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公开(公告)号:CN117218118B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311471521.0
申请日:2023-11-07
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于图像序列的坍落度监测方法、装置及可读介质,涉及混凝土生产领域,该方法包括:获取图像序列,并处理得到若干个第一扩充序列;构建基于改进的CNN‑LSTM的坍落度预测模型并训练,得到经训练的坍落度预测模型,将每一个第一扩充序列输入经训练的坍落度预测模型,通过CNN单元提取第一扩充序列中的每一帧图像的空间特征,再输入对应的第一展平层,得到每一帧图像对应的第一展平特征并输入LSTM单元,提取到时序特征并输入第二展平层,得到第二展平特征并输入线性回归层,得到若干个输出结果;经过后处理,得到坍落度的预测值,根据坍落度的预测值对混凝土的生产工艺进行调整,解决坍落度监测人工依赖度高、无法在线监测、准确率低等问题。
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公开(公告)号:CN117218118A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311471521.0
申请日:2023-11-07
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于图像序列的坍落度监测方法、装置及可读介质,涉及混凝土生产领域,该方法包括:获取图像序列,并处理得到若干个第一扩充序列;构建基于改进的CNN‑LSTM的坍落度预测模型并训练,得到经训练的坍落度预测模型,将每一个第一扩充序列输入经训练的坍落度预测模型,通过CNN单元提取第一扩充序列中的每一帧图像的空间特征,再输入对应的第一展平层,得到每一帧图像对应的第一展平特征并输入LSTM单元,提取到时序特征并输入第二展平层,得到第二展平特征并输入线性回归层,得到若干个输出结果;经过后处理,得到坍落度的预测值,根据坍落度的预测值对混凝土的生产工艺进行调整,解决坍落度监测人工依赖度高、无法在线监测、准确率低等问题。
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