[发明专利]一种烟叶布料车和传送带的位置确定方法及装置

权利要求书

1.一种烟叶布料车和传送带的位置确定方法，其特征在于，所述烟叶布料车和传送带的位置确定方法包括：

获取包含烟叶布料车和传送带的图像；

确定所述图像中的所述烟叶布料车和所述传送带分别对应的包围框信息和修正包围框信息；所述包围框信息是通过标注软件确定的所述烟叶布料车和所述传送带分别对应的包围框的大小和位置；所述修正包围框信息为人为标注的所述烟叶布料车和所述传送带分别对应的包围框的大小和位置；

将所述修正包围框信息与对应的所述包围框信息的差值，确定为所述包围框信息的补偿；

将所述图像作为训练样本、将所述图像对应的所述包围框信息和所述补偿作为标签，输入到神经网络模型中进行训练；

将包含待确定烟叶布料车和待确定传送带的待确定图像输入至训练好的神经网络模型中，预测出所述待确定图像的预测包围框信息和预测补偿；

根据所述预测包围框信息和所述预测补偿，确定所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的位置；

所述神经网络模型的损失函数通过以下公式计算：

L_det＝L_c+L_k+λ_sizeL_size+L_off+L_class

公式中，L_det表示神经网络模型的损失函数；L_c表示神经网络模型的补偿损失函数；L_k表示神经网络模型的中心点图热力值损失函数；L_size表示神经网络模型的宽高损失函数；λ_size表示宽高损失函数的权重；L_off表示神经网络模型的中心点偏移损失函数；L_clas表示神经网络模型的分类损失函数；

所述补偿损失函数通过以下公式计算：

公式中，L_c表示神经网络模型的补偿损失函数；N指的是神经网络模型的总训练图像的数量；l_p表示神经网络模型的预测补偿；v_l表示包围框信息的补偿；

所述根据所述预测包围框信息和所述预测补偿，确定所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的位置包括：

根据预测包围框类别，确定预测包围框对应的是待确定烟叶布料车或者待确定传送带；将待确定烟叶布料车和待确定传送带分别对应的预测中心点坐标、预测中心点偏移、预测宽度、预测高度与预测中心点坐标补偿、预测中心点偏移补偿、预测宽度补偿、预测高度补偿对应相加，确定为待确定烟叶布料车和待确定传送带分别对应的位置。

2.根据权利要求1所述的烟叶布料车和传送带的位置确定方法，其特征在于，所述预测包围框信息包括：预测包围框的预测中心点坐标、预测中心点偏移、预测宽度、预测高度、预测包围框类别；所述预测补偿包括：预测中心点坐标补偿、预测中心点偏移补偿、预测宽度补偿、预测高度补偿；所述包围框信息还包括：包围框类别；

所述根据所述预测包围框信息和所述预测补偿，确定所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的位置包括：

将所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带分别对应的预测中心点坐标、预测中心点偏移、预测宽度、预测高度与预测中心点坐标补偿、预测中心点偏移补偿、预测宽度补偿、预测高度补偿对应相加，确定为所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带分别对应的位置。

3.根据权利要求1或2所述的烟叶布料车和传送带的位置确定方法，其特征在于，所述根据所述预测包围框信息和所述预测补偿，确定所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的位置之后，所述方法还包括：

计算所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的重合的高度值；

判断重合的高度值与所述待确定烟叶布料车对应的预测高度的比值是否大于预设值；

若重合的高度值与所述待确定烟叶布料车对应的预测高度的比值大于预设值，则确定所述待确定烟叶布料车和所述待确定传送带的位置正常。