CN110348388A - 图像预处理方法、装置、存储介质及*** - Google Patents

图像预处理方法、装置、存储介质及*** Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种图像预处理方法、装置、存储介质及***，方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；采用AI识别技术，根据整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。实施本发明实施例，采用AI识别技术，对获取的待处理图像进行分析以得到包括整车结构及货物结构的图像，在采用AI识别技术对该图像进行识别以得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，从而为后续实际载物体积的计算提供了基础数据，进而方便了对运输车辆的管理。

Description

图像预处理方法、装置、存储介质及***
技术领域
本发明涉及软件技术领域，具体涉及一种图像预处理方法、装置、存储介质及***。
背景技术
传统建筑行业在原本的生产方式和管理方式上多存在建设工程主体责任落实，施工管理混乱、各环节信息不透明和不对称的问题，严重影响企业生产经营过程和成本浪费。目前现有的车辆出入管理***：即在工程运输必经路口处安装监控***，通过摄像头获取过往车辆信息(车牌号，所载货物)然后通过后台***计算，达到计算和计次的统计记录目的；但是同样的是安装使用不够便捷，安装条件要求苛刻；所管理的车辆必须经过此安装地点方能统计，因为建筑工地的环境复杂，恶劣也很难做到精准化管理。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种图像预处理方法、装置、存储介质及***，以为后续实际载物体积的计算提供基础数据，从而方便对运输车辆的管理。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种图像预处理方法，包括如下步骤：
获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；
采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
作为本申请一种优选的实施方式，获取预处理图像具体包括：
发送调整指令至设置于车辆头部的摄像头，以使得所述摄像头根据所述调整指令调整位置、距离、角度和焦距；
待所述摄像头能完全覆盖车辆中货物后，接收所述摄像头上传的所述待处理图像。
作为本申请一种优选的实施方式，所述摄像头为4g物联网摄像头。
作为本申请一种优选的实施方式，采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构，具体包括：
提取所述待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据所述载物图像元素及载物轮廓特征分析得出所述整车结构及货物结构。
作为本申请一种优选的实施方式，采用AI识别技术根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，具体包括：
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对所述整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
第二方面，本发明实施例还提供了一种图像预处理装置，包括：
获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；
分析模块，用于采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；
识别模块，用于采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
具体地，所述分析模块具体用于：
提取所述待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据所述载物图像元素及载物轮廓特征分析得出所述整车结构及货物结构；
所述识别模块具体用于：
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对所述整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
第三方面，本发明实施例还提供了另一种图像预处理装置，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
第五方面，本发明实施例还提供了一种图像预处理***，包括摄像头及图像预处理装置，所述摄像头和图像预处理装置通信连接。其中，图像预处理装置如第三方面所述。
实施本发明实施例，采用AI识别技术，对获取的待处理图像进行分析以得到包括整车结构及货物结构的图像，在采用AI识别技术对该图像进行识别以得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，从而为后续实际载物体积的计算提供了基础数据，进而方便了对运输车辆的管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1是本发明第一实施例提供的图像预处理方法的示意流程图；
图2是本发明第一实施例提供的图像预处理***的结构示意图；
图3是图2中图像预处理装置的一种结构示意图；
图4是图2中图像预处理装置的另一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
请参考图1，是本发明第一实施例提供的图像预处理方法，如图所示，该方法可以包括以下步骤：
S101，获取待处理图像。
其中，该待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像。
在实际进行运输管理的过程当中，为了方便图像的采集可以在每辆货车的车头位置安装一终端设备，该终端上设置有一摄像头，所述摄像头与一PCB控制板电性连接，所述PCB控制板上还集成有包括但不限于以下电路：
1、整流电路，所述整流电路可用于将220V的交流电整流变压为12V或者24V的直流电保证其正常工作。
2、GPS控制电路，所述GPS电路用于对车辆位置进行实时追踪和定位。
3、读卡器控制电路，所述读卡器控制电路可与读卡器连接，可将相关数据存储于所述读卡器中。
4、通信电路，所述通信电路可以采用多种不同通信芯片，以4G物联网TCP/IP协议接入无线公用通信网络，与后台管理中心联网通信。
通过后台管理中心可通过所述通信网络发出一控制指令，终端设备接收所述控制指令后对摄像头的位置、距离、角度和焦距进行实时调整，待所述摄像头能够完全覆盖车辆中货物后，接收所述摄像头拍摄并上传的图像。
也就是说，后台管理中心发送调整指令至设置于车辆头部的摄像头，以使得摄像头根据调整指令调整位置、距离、角度和焦距；待摄像头能完全覆盖车辆中货物后，接收摄像头上传的待处理图像。且，该摄像头为4g物联网摄像头。
S102，采用AI识别技术对待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构。
具体地，步骤S102包括：
提取待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据载物图像元素及载物轮廓特征分析得出整车结构及货物结构。
S103，采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
具体地，步骤S103包括：
采用AI识别技术，根据整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
实施本发明实施例的图像预处理方法，采用AI识别技术，对获取的待处理图像进行分析以得到包括整车结构及货物结构的图像，在采用AI识别技术对该图像进行识别以得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，从而为后续实际载物体积的计算提供了基础数据，进而方便了对运输车辆的管理。
基于相同的发明构思，在上述实施例所提供的图像预处理方法的基础上，本发明实施例还提供了一种图像预处理***。如图2所示，该***包括摄像头100及图像预处理装置200。该摄像头100安装于车头，用于采集车厢图像及货物图像等，其与一PCB控制板电性连接，所述PCB控制板上还集成有包括但不限于以下电路：
1、整流电路，所述整流电路可用于将220V的交流电整流变压为12V或者24V的直流电保证其正常工作。
2、GPS控制电路，所述GPS电路用于对车辆位置进行实时追踪和定位。
3、读卡器控制电路，所述读卡器控制电路可与读卡器连接，可将相关数据存储于所述读卡器中。
4、通信电路，所述通信电路可以采用多种不同通信芯片，以4G物联网TCP/IP协议接入无线公用通信网络，与后台管理中心联网通信。
如图3所示，该图像预处理装置200包括：
获取模块20，用于获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；
分析模块21，用于采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；
识别模块22，用于采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
具体地，在本实施例中，获取模块20用于：
发送调整指令至设置于车辆头部的摄像头，以使得所述摄像头根据所述调整指令调整位置、距离、角度和焦距；
待所述摄像头能完全覆盖车辆中货物后，接收所述摄像头上传的所述待处理图像。
具体地，在本实施例中，分析模块21具体用于：
提取所述待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据所述载物图像元素及载物轮廓特征分析得出所述整车结构及货物结构；
所述识别模块22具体用于：
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对所述整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
可选地，在本发明另一实施例中，如图4所示，该图像预处理装置可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述方法实施例部分的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(LCD)等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的图像预处理方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
需要说明的是，本实施例中图像预处理装置的具体工作流程请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
实施本发明实施例所提供的图像预处理***及其装置，其采用AI识别技术，对获取的待处理图像进行分析以得到包括整车结构及货物结构的图像，在采用AI识别技术对该图像进行识别以得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，从而为后续实际载物体积的计算提供了基础数据，进而方便了对运输车辆的管理。
相应地，本发明实施例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程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述图像预处理方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的***的内部存储单元，例如***的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述***的外部存储设备，例如所述***上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述***的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述***所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种图像预处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；
采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
2.如权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，获取预处理图像具体包括：
发送调整指令至设置于车辆头部的摄像头，以使得所述摄像头根据所述调整指令调整位置、距离、角度和焦距；
待所述摄像头能完全覆盖车辆中货物后，接收所述摄像头上传的所述待处理图像。
3.如权利要求2所述的图像预处理方法，其特征在于，所述摄像头为4g物联网摄像头。
4.如权利要求2所述的图像预处理方法，其特征在于，采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构，具体包括：
提取所述待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据所述载物图像元素及载物轮廓特征分析得出所述整车结构及货物结构。
5.如权利要求4所述的图像预处理方法，其特征在于，采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积，具体包括：
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对所述整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
6.一种图像预处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像为车辆在工程项目中实施货物运输时的图像；
分析模块，用于采用AI识别技术对所述待处理图像进行分析，以得到整车结构及货物结构；
识别模块，用于采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构得到货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
7.如权利要求6所述的图像预处理装置，其特征在于，所述分析模块具体用于：
提取所述待处理图像中的颜色和像素；
将每一个像素划分为矩阵中的每一个元素，以得到载物图像元素及载物轮廓特征；
根据所述载物图像元素及载物轮廓特征分析得出所述整车结构及货物结构；
所述识别模块具体用于：
采用AI识别技术，根据所述整车结构及货物结构分析得出车辆车厢结构、车厢面积、车厢货物结构及车厢装载面积；
对所述整车结构及货物结构进行区分，提取出货物在车厢内的装载轮廓及装载面积。
8.一种图像预处理装置，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
10.一种图像预处理***，包括摄像头及图像预处理装置，所述摄像头和图像预处理装置通信连接，其特征在于，所述图像预处理装置如权利要求8所述。
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