[发明专利]基于机器学习的管径判断方法及终端设备

说明书

本发明提供了一种基于机器学习的管径判断方法及终端设备，分别获取预设的m种型号的管道中每一种型号的管道所对应的图像，得到图像集，其中，针对预设的m种型号的管道中的任一种型号的管道，型号的管道对应多张图像，m种型号的管道种任意两种型号的管道的管径大小不同；针对图像集中的任一图像，获取图像所对应的标签，标签用于表示图像中管道的型号，得到训练集；通过训练集对预设分类模型进行训练，得到分类器；将待分类管道的图像输入分类器，获得图像中管道的型号所对应的管径大小。本发明通过使用大量不同管径大小的管道图像对分类模型进行训练，得到分类器，通过分类器对待确定管径大小的管道的图像进行分类，实时得到管道的管径大小。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的管径判断方法及终端设备。

背景技术

球墨铸铁管根据实际应用的需要，分为不同的管子直径。如直径为300mm，350mm，400mm，500mm等等不同的标准规格。由于管子表面需要喷防腐漆，不同管子直径喷防腐漆的工艺参数不同，需要在线判断管子的直径，来自动调节工艺参数，实现自动化生产。但是，现有技术尚未提供一种可行的方法，能够对管径大小进行实时判断。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于机器学习的管径判断方法、计算机可读存储介质及终端设备，以解决现有技术无法实时确定管径大小的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于机器学习的管径判断方法，包括：

分别获取预设的m种型号的管道中每一种型号的管道所对应的图像，得到图像集，其中，针对预设的m种型号的管道中的任一种型号的管道，所述型号的管道对应多张图像，所述m种型号的管道种任意两种型号的管道的管径大小不同；

针对所述图像集中的任一图像，获取所述图像所对应的标签，所述标签用于表示所述图像中管道的型号，得到训练集；

通过所述训练集对预设分类模型进行训练，得到分类器；

将待分类管道的图像输入所述分类器，获得所述图像中管道的型号，并根据所述管道的型号得到所述管道的管径大小。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

分别获取预设的m种型号的管道中每一种型号的管道所对应的图像，得到图像集，其中，针对预设的m种型号的管道中的任一种型号的管道，所述型号的管道对应多张图像，所述m种型号的管道种任意两种型号的管道的管径大小不同；

针对所述图像集中的任一图像，获取所述图像所对应的标签，所述标签用于表示所述图像中管道的型号，得到训练集；

通过所述训练集对预设分类模型进行训练，得到分类器；

将待分类管道的图像输入所述分类器，获得所述图像中管道的型号，并根据所述管道的型号得到所述管道的管径大小。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

分别获取预设的m种型号的管道中每一种型号的管道所对应的图像，得到图像集，其中，针对预设的m种型号的管道中的任一种型号的管道，所述型号的管道对应多张图像，所述m种型号的管道种任意两种型号的管道的管径大小不同；

针对所述图像集中的任一图像，获取所述图像所对应的标签，所述标签用于表示所述图像中管道的型号，得到训练集；

通过所述训练集对预设分类模型进行训练，得到分类器；

将待分类管道的图像输入所述分类器，获得所述图像中管道的型号，并根据所述管道的型号得到所述管道的管径大小。