[发明专利]一种长材识别跟踪方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提出的一种长材识别跟踪方法、系统、设备及介质，该方法通过对获取的若干张包括目标长材的目标图像进行标注，构建数据集，利用该数据集生成长材识别标注模型并进行训练，获取待跟踪图像，输入到训练好的长材识别标注模型中，以识别其中的待跟踪长材并对该待跟踪长材进行跟踪，可以较好的识别长材，安全准确高效，节约人力成本，可控性较好。

技术领域

本发明涉及深度学习与图像识别技术领域，尤其涉及一种长材识别跟踪方法、系统、设备及介质。

背景技术

长材是一类长度较长但横截面积较小，整体呈现细长形态的材料的统称，广泛的出现于钢铁工业的中热炉、旋转盘与冷床等各种场景。在生产过程中，长材往往处于移动状态，现有的方案往往是通过人工观察以确保长材的运动状态符合生产要求，并依赖于人工查看，以及时处置长材的运动状态异常的情况，如通过人工观察跟踪长材的运动状态，若发现长材处于停滞状态，及时处置。

但生产环境较为复杂，危险系数较高，且人工观察也会导致人力成本增大、可控性较差。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种长材识别跟踪方法、系统、设备及介质，以解决上述技术问题。

本发明提供的一种长材识别跟踪方法，包括：

获取若干张包括目标长材的目标图像，对所述目标长材进行标注，构建数据集；

根据所述数据集训练生成长材识别标注模型，并进行训练；

获取待跟踪图像，并输入到训练后的所述长材识别标注模型，识别所述待跟踪图像中的待跟踪长材，并对所述待跟踪长材进行跟踪。

可选的，识别所述待跟踪图像中的待跟踪长材，并对所述待跟踪长材进行跟踪包括：

识别并确定所述待跟踪长材的位置信息；

将所述位置信息输入目标跟踪模型，并预测间隔预设时长后所述待跟踪长材的下一位置的预测下一位置信息。

可选的，所述方法还包括：

获取下一位置图像，所述下一位置图像为所述待跟踪图像拍摄后预设时长所拍摄的图像；

将所述下一位置图像输入到训练后的所述长材识别标注模型，识别所述下一位置图像中的所述待跟踪长材，并确定所述待跟踪长材在下一位置图像中的真实下一位置信息；

根据所述预测下一位置信息和所述真实下一位置信息确定所述待跟踪长材的运动状态。

可选的，所述方法还包括：

对所述待跟踪图像和所述下一位置图像采用相同的识别框标注所述待跟踪长材；

显示包括所述识别框的所述待跟踪图像和所述下一位置图像。

可选的，所述方法还包括：

获取包括所述待跟踪长材的视频；

按照预设视频帧选取规则选取所述视频中的若干帧作为目标视频帧；

将拍摄时间较前的一张所述目标视频帧作为待跟踪图像，将拍摄时间较后的一张或多张所述目标视频帧作为下一位置图像，分别对所述待跟踪图像和所述下一位置图像采用相同的识别框标注所述待跟踪长材；

将所述视频中的目标视频帧替换为包括所述识别框的目标视频帧；

显示替换后的所述视频。

可选的，对所述目标长材进行标注包括：

对所述目标长材进行目标标签标注，所述目标标签用于标识所述目标长材的类别。