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申请/专利权人：广州博通信息技术有限公司
申请日：2021-06-29
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN113536989B
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/044;G06T3/4053;G06T5/70
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开
摘要：本发明提出了一种基于摄像视频逐帧分析的制冷机结霜监控方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取制冷机中冷凝器所在区域的视频数据；步骤2，从视频数据中分离出冷凝器区域图像；步骤3，确定所分离出的冷凝器区域图像是否需要预处理，是则进行预处理之后进入步骤4，否则进入步骤6；步骤4，判断所分离出的冷凝器区域图像是否需要图像质量增强，是则进行超分辨率图像增强后进入步骤5，否则进入步骤6；步骤5，构建卷积神经网络模型并利用构建好的卷积神经网络模型实时对制冷机的结霜情况进行预测；步骤6，构建ConvLSTM模型并利用构建好的ConvLSTM模型实时对制冷机的结霜情况进行预测。本发明能够对制冷机的结霜情况进行准确诊断。
主权项：1.一种基于摄像视频逐帧分析的制冷机结霜监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取制冷机中冷凝器所在区域的视频数据；步骤2，根据所述视频数据，从视频数据中分离出冷凝器区域图像；步骤3，确定所分离出的冷凝器区域图像是否需要预处理，是则进行预处理之后进入步骤4，否则进入步骤6；步骤4，判断所分离出的冷凝器区域图像是否需要图像质量增强，是则对所分离出的冷凝器区域图像进行超分辨率图像增强后进入步骤5，否则进入步骤6；步骤5，根据处理过的冷凝器区域图像数据构建卷积神经网络模型，然后利用构建好的卷积神经网络模型实时对制冷机的结霜情况进行预测；步骤6，根据所分离出的冷凝器区域图像构建ConvLSTM模型，然后利用构建好的ConvLSTM模型实时对制冷机的结霜情况进行预测；其中步骤3中，确定所分离出的冷凝器区域图像是否需要预处理的步骤包括：步骤301，计算图像中存在的噪声点，所述噪声点包括但不限于高斯噪声及脉冲噪声所形成的噪声点；步骤302，根据噪声点统计噪声图像面积，并判断噪声图像面积是否在预设阈值范围内；是则需要进行预处理，否则不需要进行预处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州博通信息技术有限公司 基于摄像视频逐帧分析的制冷机结霜监控方法及系统
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