CN117576635B - 一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法 - Google Patents

一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，属于石油井筒作业技术领域。包括：采集包含石油井筒作业场景中待判定线状目标的图像数据，得到原数据集；分别对原数据集中每张图像中的待判定线状目标的外接矩形框进行标注，得到第一训练集；基于卷积神经网络，训练第一训练集，得到目标检测模型；将包含待判定线状目标的图像作为第一目标图像，确定该第一目标图像中待判定线状目标的位置；确定第一目标图像中待判定线状目标的轮廓；判定第一目标图像中的待判定线状目标是否处于张紧状态。本发明普遍适用性高、可行性高，能消除实施难度，以及，提高了线状目标张紧状态判定的精度、准确性，有效减少了误报。

Description

一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法
技术领域
本发明具体涉及一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，属于石油井筒作业技术领域。
背景技术
在石油井筒作业中，因存在高空坠物、机械伤害、物体打击等潜在危险，故通常被认为是一项高风险工作。在进行钻井作业时，虽然规定使用符合标准的设备和工具，并且要求作业人员必须经过专业的培训才能进行操作，但是仍然存在着安全风险，其中，当拉紧的线状目标突然发生断裂即为一项影响重大的安全风险，钢缆为石油井筒作业场景中常见的线状目标之一，拉紧的钢缆突然发生断裂时，会对附近的作业人员造成严重的人身伤害。为避免或降低上述风险对作业人员造成的人身伤害，需要在钢缆处于张紧状态时对周围作业人员作出提醒，提示其离开危险区域。
钢缆是否处于张紧状态，传统的判定方法包括：在钢缆上安装传感器进行测量，或在钢缆上安装电极运用电信号进行测量，或使用声波进行判定，或使用激光雷达进行判定，但在工况复杂、条件恶劣的作业环境中，难以保证前述方法所涉及的硬件设备正常运行、符合防爆要求，因此，前述方法在实际应用中实施难度大且可行性差。此外，传统的判定方法还包括基于视觉的判定方法，由于线状目标在图像中的占比很小，识别判定较为困难，使得该方法判定精度低，而导致大量误报产生。
发明内容
为了解决现有技术在判断石油井筒作业领域中的线状目标是否处于张紧状态时，实施难度大、可行性差和准确性低下等问题，本发明提出了一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法。
为了实现上述技术目的，提出如下的技术方案：
本技术方案第一目的在于，提供：一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，包括：
S1：采集包含石油井筒作业场景中待判定线状目标的图像数据，得到原数据集；
其中，所述图像数据的数量至少可使得S2确定出所述待判定线状目标的位置；
所述待判定线状目标包括钢缆；
S2：分别对原数据集中每张图像中的待判定线状目标的外接矩形框进行标注，得到第一训练集；
S3：基于卷积神经网络，训练第一训练集，得到用于检测所述待判定线状目标的外接矩形框的目标检测模型；
S4：将原数据集以外的包含所述待判定线状目标的图像作为第一目标图像，确定该第一目标图像中待判定线状目标的位置，具体包括：
将第一目标图像输入至目标检测模型中，经目标检测模型推理，输出四个坐标x、y、w和h，其中，默认以第一目标图像左上角作为坐标原点，构建直角坐标系；以x和y分别作为左上顶点的横坐标和纵坐标，以w和h分别作为宽度和高度，形成一矩形框，则第一目标图像中的待判定线状目标位于该矩形框内，矩形框实质为目标检测模型推理得到的第一目标图像中的待判定线状目标的外接矩形框，表示该待判定线状目标的粗略位置；
S5：确定第一目标图像中待判定线状目标的轮廓，具体包括：
S5.1将原数据集中每张图像数据中的待判定线状目标的轮廓进行标注，得到第二训练集；
S5.2基于卷积神经网络，训练第二训练集，得到用于检测所述待判定线状目标的轮廓的目标分割模型；
S5.3裁剪步骤S4所得的第一目标图像的外接矩形框，得到w*h像素的图像，作为第二目标图像；
S5.4将第二目标图像输入至目标分割模型中，经目标分割模型推理，输出一组分割掩码，一组分割掩码为与第二目标图像具有相同尺寸的二进制图像，一组分割掩码又包括多个分割掩码，其中，每个分割掩码都一一对应于第二目标图像中的每个像素，每个分割掩码表示其对应像素所属的区域；对每个分割掩码进行二值化，其中，分割掩码的值为0，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域外；分割掩码的值为1，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域内；
S6：判定第一目标图像中的待判定线状目标是否处于张紧状态；
具体包括：
S6.1以第一目标图像左上角为原点，建立直角坐标系，将经步骤S5.4所得取值为1的分割掩码对应的像素的点坐标存入列表中，得到第一目标图像中的待判定线状目标轮廓的列表；
S6.2从列表中选取距离最远的两个点，确定一条直线y=kx+a，其中，x、y分别表示待判定线状目标对应直线的自变量和因变量，k表示待判定线状目标对应直线在坐标系中的斜率，a表示待判定线状目标对应直线在坐标系中的截距；以及，坐标系中，x轴正向向右，y轴正向向下；
如果列表中除距离最远的两个点外，其它点均匀分布在直线两侧，则第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态；
反之，如果列表中的其它点无规律地分布，则第一目标图像中的待判定线状目标未处于张紧状态；
列表中的其它点是否均匀分布在直线两侧，通过如下方法进行判断：
S6.2.1基于经步骤S5确定的第一目标图像中待判定线状目标的轮廓，得到轮廓的宽度（b）；
S6.2.2分别计算列表中的其它点到直线的距离（d），若距离（d）<宽度（b），则距离（d）对应的点处于直线上；
S6.2.3统计列表中处于直线上点的占比，设置阈值，当占比大于阈值时，得出列表中的其它点均匀分布在直线两侧，即第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态。
本技术方案第二目的在于，提供：一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法的步骤。
本技术方案第三目的在于，提供：一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法的信息数据处理终端。
采用本技术方案，带来的有益技术效果为：
基于本发明，不需要在作业现场安装部署传感器、雷达等硬件设备，仅需通过摄像头采集石油井筒作业场景中包含待判定线状目标的图像，然后，远程进行标注、训练、推理、分析和判断，因此，本判定方法普遍适用于普通工况的作业环境，同时，适用于工况复杂、条件恶劣的作业环境。为此，本发明提供的判定方法有效提高了线状目标张紧状态判定的普遍适用性，消除现有方法在实际应用中的实施难度，很大程度地提高了可行性；
此外，本发明克服了现有技术因线状目标在图像中的占比小而识别判定困难的问题，即提高了线状目标张紧状态判定的精度、准确性，有效减少了误报。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例1中原数据集中的图像之一；
图3为图2经外接矩形框标注后所得的图像；
图4为本发明实施例1中原数据集以外的图像之一，经目标检测模型推理得到钢缆外接矩形框的图像；
图5为图2经轮廓标注后所得的图像；
图6为图4经外接矩形框裁剪后所得的图像。
具体实施方式
下面通过对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例以待判定线状目标为钢缆，提出：一种视频识别中钢缆张紧状态的判定方法（如图1所示），包括：
S1：采集包含石油井筒作业场景中待判定钢缆的图像数据，得到原数据集；
其中，所述图像数据的数量至少可使得下述步骤S2确定出所述待判定钢缆的位置；
S2：分别对原数据集中每张图像中的待判定钢缆的外接矩形框进行标注，得到第一训练集，其中，以原数据集中的图像之一为例（图2），标注后如图3所示；
S3：基于卷积神经网络，训练第一训练集，得到用于检测所述待判定钢缆的外接矩形框的目标检测模型；
S4：将原数据集以外的包含所述待判定钢缆的图像作为第一目标图像，确定该第一目标图像中待判定钢缆的位置，具体包括：
将第一目标图像输入至目标检测模型中，经目标检测模型推理，输出四个坐标(x,y,w,h)，其中，默认以第一目标图像左上角作为坐标原点，构建直角坐标系；以x,y分别作为左上顶点的横坐标和纵坐标，以w,h分别作为宽度和高度，形成一矩形框，则第一目标图像中的待判定线状目标位于该矩形框内，矩形框实质为目标检测模型推理得到的第一目标图像中的待判定线状目标的外接矩形框，表示该待判定线状目标的粗略位置；
假定，通过上述步骤S1至步骤S2，得到石油井筒作业场景中如图4所示钢缆对应的目标检测模型。首先，将图4所示的一张完整的1920*1080图像，作为第一目标图像，并将该第一目标图像输入到目标检测模型中，经该目标检测模型推理，输出坐标(x,y,w,h)，假定以图4左上角作为坐标原点，构建直角坐标系；其次，以x,y分别作为左上顶点的横坐标和纵坐标，以w,h分别作为宽度和高度，形成一矩形框，则图4所示钢缆位于该矩形框内，该矩形框实质为该目标检测模型推理得到的图4所示钢缆的外接矩形框，即表示图4所示钢缆大致处于该矩形框内；
S5：确定第一目标图像中待判定钢缆的轮廓，具体包括：
S5.1将原数据集中每张图像数据中的待判定线状目标的轮廓进行标注，得到第二训练集，其中，以原数据集中的图像之一为例（图2），标注后如图5所示；
S5.2基于卷积神经网络，训练第二训练集，得到用于检测所述待判定线状目标的轮廓的目标分割模型；
S5.3裁剪经步骤S4所得的第一目标图像的外接矩形框，得到宽（w）*高（h）像素的图像，作为第二目标图像（如图6所示，图6为图4经外接矩形框裁剪后所得）；
S5.4将第二目标图像输入至步骤S5.2的目标分割模型中，经目标分割模型推理，输出一组分割掩码，一组分割掩码为与第二目标图像具有相同尺寸的二进制图像，一组分割掩码又包括多个分割掩码，其中，每个分割掩码都一一对应于第二目标图像中的每个像素，每个分割掩码表示其对应像素所属的区域；对每个分割掩码进行二值化，其中，分割掩码的值为0，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域外；分割掩码的值为1，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域内；
S6：判定第一目标图像中的待判定线状目标是否处于张紧状态；
具体包括：
S6.1以第一目标图像左上角为原点，建立直角坐标系，将经步骤S5.4所得取值为1的分割掩码对应的像素的点坐标存入列表中，得到第一目标图像中的待判定线状目标轮廓的列表；
S6.2从列表中选取距离最远的两个点，确定一条直线y=kx+a（对应于图4，则该直线为y=0.26x+540，具体的点坐标（x,y）表示图4中钢缆轮廓上的像素点。该直线中，x、y分别表示图4中钢缆对应直线的自变量和因变量，0.26表示图4中钢缆对应直线在坐标系中的斜率，540表示图4中钢缆对应直线在坐标系中的截距）；
如果列表中除距离最远的两个点外，其它点均匀分布在直线两侧，则第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态；
反之，如果列表中的其它点无规律地分布，则第一目标图像中的待判定线状目标未处于张紧状态；
列表中的其它点是否均匀分布在直线两侧，通过如下方法进行判断：
S6.2.1基于经步骤S5确定的第一目标图像中待判定线状目标的轮廓，得到轮廓的宽度（b）；
S6.2.2分别计算列表中的其它点到直线的距离（d），若距离（d）<宽度（b），则距离（d）对应的点处于直线上；
S6.2.3统计列表中处于直线上点的占比，设置阈值，当占比大于阈值时，得出列表中的其它点均匀分布在直线两侧，即第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例提出：一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法的步骤。
实施例3
在实施例1的基础上，本实施例提出：一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法的信息数据处理终端。
以上所述为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了说明，对本领域的技术人员来讲，依旧可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分技术特征进行等同替换。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 (5)

1.一种视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采集包含石油井筒作业场景中待判定线状目标的图像数据，得到原数据集；
S2：分别对原数据集中每张图像中的待判定线状目标的外接矩形框进行标注，得到第一训练集；
S3：基于卷积神经网络，训练第一训练集，得到用于检测所述待判定线状目标的外接矩形框的目标检测模型；
S4：将原数据集以外的包含所述待判定线状目标的图像作为第一目标图像，确定该第一目标图像中待判定线状目标的位置；
S5：确定第一目标图像中待判定线状目标的轮廓，具体包括：
将原数据集中每张图像数据中的待判定线状目标的轮廓进行标注，得到第二训练集；
基于卷积神经网络，训练第二训练集，得到用于检测所述待判定线状目标的轮廓的目标分割模型；
裁剪经步骤S4所得的第一目标图像的外接矩形框，得到w*h像素的图像，作为第二目标图像；
将第二目标图像输入至所述目标分割模型中，经目标分割模型推理，输出一组分割掩码，一组分割掩码为与第二目标图像具有相同尺寸的二进制图像，一组分割掩码又包括多个分割掩码，其中，每个分割掩码都一一对应于第二目标图像中的每个像素，每个分割掩码表示其对应像素所属的区域；
对每个分割掩码进行二值化，其中，分割掩码的值为0，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域外；分割掩码的值为1，表示其对应的像素属于所述待判定线状目标的轮廓区域内；
S6：判定第一目标图像中的待判定线状目标是否处于张紧状态，具体包括：
以第一目标图像左上角为原点，建立直角坐标系，将经步骤S5所得取值为1的分割掩码对应的像素的点坐标存入列表中，得到第一目标图像中的待判定线状目标轮廓的列表；
从列表中选取距离最远的两个点，确定一条直线y=kx+a，其中，x、y分别表示待判定线状目标对应直线的自变量和因变量，k表示待判定线状目标对应直线在坐标系中的斜率，a表示待判定线状目标对应直线在坐标系中的截距；以及，坐标系中，x轴正向向右，y轴正向向下；
如果列表中除距离最远的两个点外，其它点均匀分布在直线两侧，则第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态；
反之，如果列表中的其它点无规律地分布，则第一目标图像中的待判定线状目标未处于张紧状态。
2.根据权利要求1所述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，其特征在于，所述图像数据的数量至少可使得步骤S2确定出所述待判定线状目标的位置。
3.根据权利要求1所述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，其特征在于，所述待判定线状目标包括钢缆。
4.根据权利要求1所述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，其特征在于，在步骤S4中，确定该第一目标图像中待判定线状目标的位置，包括：
将第一目标图像输入至目标检测模型中，经目标检测模型推理，输出四个坐标x、y、w和h，其中，默认以第一目标图像左上角作为坐标原点，构建直角坐标系；以x和y分别作为左上顶点的横坐标和纵坐标，以w和h分别作为宽度和高度，形成一矩形框，则第一目标图像中的待判定线状目标位于该矩形框内，矩形框为目标检测模型推理得到的第一目标图像中的待判定线状目标的外接矩形框，表示该待判定线状目标的粗略位置。
5.根据权利要求1所述的视频识别中线状目标张紧状态的判定方法，其特征在于，列表中的其它点是否均匀分布在直线两侧，通过如下方法进行判断：
基于经步骤S5确定的第一目标图像中待判定线状目标的轮廓，得到轮廓的宽度；
分别计算列表中的其它点到直线的距离，若距离<宽度，则距离对应的点处于直线上；
统计列表中处于直线上点的占比，设置阈值，当占比大于阈值时，得出列表中的其它点均匀分布在直线两侧，即第一目标图像中的待判定线状目标处于张紧状态。
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