本發(fā)明屬于ct系統(tǒng)防碰撞，具體涉及一種ct系統(tǒng)防碰撞方法。

背景技術(shù)：

1、ct系統(tǒng)防碰撞模塊是ct系統(tǒng)中重要的組件，它不僅防止射線源或探測(cè)器碰撞到目標(biāo)物造成的損壞，也防止碰撞到目標(biāo)物產(chǎn)生的位置偏移使得投影圖不準(zhǔn)確。現(xiàn)有方法需要先測(cè)量目標(biāo)物的尺寸然后把尺寸輸出到計(jì)算機(jī)中來(lái)防止射線源或探測(cè)器碰撞到目標(biāo)物，這種方式非常繁瑣，影響操作效率。

2、因此，針對(duì)上述問(wèn)題，予以進(jìn)一步改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種ct系統(tǒng)防碰撞方法，無(wú)需調(diào)節(jié)任何參數(shù)，能夠識(shí)別任意類別、外形的目標(biāo)物，無(wú)需對(duì)新的目標(biāo)物重新訓(xùn)練，并且解決了yolov8模型對(duì)單幀圖像訓(xùn)練造成的中間幀誤檢的情況。

2、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明提供一種ct系統(tǒng)防碰撞方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，(根據(jù)efficientad算法的原理)分別采集用于訓(xùn)練的不包含目標(biāo)物的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和用于測(cè)試的包含目標(biāo)物的測(cè)試數(shù)據(jù)集，并且保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集的背景一致(為了防止把背景物體識(shí)別成目標(biāo)物)；

4、步驟s2：進(jìn)行模型訓(xùn)練，對(duì)于yolov8模型，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集按照預(yù)設(shè)比例(優(yōu)選為7：2：1)劃分為第一訓(xùn)練集、第一驗(yàn)證集和第一測(cè)試集，然后使用模型公式進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)于efficientad算法(模型)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作成第二訓(xùn)練集(只包含70％的正常圖片)并且將測(cè)試數(shù)據(jù)集制作成第二測(cè)試集(包括30％的正常圖片及異常圖片)，然后使用算法公式進(jìn)行訓(xùn)練；

5、步驟s3：將訓(xùn)練好的yolov8模型和efficientad算法進(jìn)行模型部署；

6、步驟s4：進(jìn)行防碰撞判斷，用yolov8模型來(lái)檢測(cè)射線源和探測(cè)器并獲取掩碼，用efficientad算法檢測(cè)被照目標(biāo)物并獲取掩碼，然后通過(guò)分析射線源或探測(cè)器的掩碼是否與目標(biāo)物的掩碼發(fā)生重疊來(lái)判斷是否發(fā)生碰撞。

7、作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)選的技術(shù)方案，在步驟s2中，通過(guò)yolov8模型的總損失函數(shù)公式對(duì)第一訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，公式為：

8、losstotal(fθ(x),y)＝losscls(fθ(x),y)+lossbbox(fθ(x),y)+lossmask(fθ(x),y)；

9、其中，fθ(x)表示yolov8模型，θ表示可學(xué)習(xí)的參數(shù)，目標(biāo)是根據(jù)losstotal關(guān)于θ的梯度來(lái)對(duì)θ進(jìn)行更新，losscls()表示類別損失函數(shù)，lossbbox()表示邊界框損失函數(shù)，lossmask()表示掩碼損失函數(shù)，y表示真實(shí)標(biāo)簽；

10、參數(shù)θ更新公式如下：

11、θt+1＝θt-αλgt；

12、

13、其中，t表示迭代到第t步，gt表示第t步losstotal關(guān)于θ的梯度，其為和分別為修正后的一階動(dòng)量和二階動(dòng)量，除以1-β.t+1用于防止因β過(guò)大導(dǎo)致更新速度緩慢；mt+1＝β1mt+(1-β1)gt+1,為分別表示一階動(dòng)量和二階動(dòng)量，使得在模型參數(shù)更新過(guò)程中更快收斂(防止振蕩的情況)，α為學(xué)習(xí)率，λ為正則化系數(shù)，β1和β2分別為一階、二階歷史動(dòng)量保留率；

14、按照上述更新過(guò)程更新模型參數(shù)，每一步在第一驗(yàn)證集上驗(yàn)證該步更新參數(shù)后的模型精度，找到精度最高的模型，最后在第一測(cè)試集上驗(yàn)證模型的泛化性，此時(shí)得到最優(yōu)的yolov8模型，(yolov8模型檢測(cè)的結(jié)果中間幀有跳變現(xiàn)象，會(huì)把背景誤檢為探測(cè)器，一部分原因可能是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)不充分，數(shù)據(jù)集是從視頻中每隔30幀采取的圖片，這樣訓(xùn)練出的模型無(wú)法建模前后一兩幀微小的變化。另一部分原因是yolov8模型只是對(duì)單張圖片訓(xùn)練，沒(méi)有建立幀之間的關(guān)系)在yolov8模型中加入運(yùn)動(dòng)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)(flownet2)來(lái)聯(lián)合訓(xùn)練，從而建立幀之間的關(guān)系，時(shí)間一致性訓(xùn)練策略為：

15、凍結(jié)運(yùn)動(dòng)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)(flownet2)的參數(shù)，只對(duì)yolov8模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并把it及it+j輸入凍結(jié)運(yùn)動(dòng)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)中得到從時(shí)間t到t+k的光流圖oft→t+k，然后對(duì)經(jīng)過(guò)yolov8模型分割后的st+k和oft→t+k做雙線性插值的重采樣，從而得到從t+k幀到t幀的語(yǔ)義掩碼圖將其作為監(jiān)督信號(hào)與st做mse損失優(yōu)化，公式為：

16、

17、其中，it表示第t幀的圖片，it+k表示t+k幀的圖片，st+k表示第t+k幀的圖片經(jīng)過(guò)yolov8模型后得到的掩碼圖，st表示第t幀的圖片經(jīng)過(guò)yolov8模型得到的掩碼圖，i表示語(yǔ)義掩碼圖的第i個(gè)位置，由于重采樣后的與理想狀態(tài)下得到從t+k幀到t幀的語(yǔ)義掩碼圖存在偏差，用原始圖像的前后幀it+k經(jīng)過(guò)重采樣得到的與it來(lái)補(bǔ)償偏差，那么公式就改為：

18、

19、最后用總損失函數(shù)公式對(duì)yolov8模型進(jìn)行優(yōu)化：

20、ltotal＝lcls+lbbox+lmask+λltc。

21、作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)選的技術(shù)方案，將訓(xùn)練好的yolov8模型和efficientad算法作為pt模型，然后先轉(zhuǎn)為中間模型onnx形成計(jì)算圖，再通過(guò)onnx部署在tensorrt推理框架上(其中efficientad模型的后處理模塊拖慢推理速度，把后處理模塊與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一起加入到onnx計(jì)算圖中，并在tensorrt上使用半精度量化，在nvidia?rtx?2060上推理速度從7fps提升到15fps)。

22、作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步優(yōu)選的技術(shù)方案，對(duì)于步驟s4具體實(shí)施為以下步驟：

23、步驟s4.1：對(duì)于yolov8模型會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)輸出，一個(gè)輸出是大小為1*38*8400的張量，其中第一個(gè)維度表示圖片數(shù)量，第三個(gè)維度表示該幅圖片上候選點(diǎn)的數(shù)量，第二個(gè)維度上前四個(gè)值表示射線源或探測(cè)器的在圖像中的中心位置及寬高，后面兩個(gè)值分別表示射線源和探測(cè)器的類別分?jǐn)?shù)，對(duì)于其中一個(gè)候選點(diǎn)，如果這兩個(gè)類別分?jǐn)?shù)的最大值小于設(shè)定的置信度閾值，那么認(rèn)為該候選點(diǎn)是背景，否則認(rèn)為其是前景目標(biāo)，選出是前景目標(biāo)的候選點(diǎn)后，再把剩余候選點(diǎn)的中心位置及寬高做幾何變換為左上角的位置及寬高，并與類別分?jǐn)?shù)一起做非極大值抑制運(yùn)算，得到最后剩余的候選點(diǎn)(在本發(fā)明中一般會(huì)篩選出2個(gè)候選點(diǎn)，因?yàn)橹挥猩渚€源和探測(cè)器兩個(gè)目標(biāo))；最后32個(gè)維度表示掩碼圖的系數(shù)mc，這用于對(duì)第二個(gè)輸出張量做加權(quán)和，一個(gè)輸出是大小為1*32*160*160的張量p，通過(guò)公式得到射線源和探測(cè)器的掩碼圖其中：

24、maskrd＝mctp；

25、其中，

26、以其中一幅掩碼圖為例使用sigmoid公式把maskrd,1映射到區(qū)間[0,1]，如公式所示：

27、

28、然后把maskrd,1做resize操作，使其大小變?yōu)?*640*640，然后對(duì)maskrd,1縮放到原圖的寬高比，再做resize操作使其大小變?yōu)樵瓐D的寬高，再根據(jù)預(yù)測(cè)的左上角位置及寬高在maskrd,1上裁剪出一塊區(qū)域，然后再做閾值分割，把maskrd,1中小于0.5的值置為0，其余值置為1，再根據(jù)預(yù)測(cè)的左上角位置及寬高把裁剪的區(qū)域映射到原圖位置上，另一幅掩碼圖maskrd,2同樣按上述過(guò)程生成；

29、步驟s4.2：對(duì)于efficientad算法只產(chǎn)生一個(gè)輸出掩碼把masko分別與maskrd,1和maskrd,2做重疊判斷，若與其中一幅掩碼圖發(fā)生重疊便判斷為碰撞。

30、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述ct系統(tǒng)防碰撞方法的步驟。

31、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述ct系統(tǒng)防碰撞方法的步驟。