建筑施工材料节能搬运方法、计算机设备和存储介质技术

本公开的实施例公开了建筑施工材料节能搬运方法、计算机设备和存储介质。该方法的一具体实施方式包括：基于重置图像样本数据集，生成初始损失值和预测损失值；根据初始损失值和上述预测损失值，生成样本损失值；根据初始图像样本数据集和样本权重集，生成目标图像样本数据集；根据目标图像样本数据集，对初始建筑施工材料像素分割模型进行训练，得到建筑施工材料像素分割模型；根据货箱图像和建筑施工材料像素分割模型，生成至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与抓取顺序信息；根据平面抓取信息组与抓取顺序信息，控制材料搬运设备将建筑施工材料货箱中的各个建筑施工材料搬运至预设位置。该实施方式可以及时检测出变压器的异常情况。压器的异常情况。压器的异常情况。

【技术实现步骤摘要】
建筑施工材料节能搬运方法、计算机设备和存储介质


[0001]本公开的实施例涉及建筑材料搬运领域，具体涉及建筑施工材料节能搬运方法、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]当前，在建筑场地，有大量的建筑材料需要转运。目前，为了更加快捷地搬运建筑材料，通常采用的方式为：通过图像识别模型，识别建筑材料的位置，再控制搬运装置，搬运各个建筑材料。然而，采用上述方式，通常会存在以下技术问题：1、需要通过大量图像样式数据，对图像识别模型进行训练，导致计算设备运行压力较大；2、仅通过图像确定建筑材料的位置，容易造成位置识别不准确，导致搬运装置无效搬运，浪费了搬运资源。

技术实现思路

[0003]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]本公开的一些实施例提出了建筑施工材料节能搬运方法、计算机设备和计算机可读存储介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
[0005]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种建筑施工材料节能搬运方法，该方法包括：获取初始图像样本数据集和样本权重集；根据上述初始图像样本数据集和上述样本权重集，生成重置图像样本数据集；基于上述重置图像样本数据集，生成初始损失值和预测损失值；根据上述初始损失值和上述预测损失值，生成样本损失值；若上述样本损失值小于等于预设损失值，根据上述初始图像样本数据集和样本权重集，生成目标图像样本数据集；根据上述目标图像样本数据集，对初始建筑施工材料像素分割模型进行训练，得到建筑施工材料像素分割模型；采集当前待搬运的建筑施工材料货箱的货箱图像，其中，上述货箱图像显示了至少一个建筑施工材料；根据上述货箱图像和上述建筑施工材料像素分割模型，生成上述至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与抓取顺序信息；根据上述平面抓取信息组与上述抓取顺序信息，控制相关联的材料搬运设备将上述建筑施工材料货箱中的各个建筑施工材料搬运至预设位置。
[0006]可选地，上述根据上述货箱图像和上述建筑施工材料像素分割模型，生成上述至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与抓取顺序信息，包括：将上述货箱图像输入至上述建筑施工材料像素分割模型中，得到像素分割结果组；利用上述像素分割结果组，生成每个建筑施工材料对应的点云信息，得到点云信息组；利用上述点云信息组，生成每个建筑施工材料对应的平面抓取信息，得到平面抓取信息组；利用上述货箱图像中各个建筑施工材料的位置信息，生成上述各个建筑施工材料的抓取顺序信息。
[0007]可选地，上述根据上述初始图像样本数据集和上述样本权重集，生成重置图像样本数据集，包括：生成上述初始图像样本数据集中的每个初始图像样本数据的图像样本数
据向量，得到图像样本数据向量集；利用上述样本权重集和上述图像样本数据向量集，生成重置图像样本数据集。
[0008]可选地，上述根据上述目标图像样本数据集，对初始建筑施工材料像素分割模型进行训练，得到建筑施工材料像素分割模型，包括：基于上述目标图像样本数据集，执行以下处理步骤：将目标图像样本数据集输入至上述初始建筑施工材料像素分割模型中，得到样本图像分割结果集；基于上述样本图像分割结果集和上述目标图像样本数据集对应的各个样本标签，生成样本误差值；响应于确定上述样本误差值小于等于预设阈值，将上述初始模型确定为训练完成的建筑施工材料像素分割模型；响应于确定上述样本误差值大于上述预设阈值，根据上述样本误差值与上述预设阈值，调整上述初始建筑施工材料像素分割模型的网络参数，以再次执行上述处理步骤。
[0009]可选地，上述利用上述点云信息组，生成每个建筑施工材料对应的平面抓取信息，包括：将上述建筑施工材料对应的点云信息输入至预先训练的平面检测神经网络模型中，得到至少一个初始平面抓取信息；将上述至少一个初始平面抓取信息中符合预设抓取条件的初始平面抓取信息确定为平面抓取信息。
[0010]可选地，上述利用上述货箱图像中各个建筑施工材料的位置信息，生成上述各个建筑施工材料的抓取顺序信息，包括：根据上述各个建筑施工材料的位置信息，确定上述各个建筑施工材料的高度信息；按照各个高度信息表征的高度从高到低，以及按照上述建筑施工材料货箱的出口到内部的顺序，对上述各个建筑施工材料进行排序，得到建筑施工材料序列作为抓取顺序信息。
[0011]第二方面，本公开还提供一种计算机设备，上述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在上述存储器上并可被上述处理器执行的计算机程序，其中上述计算机程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0012]第三方面，本公开还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中上述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0013]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的建筑施工材料节能搬运方法，降低了计算设备运行压力，且提升了建筑施工材料搬运的效率。首先，获取初始图像样本数据集和样本权重集。由此，便于训练建筑施工材料像素分割模型。其次，根据上述初始图像样本数据集和上述样本权重集，生成重置图像样本数据集。由此，便于后续对样本权重集进行更新。再其次，基于上述重置图像样本数据集，生成初始损失值和预测损失值。由此，可以确定初始图像样本数据集和样本权重集预测输出的误差。从而，不仅提高了后续模型学习目标图像样本数据集的速度，还提高了模型的准确度。接着，根据上述初始损失值和上述预测损失值，生成样本损失值。再接着，若上述样本损失值小于等于预设损失值，根据上述初始图像样本数据集和样本权重集，生成目标图像样本数据集。由此，可以通过预设损失值可以控制样本数据的数据量，缩短了模型的训练时长，以提升模型的训练速度。然后，根据上述目标图像样本数据集，对初始建筑施工材料像素分割模型进行训练，得到建筑施工材料像素分割模型。之后，采集当前待搬运的建筑施工材料货箱的货箱图像。其中，上述货箱图像显示了至少一个建筑施工材料。再然后，根据上述货箱图像和上述建筑施工材料像素分割模型，生成上述至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与
抓取顺序信息。最后，根据上述平面抓取信息组与上述抓取顺序信息，控制相关联的材料搬运设备将上述建筑施工材料货箱中的各个建筑施工材料搬运至预设位置。由此，降低了计算设备运行压力，且提升了建筑施工材料搬运的效率。
附图说明
[0014]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0015]图1是根据本公开的建筑施工材料节能搬运方法的一些实施例的流程图；
[0016]图2是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑施工材料节能搬运方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始图像样本数据集和样本权重集；根据所述初始图像样本数据集和所述样本权重集，生成重置图像样本数据集；基于所述重置图像样本数据集，生成初始损失值和预测损失值；根据所述初始损失值和所述预测损失值，生成样本损失值；若所述样本损失值小于等于预设损失值，根据所述初始图像样本数据集和样本权重集，生成目标图像样本数据集；根据所述目标图像样本数据集，对初始建筑施工材料像素分割模型进行训练，得到建筑施工材料像素分割模型；采集当前待搬运的建筑施工材料货箱的货箱图像，其中，所述货箱图像显示了至少一个建筑施工材料；根据所述货箱图像和所述建筑施工材料像素分割模型，生成所述至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与抓取顺序信息；根据所述平面抓取信息组与所述抓取顺序信息，控制相关联的材料搬运设备将所述建筑施工材料货箱中的各个建筑施工材料搬运至预设位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述货箱图像和所述建筑施工材料像素分割模型，生成所述至少一个建筑施工材料对应的平面抓取信息组与抓取顺序信息，包括：将所述货箱图像输入至所述建筑施工材料像素分割模型中，得到像素分割结果组；利用所述像素分割结果组，生成每个建筑施工材料对应的点云信息，得到点云信息组；利用所述点云信息组，生成每个建筑施工材料对应的平面抓取信息，得到平面抓取信息组；利用所述货箱图像中各个建筑施工材料的位置信息，生成所述各个建筑施工材料的抓取顺序信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始图像样本数据集和所述样本权重集，生成重置图像样本数据集，包括：生成所述初始图像样本数据集中的每个初始图像样本数据的图像样本数据向量，得到图像样本数据向量集；利用所述样本权重集和所述图像样本数据向量集，生成重置图像样本数据集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像样本数据集，对初...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘善江，陈冰，骆琦，
申请(专利权)人：浙江中南建设集团有限公司，
类型：发明
国别省市：