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申请/专利权人：北京建筑材料科学研究总院有限公司

摘要：本发明涉及一种混凝土拌合物和易性测定方法和装置，方法包括基于视觉算法，对当前混凝土的监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的匀质性特征值和坍落度特征值；基于深度学习方法，对所述监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的图像特征；将当前混凝土的匀质性特征值、坍落度特征值和图像特征组成的特征集合代入预先构建的分类器，得到当前混凝土的匀质性类别和坍落度等级。本发明实现对混凝土和易性的智能化监测，摆脱以往人工监测费时费力、效率低下以及实时性差的缺陷，满足工程的低成本以及高性能要求。

主权项：1.一种混凝土拌合物和易性测定方法，其特征在于，所述方法包括：基于视觉算法，对当前混凝土的监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的匀质性特征值和坍落度特征值；基于深度学习方法，对所述监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的图像特征；将当前混凝土的匀质性特征值、坍落度特征值和图像特征组成的特征集合代入预先构建的分类器，得到当前混凝土的匀质性类别和坍落度等级；其中，所述分类器是基于历史混凝土的匀质性特征值、坍落度特征值和图像特征组成的特征集合，以及历史混凝土的匀质性类别和坍落度等级构建的；所述匀质性类别包括均匀和不均匀；所述坍落度等级是预先设定的；所述当前混凝土的监控视频序列由多个连续搅拌周期的混凝土监控视频构成，混凝土搅拌罐叶片旋转一周为一个搅拌周期；所述基于视觉算法，对当前混凝土的监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的匀质性特征值，包括：以第一预设时段为间隔，从第一预设时刻开始在各搅拌周期对应的混凝土监控视频中提取混凝土监控图像，并将提取的混凝土监控图像构成图像集合；计算图像集合中每一个混凝土监控图像中混凝土的匀质性特征值；其中，所述匀质性特征值包括1和0；所述匀质性特征值为1和0时分别表示均匀和不均匀；确定图像集合中混凝土的匀质性特征值为1的混凝土监控图像占比；在所述占比大于第一预设阈值的情况下，判定当前混凝土的匀质性特征值为1；否则判定当前混凝土的匀质性特征值为0；所述当前混凝土的监控视频序列由多个连续搅拌周期的混凝土监控视频构成，混凝土搅拌罐叶片旋转一周为一个搅拌周期；所述基于视觉算法，对当前混凝土的监控视频序列进行特征提取，得到当前混凝土的坍落度特征值，包括：以第二预设时段为跟踪时长，从第二预设时刻开始在各搅拌周期对应的混凝土监控视频中截取混凝土跟踪视频；对于各搅拌周期对应的混凝土跟踪视频的每一帧，利用图像分割算法提取混凝土边界，仅保留处于混凝土边界之内的区域，并利用分水岭算法对保留区域进行砂石粒子轮廓定位处理，得到各搅拌周期对应的混凝土砂石粒子定位视频；在各搅拌周期对应的混凝土砂石粒子定位视频中任意选定一个区域，利用SORT跟踪算法对选定的区域进行砂石粒子跟踪，得到各搅拌周期选定区域对应的各砂石粒子的偏移速度；对各搅拌周期选定区域对应的各砂石粒子的偏移速度取平均，得到当前混凝土的监控视频序列对应的砂石粒子平均偏移速度，并将所述砂石粒子平均偏移速度作为当前混凝土的坍落度特征值。

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