(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 202210662988.2 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 广东众志检测仪 器有限公司 地址 523993 广东省东莞 市沙田镇民田大 街79号1号楼 (72)发明人 黄初期　 (74)专利代理 机构 深圳市育科知识产权代理有 限公司 4 4509 专利代理师 丁月斌 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)B01L 1/00(2006.01) B01L 7/00(2006.01) G06F 16/51(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G16Y 20/10(2020.01) (54)发明名称 基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法 及装置 (57)摘要 本发明涉及数据采集技术领域， 一种基于物 联网的恒温恒湿试验箱的监控方法及装置， 包 括： 利用监控设备拍摄在试验箱内的试验环境， 其中所述试验环境包括温度显示计及湿度显示 计的显示值， 得到包括第一拍摄时间的试验环境 图， 其中所述试验环境图内包括温度值及湿度 值， 从所述试验环境图中提取温度值及湿度值的 图像特征得到温湿图， 预处理所述温湿图得到温 湿处理图及预处理参数， 利用预构建的编码算 法， 根据所述预处理参数对所述温湿处理图进行 编码， 得到编码温湿图， 根据图像索引将所述编 码温湿图存入至所述云数据图库中， 完成对试验 箱的监控。 本发 明可解决恒温恒湿试验箱监控人 为参与过多， 监控手段效率较低的问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115457451 A 2022.12.09 CN 115457451 A 1.一种基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 接收对试验箱的温度湿度监控指令， 根据 所述温度湿度监控指令启动预先安装在试验 箱的监控设备； 利用所述监控设备拍摄在所述试验箱内的试验环境， 其中所述试验环境包括温度显示 计及湿度显示计的显示值， 得到包括第一拍摄时间的试验环境图， 其中所述试验环境图内 包括温度值及湿度值； 从所述试验环境图中提取温度值及湿度值的图像特 征， 得到温湿图； 预处理所述温湿图， 得到温湿处理图及预处理参数， 其中所述预处理包括滤波去噪操 作， 所述滤波 去噪如下： 其中， 所述预处理参数包括滤波器权值 及高斯标准差σ1, σ2， (i',j')为温 湿图对应的灰度图的像素点I(i,j)在8 ×8像素邻域S(i,j)内的邻近像素坐标， h(i,j)为所 述温湿处 理图的像素值； 利用预构建的编码算法， 根据所述预处理参数对所述温湿处理图进行编码， 得到编码 温湿图； 生成所述编码温湿图在预构建的云数据图库中的图像索引， 根据 所述图像索引将所述 编码温湿图存 入至所述云数据图库中， 完成对试验箱的监控。 2.如权利要求1所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述从 所述试验环境图中提取温度值及湿度值的图像特 征， 得到温湿图， 包括： 将所述试验环境图的像素尺寸压缩至 320*320， 得到 压缩环境图； 将所述压缩环境图输入至温度值及湿度值图像特征的特征提取网络 中， 其中所述特征 提取网络中包括由S SD模型构建的下采用层 及卷积层； 利用所述下采用层对所述压缩环境图执 行6次下采样， 得到多组采样特 征图； 利用所述卷积层对多组采样特征图执行卷积处理， 其中， 所述卷积层的步幅为2， 包括1 ×1， 3×3， 7×7不同大小的卷积核对所述多组采样特征图进行卷积处理， 得到多组卷积特 征图； 根据预构建的滑动窗口对每组所述卷积特 征图执行滑动选择操作， 得到所述温湿图。 3.如权利要求2所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述根 据预构建的滑动窗口对每组所述卷积特 征图执行滑动选择操作， 得到所述温湿图， 包括： 采用如下滑动窗口函数 执行滑动选择操作， 得到所述温湿图： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115457451 A 2其中， mi表示所述滑动窗口与第i个卷积特征图的置信度得分， M表示所述滑动窗口， si 表示第i个卷积特征图， IOU(M,si)表示所述滑动窗口与第i个卷积特征图的交并比， Nt表示 过滤阈值， Ni表示高斯阈值； 将所述置信度得分 mi大于零但小于指定阈值的卷积特 征图确定为所述温湿图。 4.如权利要求3所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述预 处理所述温湿图， 得到温湿处 理图及预处 理参数， 包括： 获取所述温湿图中所有像素点的三个颜色通道分量的像素值； 确定三个颜色通道分量的像素值的最大值所对应的像素点； 将最大值设置为该像素点的灰度值， 重复该步骤， 直到得到温湿图的所有灰度值， 将所 有灰度值汇总得到温湿灰度图； 利用改进的滤波算法对所述温湿灰度图执行滤波去噪处理， 得到所述温湿处理图及预 处理参数。 5.如权利要求4所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述将 最大值设置为该像素点的灰度值， 包括： 采用如下公式设置该像素点的灰度值： gray(i,j)＝max{R(I(i,j) ),G(I(i,j) ),B(I(i,j) )} 其中， gray(i,j)为温湿图坐标像素点I(i,j)的灰度值， I(i,j)表示第I个像素点的坐 标(i,j)值， R(I(i,j)),G(I(i,j)),B(I(i,j))分别为像素点I(i,j)在R、 G、 B三个颜色通道 中的像素值。 6.如权利要求1所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述利 用预构建的编 码算法， 根据所述预 处理参数对所述温湿处理图进 行编码， 得到编 码温湿图， 包括： 对所述温湿处 理图进行块切分， 得到温湿区块图集； 在所述温湿区块图集中依次提取温湿区块图， 将所述预处理参数中的滤波器权值内的 邻近像素坐标依次嵌入与之对应的温湿区块图内的像素中， 得到包括邻近像素坐标的温湿 区块图集； 对包括邻近像素坐标的温湿区块图集执 行无损编码， 得到所述编码温湿图。 7.如权利要求1所述的基于物联网的恒温恒湿试验箱的监控方法， 其特征在于， 所述从 所述试验环境图中提取温度值及湿度值的图像特 征， 得到温湿图， 包括： 获取包括显示屏显示数字的训练集及真实标签集； 利用预构建的温湿值显示区域提取网络对包括显示屏显示数字的训练集中的每张图 片均执行卷积、 池化， 得到训练特 征集； 利用预设的激活函数计算所述训练特征集中每张监控特征的预测标签， 得到预测标签 集； 利用预设的损失函数计算所述真实标签集与所述预测标签集之间的损失值； 根据所述损 失值对所述温湿值显示区域提取网络执行参数优化， 并返回卷积、 池化步 骤， 直至所述损失值小于预设损失阈值， 得到训练完成的温湿值显示区域 提取网络； 将所述试验环境图输入至训练完成的所述温湿值显示区域提取网络， 得到所述温湿 图。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115457451 A 3