• Gavin666 1个月前

    设备状态巡检,有异常进行报警,相机拍摄位置固定,设备可能随时间变化而生锈,炸裂等,有大神可以提供下思路吗?

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  • sophie 社区管理员 @ 极市平台

    状态主要是要检查出设备的生锈,炸裂等状态吗?有这块的数据吗?

    1个月前
  • Gavin666 图像算法工程师 @ KP

    @sophie 数据量比较少,负样本不好采集,比如办公桌,客厅电视机等场景,基于同一角度同一背景光照等其他条件都不变的情况下,放置一个小物体,比如打火机,杯子等,这样我们得到两张背景都相同的图,唯一不同的是第二次画面里多了一个小物体,要求检测出来这两个画面的区别,并标记其位置(打火机,杯子等)。要求和历史数据比对检测细粒度变化,比如工业设备生锈了,出现裂纹了等

    1个月前
  • sophie 社区管理员 @ 极市平台

    @Gavin666 那你现在遇到的问题就是数据量少,提取特征困难是吗?

    1个月前
  • Gavin666 图像算法工程师 @ KP

    @sophie 是啊,真实应用场景其实就是细粒度的检测一些变化,这些变化是根据时间序列慢慢得到的,目前模拟的话只能是直接人为的在一幅场景中放置一个小物体,然后把这个小物体抠出来就行了,但是场景中可能还有其他之前已存在的物体,我们要过滤掉,最终只需要给出当前帧的“变化”,即:比上一个时间拍的图多了什么或者少了什么并标记

    1个月前
  • sophie 社区管理员 @ 极市平台

    @Gavin666 个人感觉生锈、炸裂的特征和小物体的动态变化,两者的特征范围重合度不高,效果可能不会太好。或者直接拿大量的生锈图片来训练学习,试试~

    1个月前
  • Gavin666 图像算法工程师 @ KP

    @sophie 您说的对,目前确实尴尬,第一负样本太难采集;第二,我所说的生锈裂纹等只是举例,实际上还有很多未知的情况,比如掉了个螺丝,多了个异物,设备是户外的,很可能还会出现其他飘落干扰的物体等,我们都要检测出来并报警,然后最终是人工判定需不需要处理,并将其归异常类。目前只需要完成粗粒度的任务,针对小物体级别的变化识别,不需要对细粒度的生锈裂纹这样的进行识别

    1个月前