基本信息:
- 专利标题： 基于深度学习的机械隔离刀闸的状态精确判断方法及系统
- 申请号：CN202011428510.0 申请日：2020-12-09
- 公开(公告)号：CN112464854B 公开(公告)日：2024-07-05
- 发明人： 张利强 , 刘刚 , 徐延明 , 李琨 , 李恒 , 魏娇龙 , 闫振义 , 郭莹莹
- 申请人： 北京四方继保工程技术有限公司 , 北京四方继保自动化股份有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区上地四街9号(四方大厦6层)
- 专利权人： 北京四方继保工程技术有限公司,北京四方继保自动化股份有限公司
- 当前专利权人： 北京四方继保工程技术有限公司,北京四方继保自动化股份有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区上地四街9号(四方大厦6层)
- 代理机构： 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 赵卿
- 主分类号： G06V20/52
- IPC分类号： G06V20/52 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
一种基于深度学习的机械隔离刀闸状态精确判断方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，构建基于深度学习网络的目标检测模型；步骤2，构建获得刀闸坐标系到摄像机成像坐标系之间的转换矩阵；步骤3，通过摄像机获得机械隔离刀闸图片，进行模型推理，获得机械隔离刀闸部件在摄像机成像坐标系下的坐标；步骤4，计算刀闸摆臂向量并构造触头运动的椭圆方程；步骤5，根据步骤4获得的刀闸摆臂向量，椭圆长轴向量和短轴向量，计算刀闸摆臂在刀闸坐标系下的实时旋转角度；步骤6，确定机械隔离刀闸当前状态。综合采用深度学习、图像处理、空间变换手段，对刀闸的角度可以精确计算，从而提高了刀闸检测及定位的稳定性与抗干扰能力，降低了误检率。
公开/授权文献:
- CN112464854A 基于深度学习的机械隔离刀闸的状态精确判断方法及系统 公开/授权日：2021-03-09