【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及估计液体的体积的领域，并且更具体地涉及估计在至少部分透明的容器中的液体的体积的领域。
技术介绍
1、估计在不同形状容器中的液体的体积，特别是半透明的一种，是非常困难的技术问题，这种技术问题的解决方法将有利于各种领域。尤其是，当估计在婴儿奶瓶或者吸乳器容器中的母乳的体积时，估计在半透明或透明的容器中的液体的体积可以是有用的。它也同样可以用于实验室和工业环境。
2、然而，从单纯的图像来看，很难确定在透明或半透明的容器中的液体的体积，例如，由于容器的不同/非标准的形状以及容器由于其透明性或半透明性而与背景混合。
3、因此，需要开发用于可靠地导出至少部分透明的容器中的液体的体积的方法，而不论容器的形状。
4、us2016/027173 ai描述了用于估计液体罐中的血液成分的量的方法的变型，包括在罐的图像内识别罐上的参照标记。
5、wo 2019/023376 ai描述了用于量化样品的体积的基于神经网络的方法。该方法包括提供样品、捕获样品的图像以及直接分类到多个的体积类或体积中的一个。
【技术保护点】
1.一种用于估计至少部分透明的容器中的液体的体积的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述机器学习算法处理所述所转换的背景修改的图像之前：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述CNN使用训练算法进行训练，所述训练算法被配置接收训练输入的阵列和相应的已知输出，其中所述训练输入包括包含所述液体的所述至少部分透明的容器的图像，并且所述相应的已知输出包括所述至少部分透明的容器中的所述液体的体积。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述CNN是对所述至少部分透明的容器的图像进一步训练的预训练模型，所述图像已经被手动注
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【技术特征摘要】
1.一种用于估计至少部分透明的容器中的液体的体积的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述机器学习算法处理所述所转换的背景修改的图像之前：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述cnn使用训练算法进行训练，所述训练算法被配置接收训练输入的阵列和相应的已知输出，其中所述训练输入包括包含所述液体的所述至少部分透明的容器的图像，并且所述相应的已知输出包括所述至少部分透明的容器中的所述液体的体积。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述cnn是对所述至少部分透明的容器的图像进一步训练的预训练模型，所述图像已经被手动注释。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中利用所述图像背景去除算法处理所述输入图像包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：N·V·库尔卡尼，R·B·帕蒂尔，F·N·科克斯，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：
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