CN113052038A - 一种采用ai技术统计筹码盘库存量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，主要用python语言实现，需要在筹码盘的上方安装一个视角合理，无物体遮挡，无强光直射或其它干扰因素的摄像头，摄像头通过网络与搭载了AI图像识别程序的服务器相连接，服务器中保存了筹码的AI模型。摄像头采集的图像数据将被持续地传输到服务器，AI图像识别程序将采集的图像数据与模型作对比，实时识别图像数据中的筹码盘和筹码，对筹码进行分类识别和余量、价值统计，统计后计算结果实时显示在后台。如果检测到筹码库存量不足的筹码盘，服务器会向后台发送通知，账房工作人员可以在后台查看、处理通知。
Description
【技术领域】
本发明涉及AI统计技术领域，具体涉及一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法。
【背景技术】
在筹码盘上存放了许多筹码，工作人员需要时刻注意和计算筹码的库存量和总值，当筹码库存量不足时将会暂停赌局并核算本桌上的筹码，然后通知账房安排工作人员补充，但是这个核算方法依赖工作人员的心算，容易出错，为了提高可靠性则需要耗费一定的时间让工作人员反复核查，既要让顾客频繁地暂停等待，又容易因为人工计算而导致计算结果出错。
【发明内容】
为解决上述问题，提出了体验更好的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法；
一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于，其判断步骤如下：
S1，收集样本：通过预采集，采集不同的种类和面值的筹码样本；
S2，标注样本：对预采集筹码样本、对不同种类和面值的筹码进行标记；
S3，进行AI学习：根据所标注的样本对服务器内的AI图像识别程序进行训练，建立AI数据模型；
S4，判断预备：检测设备通过高清相机获取所需判断的图像信息，以视频流的方式上传到服务器中，服务器接收到摄像头传输的视频流数据后，对视频流数据进行预处理，在完整的图像中筛选出图像中筹码的部分；
S5，AI判断：服务器将预处理得到的出图像中筹码部分的数据与预先训练完成的筹码AI模型进行对比和拟合，然后标注出筹码盘中的所有筹码，并且识别出它们的种类和面值；
S6，结果导出：识别出筹码后，统计出筹码共有多少种类，每种筹码的库存量和价值，进而统计出筹码盘的库存量和库存价值，经过统计得出的结果显示在后台并实时更新，工作人员以此查看每张赌桌上筹码盘的筹码余量，若出现筹码盘出现库存量不足的情况，服务器会向后台发送通知，工作人员可以及时处理。
进一步地、所述收集样本中预采集筹码样本的取样范围为筹码的不同面的状态及其在不同情况被部分遮盖后状态；
进一步地、所述服务器通过学习好的AI数据模型自动将新采集到的图像进行分析，采用分割算法和Mask RCNN实例分割架构的方法来识别筹码。
进一步地、所述Mask R-CNN的主要构建模块包括主干网络和FPN特征金字塔网络；
所述主干网络为ResNet50和ResNet101的卷积神经网络，作为特征提取器；
所述FPN特征金字塔网络通过添加第二个金字塔提升了标准特征提取金字塔的性能，第二个金字塔可以从第一个金字塔选择高级特征并传递到底层上，通过这个过程，它允许每一级的特征都可以和高级、低级特征互相结合。
进一步地、所述预采集筹码样本采用了3D建模+随机图片生成的方式，通过获取真实筹码的厚度、半径和颜色属性，利用3Ds MAX生成各种摆放的筹码场景来大大扩充训练集的数量，同时采取了闭环训练系统，即一边生成数据一边训练AI。
进一步地、在步骤S3之前，采用了Mosaic，随即拼接，缩放等数据增强技术，进一步的提高了模型的鲁棒性。
本发明主要用python语言实现，需要在筹码盘的上方安装一个视角合理，无物体遮挡，无强光直射或其它干扰因素的摄像头，摄像头通过网络与搭载了AI图像识别程序的服务器相连接，服务器中保存了筹码的AI模型。摄像头采集的图像数据将被持续地传输到服务器，AI图像识别程序将采集的图像数据与模型作对比，实时识别图像数据中的筹码盘和筹码，对筹码进行分类识别和余量、价值统计，统计后计算结果实时显示在后台。如果检测到筹码库存量不足的筹码盘，服务器会向后台发送通知，账房工作人员可以在后台查看、处理通知；
本发明具有良好的识别率和识别速度，利用软件技术辅佐工作人员快速完成复杂业务，且能够有效避免人工计算带来的误差；
本发明通过AI技术和其他软件技术代替人工计算方法，减少人工计算时间，提高整体的运转速度；
本发明在筹码盘上方都安装有摄像头监控筹码盘，将采集到的图像数据持续传输到后台服务器，服务器搭载的AI程序会实时地识别图像数据中的每个筹码盘的筹码，得到筹码的单个价值和库存量，然后统计出每个筹码盘的筹码库存量和库存价值，实时地显示在后台，无需人工进行点算，方便快捷；
本发明在当某筹码盘桌的筹码库存量不足时，服务器将自动向账房工作人员发出通知，账房工作人员在系统中实时地查看、处理通知，而不必等待人工核算后，发现缺少，再通知，工作效率高。
【附图说明】
图1为本发明的统计筹码盘库存的流程图；
图2为本发明的Mask R-CNN结构图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于，其判断步骤如下：
S1，收集样本：通过预采集，采集不同的种类和面值的筹码样本；
S2，标注样本：对预采集筹码样本、对不同种类和面值的筹码进行标记；
S3，进行AI学习：根据所标注的样本对服务器内的AI图像识别程序进行训练，建立AI数据模型；
S4，判断预备：检测设备通过高清相机获取所需判断的图像信息，以视频流的方式上传到服务器中，服务器接收到摄像头传输的视频流数据后，对视频流数据进行预处理，在完整的图像中筛选出图像中筹码的部分；
S5，AI判断：服务器将预处理得到的出图像中筹码部分的数据与预先训练完成的筹码AI模型进行对比和拟合，然后标注出筹码盘中的所有筹码，并且识别出它们的种类和面值；
S6，结果导出：识别出筹码后，统计出筹码共有多少种类，每种筹码的库存量和价值，进而统计出筹码盘的库存量和库存价值，经过统计得出的结果显示在后台并实时更新，工作人员以此查看每张赌桌上筹码盘的筹码余量，若出现筹码盘出现库存量不足的情况，服务器会向后台发送通知，工作人员可以及时处理。
进一步地、所述收集样本中预采集筹码样本的取样范围为筹码的不同面的状态及其在不同情况被部分遮盖后状态；
进一步地、所述服务器通过学习好的AI数据模型自动将新采集到的图像进行分析，采用分割算法和Mask RCNN实例分割架构的方法来识别筹码。
进一步地、所述Mask R-CNN的主要构建模块包括主干网络和FPN特征金字塔网络，Mask R-CNN在本实施例中采用Mini-googleNet+FPN；
所述FPN特征金字塔网络通过添加第二个金字塔提升了标准特征提取金字塔的性能，第二个金字塔可以从第一个金字塔选择高级特征并传递到底层上，通过这个过程，它允许每一级的特征都可以和高级、低级特征互相结合。
进一步地、所述预采集筹码样本采用了3D建模+随机图片生成的方式，通过获取真实筹码的厚度、半径和颜色属性，利用3Ds MAX生成各种摆放的筹码场景来大大扩充训练集的数量，同时采取了闭环训练系统，即一边生成数据一边训练AI。
进一步地、在步骤S3之前，采用了Mosaic，随即拼接，缩放等数据增强技术，进一步的提高了模型的鲁棒性。
本发明主需要在筹码盘的上方安装一个视角合理，无物体遮挡，无强光直射或其它干扰因素的摄像头，摄像头通过网络与搭载了AI图像识别程序的服务器相连接，摄像头采集的图像数据将被持续地传输到服务器，AI图像识别程序将采集的图像数据与模型作对比，实时识别图像数据中的筹码盘和筹码，对筹码进行分类识别和余量、价值统计，统计后计算结果实时显示在后台。如果检测到筹码库存量不足的筹码盘，服务器会向后台发送通知，账房工作人员可以在后台查看、处理通知。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于，其判断步骤如下：
S1，收集样本：通过预采集，采集不同的种类和面值的筹码样本；
S2，标注样本：对预采集筹码样本、对不同种类和面值的筹码进行标记；
S3，进行AI学习：根据所标注的样本对服务器内的AI图像识别程序进行训练，建立AI数据模型；
S4，判断预备：检测设备通过高清相机获取所需判断的图像信息，以视频流的方式上传到服务器中，服务器接收到摄像头传输的视频流数据后，对视频流数据进行预处理，在完整的图像中筛选出图像中筹码的部分；
S5，AI判断：服务器将预处理得到的出图像中筹码部分的数据与预先训练完成的筹码AI模型进行对比和拟合，然后标注出筹码盘中的所有筹码，并且识别出它们的种类和面值；
S6，结果导出：识别出筹码后，统计出筹码共有多少种类，每种筹码的库存量和价值，进而统计出筹码盘的库存量和库存价值，经过统计得出的结果显示在后台并实时更新，工作人员以此查看每张赌桌上筹码盘的筹码余量，若出现筹码盘出现库存量不足的情况，服务器会向后台发送通知，工作人员可以及时处理。
2.根据权利要求1所述的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于：所述收集样本中预采集筹码样本的取样范围为筹码的不同面的状态及其在不同情况被部分遮盖后状态。
3.根据权利要求1所述的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于：所述服务器通过学习好的AI数据模型自动将新采集到的图像进行分析，采用分割算法和MaskRCNN实例分割架构的方法来识别筹码。
4.根据权利要求3所述的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于：所述Mask R-CNN的主要构建模块包括主干网络和FPN特征金字塔网络；
所述主干网络为ResNet50和ResNet101的卷积神经网络，作为特征提取器；
所述FPN特征金字塔网络通过添加第二个金字塔提升了标准特征提取金字塔的性能，第二个金字塔可以从第一个金字塔选择高级特征并传递到底层上，通过这个过程，它允许每一级的特征都可以和高级、低级特征互相结合。
5.根据权利要求2所述的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于：所述预采集筹码样本采用了3D建模+随机图片生成的方式，通过获取真实筹码的厚度、半径和颜色属性，利用3Ds MAX生成各种摆放的筹码场景来大大扩充训练集的数量，同时采取了闭环训练系统，即一边生成数据一边训练AI。
6.根据权利要求1所述的一种采用AI技术统计筹码盘库存量的方法，其特征在于：在步骤S3之前，采用了Mosaic，随即拼接，缩放等数据增强技术，进一步的提高了模型的鲁棒性。
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