一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，包括：在车辆冲洗过程多个位置部署摄像头，收集大量车辆冲洗过程的RGB图像数据。将这些多视角图像数据通过坐标系转换和旋转矩阵的方法，融合到一个统一坐标系中。采用自监督学习方式，使模型在无标签数据的情况下学习到有用的特征表示。使用深度学习模型Vision Transformer(ViT)从图像中提取空间特征，使用时序模型LSTM来负责处理连续的帧序列，以捕捉冲洗过程的动态变化，通过梯度下降法最小化损失函数有效地训练模型。使用多任务学习的策略，使模型同时学习冲洗进度的预测和冲洗结果的判断。通过对冲洗进度的预测和冲洗结果的判断进行联合评估和模型优化，使模型可以在实际环境中实现精准的车辆冲洗检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法。

技术介绍

1、车辆冲洗检测是在建筑工地，矿山，港口等地方的一个常见需求，目的是确保车辆在离开这些地方时清洁，以避免将污染物带入其他区域。传统的车辆冲洗检测方法主要依赖于人工观察和判断，不仅效率低，而且可能存在误判和漏判的情况。因此，如何自动化、精准地进行车辆冲洗检测，已成为一个重要的技术挑战。

2、为解决这个问题，一些研究开始尝试利用计算机视觉和深度学习技术进行车辆冲洗检测。例如，使用卷积神经网络（cnn）进行图像识别，通过检测车辆表面的污渍和水滴来判断车辆是否已经清洁。这种方法取得了一定的效果，但也存在一些问题。一是模型的输入维度较高，需要大量的标记数据进行训练，数据获取和标记的工作量大。二是模型主要依赖于单一的摄像头输入，可能无法全面准确地观察车辆的清洁状态。三是模型仅能进行静态的清洁检测，无法监控和判断车辆的清洁过程。

3、近年来，出现了一些尝试改进这些问题的研究。例如，有研究尝试使用多摄像头系统来增强模型的观察能力，从多个角度捕捉车辆的图像，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，在多个关键位置安装摄像头，如车辆的前后、左右和顶部，实时采集RGB图像作为模型的输入；需要收集大量的冲洗过程图片数据，从车辆开始冲洗到结束；图片集应该包含冲洗过程中的各个阶段，以及来自各个视角的图像。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，引入了摄像头对应的坐标系和旋转矩阵来处理多摄像头的数据，旋转矩阵是一个3x3的矩阵，它可以表示一个坐标系相对于另一个坐标系的旋转；有一个点P在摄...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，在多个关键位置安装摄像头，如车辆的前后、左右和顶部，实时采集rgb图像作为模型的输入；需要收集大量的冲洗过程图片数据，从车辆开始冲洗到结束；图片集应该包含冲洗过程中的各个阶段，以及来自各个视角的图像。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，引入了摄像头对应的坐标系和旋转矩阵来处理多摄像头的数据，旋转矩阵是一个3x3的矩阵，它可以表示一个坐标系相对于另一个坐标系的旋转；有一个点p在摄像头a的坐标系中的坐标是p_a，而在摄像头b的坐标系中的坐标是p_b，那么旋转矩阵r可以通过以下公式计算：

4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于，采用一个函数对图像数据进行特征提取，f可以是一个卷积神经网络或者其他类型的神经网络。提取出来的特征表...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴克军，
申请(专利权)人：江苏中铭慧业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：