用于检测容器内的液位的方法和系统与流程

技术特征：
1.一种用于检测容器内的液位的计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：-通过便携式设备的相机捕获(101，601)容器的第一图像；-将所述第一图像提供(102，602)至卷积神经网络cnn的输入层；-从所述cnn的最终层获得(103，603)所述第一图像中的容器内的液位；以及-存储(104，604)所获得的所述液位；其中，所述cnn被配置为识别所述第一图像中的容器的多个容积指示器的特征，且基于所识别的特征来确定所述第一图像中的容器中的液位。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述容器用于婴儿营养物，优选地是用于婴儿奶或配方奶的瓶。3.根据权利要求1或2中的任一项所述的方法，其中捕获所述第一图像还包括通过所述便携式设备向用户提供引导信息来定向所述相机，从而捕获包括所述容器的液位以及多个容积指示器的所述容器的至少一部分。4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述多个容积指示器包括至少一个数字以及多个刻度标记。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述多个容积指示器表示所述容器的全部容积指示器的至少80％。6.根据权利要求4或5中的任一项所述的方法，其中所述容器上的刻度标记包括以5毫升至20毫升为增量优选地以10毫升为增量的容积刻度。7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中捕获所述第一图像包括通过所述便携式设备提供引导信息，使得所述容器相对于所述第一图像中的水平表面垂直地定向。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一图像中的水平表面相对于所述第一图像的水平轴线成一角度，所述角度在-45度至45度的范围内。9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中为了确定所述液位，所述cnn认为所述液位包括位于液体层的顶部上的泡沫层。10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括通过所述便携式设备显示关于所获得的所述第一图像中的容器中的液位的信息。11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括以下步骤：-通过所述相机捕获(611)不同于所述第一图像的容器的第二图像，-将所述第二图像提供(612)至所述cnn的输入层，且获得(613)所述第二图像中的容器内的液位，-通过所述便携式设备计算(614)所述第一图像与所述第二图像之间的液位差，以及-存储(615)所获得的所述第二图像中的容器中的液位以及所计算出的差中的至少一个。12.根据权利要求11所述的方法，还包括显示关于所获得的第二图像中的容器中的液位的信息以及关于所计算出的差的信息中的至少一个。13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述cnn是残差神经网络resnet，所述残差神经网络resnet通过以下方式中的一个或几个来修改：-移除(201)resnet的最终层，-插入(202)用于对液位进行分类的类，且插入附加的全连接层，
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在所述全连接层中执行(203)丢弃，-引入(204)正则化项，-添加(205)二维卷积，-应用(206)权重量化，以及-将卷积层彼此折叠(207)。14.一种用于检测容器内的液位的系统，所述系统包括：-便携式设备，包括：ο相机，所述相机被配置为捕获容器的第一图像；ο处理器，所述处理器被配置为将所述第一图像提供至卷积神经网络cnn的输入层，且从所述cnn的最终层获得所述第一图像中的容器内的液位，以及ο存储介质，所述存储介质被配置为存储所获得的液位，以及-所述cnn被配置为识别所述第一图像中的所述容器的多个容积指示器的特征，且基于所识别的特征来确定第一图像中的容器中的液位。15.根据权利要求14所述的系统，其中所述容器用于婴儿营养物，优选地是用于婴儿奶或配方奶的瓶。16.根据权利要求14或15中的任一项所述的系统，其中所述处理器还被配置为控制所述便携式设备在捕获所述第一图像期间提供引导信息，从而使所述相机定向成捕获包括所述容器的液位以及所述多个容积指示器的所述容器的至少一部分。17.根据权利要求14至16中的任一项所述的系统，其中所述多个容积指示器包括至少一个数字以及多个刻度标记。18.根据权利要求14至17中的任一项所述的系统，其中所述多个容积指示器表示所述容器的全部容积指示器的至少80％。19.根据权利要求17或18所述的系统，其中所述容器上的刻度标记包括以5毫升至20毫升为增量优选地以10毫升为增量的容积刻度。20.根据权利要求14至19中的任一项所述的系统，其中所述处理器还被配置为控制所述便携式设备提供引导信息，使得所述容器相对于所述第一图像中的水平表面垂直地定向。21.根据权利要求20所述的系统，其中所述第一图像中的水平表面相对于所述第一图像的水平轴线成一角度，所述角度在-45度至45度的范围内。22.根据权利要求14至21中的任一项所述的系统，其中为了确定所述液位，所述cnn被配置为认为所述液位包括位于液体层的顶部上的泡沫层。23.根据权利要求14至22中的任一项所述的系统，其中所述便携式设备还包括显示器，所述显示器被配置用于显示关于所获得的所述第一图像中的容器中的液位的信息。24.根据权利要求14至23中的任一项所述的系统，其中：ο所述相机还被配置为捕获不同于所述第一图像的容器的第二图像；ο所述处理器还被配置为将所述第二图像提供至所述cnn的输入层，以获得所述第二图像中的所述容器内的液位，且计算所述第一图像与所述第二图像之间的液位差，以及ο所述存储介质还被配置为存储所述第二图像中的容器中的液位以及所计算出的差中的至少一个。
25.根据权利要求14至24中的任一项所述的系统，其中所述cnn是经修改的残差神经网络resnet，所述经修改的残差神经网络resnet进行了以下修改中的一个或几个：移除resnet的最终层，插入用于对液位进行分类的类，插入附加的全连接层，在所述全连接层中执行丢弃，引入正则化项，添加二维卷积，应用权重量化，将卷积层彼此折叠。26.根据权利要求14至25中的任一项所述的系统，其中所述cnn在所述便携式设备中实施。27.根据权利要求14至25中的任一项所述的系统，其中所述cnn在与所述便携式设备通信的服务器中实施。28.根据权利要求14至27中的任一项所述的系统，其中所述容器包括顶部表面、底部表面以及侧部表面，其中所述顶部表面从所述容器能移除。

技术总结
本发明提供了一种检测容器内的液位的计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：通过便携式设备的相机捕获容器的第一图像；将第一图像提供至卷积神经网络CNN的输入层；从CNN的最终层获得第一图像中的容器内的液位；且存储所获得的液位，其中CNN被配置为识别第一图像中的容器的多个容积指示器的特征，且基于所识别的特征来确定第一图像中的容器内的液位。别的特征来确定第一图像中的容器内的液位。别的特征来确定第一图像中的容器内的液位。


技术研发人员：A
受保护的技术使用者：N
技术研发日：2019.12.10
技术公布日：2022/9/1