(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111655622.4 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 扬州市恒泰人防设备有限公司 地址 225200 江苏省扬州市江都区樊川镇 科技园1号 (72)发明人 虞卫琴　张爱琴　李传祥　陈超　 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/40(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/90(2017.01) (54)发明名称 一种人防门锈蚀状态检测系统及方法 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种人防门锈蚀状态检测系统及方法， 通过采集传 感器获取不同环境状态的环境参数以及该环境 下人防门的锈蚀区域面积和锈蚀区域所对应的 灰度均值； 将环境参数、 锈蚀区域面积和灰度均 值作为训练样本， 以对TCN预测网络进行训练， 将 采集的实时环境参数通过训练好的TCN预测网络 预测得到锈蚀区域面积的预测值和灰度均值预 测值， 以计量人防门的锈蚀程度。 利用光学手段 来测试或分析材料， 具体是利用红外镜头采集红 外图像， 以根据红外图像 反映的能量辐射大小为 对应RGB图像中的像素点分配权重， 使得预测的 锈蚀区域的面积和对应像素点的灰度值更准确， 从而提高了锈蚀程度的计量结果的严谨性， 实现 新材料检测。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114529779 A 2022.05.24 CN 114529779 A 1.一种人防门锈蚀状态检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 分别采集人防门在开启状态下连轴处的第一RGB图像和对应的第一红外图像， 以及关 闭状态下人防门表 面的第二RGB图像和对应的第二红外图像； 分别对所述第一 RGB图像和所 述第二RGB图像进行灰度化处理得到第一灰度图像和第二灰度图像， 将所述第一灰度图像 和所述第一红外图像输入锈蚀区域检测网络中得到所述连轴处的第一锈蚀识别图像、 将所 述第二灰度图像和所述第二红外图像输入所述锈蚀区域检测网络中得到所述人防门表面 的第二锈蚀识别图像； 根据所述第一锈蚀识别图像和所述第二锈蚀识别图像获取人防门的 整体锈蚀区域 面积以及整体锈蚀区域对应的灰度均值； 基于连续的时间序列， 获取多个历史时间下人防门所处的环境参数， 分别将每个所述 环境参数和其对应环境下人防门的所述整体锈蚀区域面积、 ‘所述灰度均值构成一个训练 样本， 得到多个所述训练样本； 利用所述训练样本对TCN预测网络进行训练； 获取下一时间人防门所处的实时环境参数， 将其输入训练好的所述TCN预测网络得到 所述下一时间人防门的整体锈蚀区域的面积预测值和灰度均值预测值， 由所述面积预测值 和所述灰度均值预测值对人防门进行锈蚀程度的计量。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述锈蚀区域检测网络为： 所述锈蚀区域检测网络分为两个网络分支， 两个网络分支的输入分别为红外图像和灰 度图像， 红外图线 所对应的网络 分支的分支结构为编码 器‑解码器， 灰度图像所对应的网络 分支的分支结构为编码 器； 将两个网络 分支的输出通过CAM算法进 行特征图的合成， 对合成 特征图经过解码器进行 上采样获取与原图等大的锈蚀识别图像； 所述锈蚀区域检测网络的损失函数为交叉熵损失函数和均方差损失函数。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述第一锈蚀识别图像的获取 方法， 包括： 将所述第一红外图像输入所述锈蚀区域检测网络的一个网络分支得到特征灰度图像， 且所述特征灰度图像中每个像素点的像素值作为其像素点的置信度， 置信度是指像素点属 于锈蚀像素点的概 率； 将所述第一灰度图像输入所述锈蚀区域检测网络的另一个网络分支， 其通过编码器得 到多个特征图； 结合所述特征灰度图像中每个像素点的置信度获取每个特征图所对应的权 重， 通过对特 征图和其对应的权 重进行加权求和得到所述 合成特征图 ； 将所述合成特征图通过解码器进行上采样， 所述锈蚀区域检测网络输出与原图等大的 所述第一锈蚀识别图像。 4.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述第二锈蚀识别图像的获取 方法， 包括： 将所述第二红外图像输入所述锈蚀区域检测网络的一个网络分支得到特征灰度图像， 且所述特征灰度图像中每个像素点的像素值作为其像素点的置信度， 置信度是指像素点属 于锈蚀像素点的概 率； 将所述第二灰度图像输入所述锈蚀区域检测网络的另一个网络分支， 其通过编码器得 到多个特征图； 结合所述特征灰度图像中每个像素点的置信度获取每个特征图所对应的权 重， 通过对特 征图和其对应的权 重进行加权求和得到所述 合成特征图 ； 将所述合成特征图通过解码器进行上采样， 所述锈蚀区域检测网络输出与原图等大的 所述第二锈蚀识别图像。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述人防门的整体锈蚀区域面积的获取方权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529779 A 2法， 包括： 由所述第一锈蚀识别图像得到所述连轴处的锈蚀区域所对应的第 一面积； 由所述第 二 锈蚀识别图像得到所述人防门表面的锈蚀区域所对应的第二面积； 将所述第一面积和所述 第二面积进行相加得到人防门的所述整体锈蚀区域 面积。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述整体锈蚀区域对应的灰度均值的方法， 包括： 由所述第一锈蚀识别图像得到所述连轴处的锈蚀区域， 根据锈蚀区域对应像素点的像 素值获取 所述连轴处的锈蚀区域所对应的第一灰度均值； 由所述第二锈蚀识别图像得到所述人防门表面的锈蚀区域， 根据锈蚀区域对应像素点 的像素值获取 所述人防门表面的锈蚀区域所对应的第二灰度均值； 计算所述第 一灰度均值和所述第 二灰度均值之间的平均值， 将所述平均值作为整体锈 蚀区域的所述灰度均值。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述锈蚀程度的计量方法， 包括： 将所述面积预测值和所述灰度均值预测值进行相加得到所述锈蚀程度。 8.一种人防门锈蚀状态检测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并在 所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如 权利要求1 ‑7任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529779 A 3