileNetV3网络，并使用Stem block替换MobileNetV3的第一层结构，最后使用CA注意力机制来替换SENet模块，得到所述改进YOLOv5s模型。3.如权利要求2所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，还包括构建所述烟雾量浓度检测模型，所述构建所述烟雾量浓度检测模型包括：获取不同浓度的烟雾图片样本；对所述烟雾图片样本进行筛选，得到第一数据集；对所述第一数据集进行图像标注，得到第二数据集；利用所述第二数据集对所述改进YOLOv5s模型进行训练、测试和验证，得到初始烟雾量浓度检测模型；利用预设数据集对所述初始烟雾量浓度检测模型进行训练，得到烟雾量浓度检测模型。4.如权利要求3所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，所述对所述烟雾图片进行预处理，得到预处理烟雾图片包括：对所述烟雾图片进行去噪处理，得到去噪烟雾图片；对所述去噪烟雾图片进行图像标注，得到所述预处理烟雾图片。5.如权利要求4所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，所述将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息包括：将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到预测结果；根据所述预测结果，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息。6.如权利要求1所述的烟草制品烟雾量浓度测量方法，其特征在于，所述将所述预处理烟雾图片输入所述烟雾量浓度检测模型，得到所述待测烟草制品的烟雾浓度信息之后，还包括：根据所述烟雾浓度信息和所述烟雾量浓度检测模型，得到测量准确度评估值；判断所述测量准确度评估值是否满足预设要求，若是，则输出所述烟雾浓度信息，若否，则返回再次执行所述获取预先训...
【专利技术属性】
技术研发人员：石秋香，钟飞，李博，徐皓，刘磊，洪俊杰，章逸明，
申请(专利权)人：湖北中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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