本申请涉及一种上甑布料次数的统计方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域；对所述目标区域进行动作识别，在识别到待统计布料动作时进行计数，得到初始统计次数；根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数，其中，所述漏判阶段为对所述待统计布料动作存在漏识别的阶段；根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数。采用本方法能够自动统计上甑布料的次数，改善现有技术中极大程度耗费人力资源的问题。中极大程度耗费人力资源的问题。中极大程度耗费人力资源的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种上甑布料次数的统计方法、装置、计算机设备和介质
[0001]本申请涉及酿酒工业的自动化检测
，特别是涉及一种上甑布料次数的统计方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
[0002]上甑布料是酱香型白酒酿造工艺环节中的重要步骤，其中，上甑指的是按照一定规范将原料或酒醅装入甑的过程，布料指的是在上甑过程中酿酒师将原料或酒醅一层层均匀地撒到甑内并盖住蒸汽的动作，每次上甑需要重复上百次布料操作。
[0003]上甑布料讲究“松、轻、薄、准、匀、平”，如果上甑布料不符合要求，可能导致出酒率低、基酒品质差。在不同轮次，酒醅理化指标及不同酿酒师的感官存在差异的情况下，上甑布料的次数也存在差异。
[0004]因此，统计上甑布料次数有利于促进酿酒师按照工艺要求作业，从而保证上甑质量。目前，人工统计上甑布料次数的方法，虽然受环境影响较小，统计结果较为准确，但是极大程度上耗费了人力资源。
技术实现思路
[0005]基于此，提供一种上甑布料次数的统计方法、装置、计算机设备和介质，以自动统计上甑布料的次数，改善现有技术中极大程度耗费人力资源的问题。
[0006]第一方面，提供一种上甑布料次数的统计方法，所述方法包括：
[0007]检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域；
[0008]对所述目标区域进行动作识别，在识别到待统计布料动作时进行计数，得到初始统计次数；
[0009]根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数，其中，所述漏判阶段为对所述待统计布料动作存在漏识别的阶段；
[0010]根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数。
[0011]结合第一方面，在第一方面的第一种可实施方式中，所述根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数的步骤，包括：
[0012]获取识别到所述待统计布料动作的阶段所对应的第一时长，以及所述漏判阶段所对应的第二时长；
[0013]根据所述初始统计次数和所述第一时长，预测布料次数密度；
[0014]根据所述布料次数密度和所述第二时长，预测所述漏判阶段所对应的补偿统计次数。
[0015]结合第一方面，在第一方面的第二种可实施方式中，在所述根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数的步骤之前，所述方法还包括：
[0016]获取相邻两次识别到所述待统计布料动作所对应的第一时刻和第二时刻；
[0017]根据所述第一时刻和所述第一时刻得到间隔时长；
[0018]获取所述间隔时长内未识别到所述甑的目标比例；
[0019]根据所述间隔时长和所述目标比例，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段。
[0020]结合第一方面的第二种可实施方式，在第一方面的第三种可实施方式中，所述根据所述间隔时长和所述目标比例，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段的步骤，包括：
[0021]获取预设的时间间隔阈值以及比例阈值；
[0022]将所述间隔时长与所述时间间隔阈值进行对比，将所述目标比例与所述比例阈值进行对比；
[0023]在所述间隔时长超过所述时间间隔阈值，以及所述目标比例超过所述比例阈值的情况下，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段。
[0024]结合第一方面，在第一方面的第四种可实施方式中，在所述检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域的步骤之前，所述方法还包括：
[0025]获取至少一个样本视频，其中，所述样本视频包括样本布料动作；
[0026]根据所述样本视频，得到所述样本布料动作的真实识别结果；
[0027]基于所述样本视频，通过待训练的动作识别模型识别得到所述样本布料动作的预测识别结果；
[0028]根据所述真实识别结果与所述预测识别结果之间的融合焦点损失，对所述待训练的动作识别模型进行迭代训练，得到训练后的动作识别模型；
[0029]其中，所述训练后的动作识别模型用于识别所述目标区域是否存在所述待统计布料动作。
[0030]结合第一方面的第四种可实施方式，在第一方面的第五种可实施方式中，所述基于所述样本视频，通过待训练的动作识别模型识别得到所述样本布料动作的预测识别结果的步骤，包括：
[0031]对所述样本视频进行分帧，得到多张帧序列图片；
[0032]遍历所述多张帧序列图片，并对存在所述布料动作的帧序列图片进行标注，得到标注后的帧序列图片；
[0033]基于所述标注后的帧序列图片，按照预设尺寸生成连续帧片段；
[0034]根据所述连续帧片段，通过所述待训练的动作识别模型进行识别得到所述预测识别结果。
[0035]结合第一方面，在第一方面的第六种可实施方式中，在所述根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数的步骤之前，所述方法还包括：
[0036]判断是否检测到所述甑被甑盖盖上的状态；
[0037]若是，结束统计，执行根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数的步骤；
[0038]若否，继续统计，返回检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域的步骤。
[0039]第二方面，提供了一种上甑布料次数的统计装置，所述装置包括：
[0040]检测模块，用于检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域；
[0041]计数模块，用于对所述目标区域进行动作识别，在识别到待统计布料动作时进行
计数，得到初始统计次数；
[0042]预估模块，根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数，其中，所述漏判阶段为对所述待统计布料动作存在漏识别的阶段；
[0043]处理模块，根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数。
[0044]第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或结合第一方面的任意一种可实施方式所述的上甑布料次数的统计方法。
[0045]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或结合第一方面的任意一种可实施方式所述的上甑布料次数的统计方法。
[0046]上述上甑布料次数的统计方法、装置、计算机设备和介质，通过检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域；对目标区域进行动作识别，在识别到待统计布料动作时进行计数，得到初始统计次数；根据初始统计次数预估漏判阶段所对应的补偿统计次数，其中，漏判阶段为对待统计布料动作存在漏识别的阶段；根据初始统计次数和补偿统计次数得到最终统计次数。可见，本申请可以在识别到待统计布料动作时开始自动计数得到初始统计次数，并预估由于遮挡或雾气等干扰造成的漏判阶段的补偿统计次数，从而根据初始统计次数和补偿统计次数得到最终统计次数，不仅实现了自动计数，改善了现有技术中极大程度耗费人力资源的问本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种上甑布料次数的统计方法，其特征在于，包括：检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域；对所述目标区域进行动作识别，在识别到待统计布料动作时进行计数，得到初始统计次数；根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数，其中，所述漏判阶段为对所述待统计布料动作存在漏识别的阶段；根据所述初始统计次数和所述补偿统计次数得到最终统计次数。2.根据权利要求1所述的上甑布料次数的统计方法，其特征在于，所述根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数的步骤，包括：获取识别到所述待统计布料动作的阶段所对应的第一时长，以及所述漏判阶段所对应的第二时长；根据所述初始统计次数和所述第一时长，预测布料次数密度；根据所述布料次数密度和所述第二时长，预测所述漏判阶段所对应的补偿统计次数。3.根据权利要求1所述的上甑布料次数的统计方法，其特征在于，在所述根据所述初始统计次数，预估漏判阶段所对应的补偿统计次数的步骤之前，所述方法还包括：获取相邻两次识别到所述待统计布料动作所对应的第一时刻和第二时刻；根据所述第一时刻和所述第一时刻得到间隔时长；获取所述间隔时长内未识别到所述甑的目标比例；根据所述间隔时长和所述目标比例，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段。4.根据权利要求3所述的上甑布料次数的统计方法，其特征在于，所述根据所述间隔时长和所述目标比例，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段的步骤，包括：获取预设的时间间隔阈值以及比例阈值；将所述间隔时长与所述时间间隔阈值进行对比，将所述目标比例与所述比例阈值进行对比；在所述间隔时长超过所述时间间隔阈值，以及所述目标比例超过所述比例阈值的情况下，确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的阶段为所述漏判阶段。5.根据权利要求1所述的上甑布料次数的统计方法，其特征在于，在所述检测采集到的待处理视频中甑所在的目标区域的步骤之前，所述方法还包括：获取至少一个样本视频，其中，所述样本视频包括样本布料动作；根据所述样本视频，得到所述样本布料动作的真实识别结果；基于所述样本视频，通过待训练的动作识别模...
【专利技术属性】
技术研发人员：万波，牟明月，陈希，程艳波，江帆，葛成伟，江伟，胡传旺，孙永飞，田绍润，
申请(专利权)人：贵州茅台酒股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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