摘要
本申请涉及一种基于多任务目标检测与遮挡补偿的抓斗洒料识别方法,包括如下步骤:获取包含抓斗的卸船机作业图像作为第一图像;通过边界检测算法在第一图像中获取抓斗的位置信息,并截取抓斗的第二图像;根据第二图像进行关键点检测,得到多个关键点位置信息;其中,当至少一个关键点不可见时,通过遮挡补偿算法,预测不可见关键点的位置信息;计算抓斗的开合角;根据开合角判断抓斗是否具有洒料风险。本申请还提供了相应的基于多任务目标检测与遮挡补偿的抓斗洒料识别装置方法。本申请可提供一种新的算法框架,检测速度与准确性兼具,引入遮挡点推理模块进行关键点补全,实时识别抓斗是否存在洒料情况,以提升卸船机抓斗装卸货效率。
技术关键词
关键点
边界检测算法
卷积神经网络模型
多任务
图像
补偿算法
识别方法
坐标
卸船机抓斗
装卸货效率
卷积网络模型
识别装置
算法框架
数据采集模块
作业设备
矩阵
风险
处理器
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模块
异常检测方法
融合特征
检测头
文本编码器
传送带系统
跟踪方法
增量编码器
圆盘
光电传感器
肺癌诊断方法
多模态特征融合
文本特征向量
全局平均池化
融合特征