一种料棚作业抑尘方法、装置、电子设备及存储

本发明涉及工业图像识别，具体涉及一种料棚作业抑尘方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：1、早期钢企料棚治理扬尘使用的方法是人工识别方法，即当有车辆驶入料棚，就打开抑尘设备喷射水雾。这会对料棚用水、地面积水产生不可控的影响，而且人工识别增加了人力成本，并且工作疲惫也会导致遗漏的情况。随着计算机视觉的发展，图像识别方法无需昂贵的监测装置，只需要摄像头采集现场画面，用算法识别扬尘从而控制抑尘设备进行抑尘作业。2、然而现有的目标检测由于受到料棚复杂环境的影响，对扬尘的识别不够准确，容易对扬尘进行误报。如果方法未识别到扬尘，容易出现抑尘不及时，造成灰尘扩散，污染物超标，如果将背景识别为扬尘，则会造成水电浪费以及物料受潮积水。此外，现有的目标检测通常只能检测到是否有扬尘，但对于扬尘的位置难以溯源。在未进行溯源的情况下，抑尘作业通常只能大范围的喷射水雾，同样也会造成水电浪费以及物料受潮积水。而现有的溯源方案大多为增加额外的硬件模块检测场地内的扬尘，但这样会产生额外的高额成本。3、因此，现有技术在对检测料棚扬尘，进行料棚作业抑尘时，存在着扬尘识别不够准确，且难以对扬尘位置进行溯源的技术问题，需要改进。技术实现思路1、有鉴于此，有必要提供一种料棚作业抑尘方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中，扬尘识别不够准确，且难以对扬尘位置进行溯源的技术问题。2、为解决上述技术问题，一方面，本发明提供了一种料棚作业抑尘方法，包括：3、将获取的待检测作业图像输入训练完备的料棚作业识别网络中，基于料棚作业识别网络对待检测作业图像进行静态目标检测得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果，对作业车辆识别结果进行动态行为识别得到车辆作业状态；4、根据扬尘识别结果和车辆作业状态确定料棚作业抑尘位置，对抑尘位置进行抑尘作业。5、在一种可能的实现方式中，对待检测作业图像进行静态特征识别得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果，包括：6、对待检测作业图像进行双维度卷积注意力提取得到若干注意力特征，对注意力特征进行双向加权金字塔特征提取得到若干加权特征，对加权特征进行特征解耦输出得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果。7、在一种可能的实现方式中，对待检测作业图像进行双维度卷积注意力提取得到若干注意力特征，包括：8、对待检测作业图像依次进行初始卷积、最大池化和若干次特征卷积操作得到每次特征卷积操作输出的若干初步卷积特征；9、对各初步卷积特征进行通道注意力提取得到一维通道注意力，对各初步卷积特征进行空间注意力提取得到二维空间注意力；10、将各初步卷积特征分别和对应一维通道注意力以及对应二维空间注意力进行拼接合并得到若干注意力特征。11、在一种可能的实现方式中，对注意力特征进行双向加权金字塔特征提取得到若干加权特征，包括：12、依次将各注意力特征下采样后加权融合下一级注意力特征得到各初步融合特征；13、依次将各初步融合特征进行上采样后加权融合上一级初步融合特征和注意力特征得到各加权特征；14、其中，加权融合基于快速归一化特征融合设置可学习权重。15、在一种可能的实现方式中，对作业车辆识别结果进行动态行为识别得到车辆作业状态，包括：16、将作业车辆识别结果按待检测作业图像的拍摄时间组成车辆行为图像序列，基于行为识别算法对车辆行为图像序列进行动态行为识别得到车辆作业状态。17、在一种可能的实现方式中，根据扬尘识别结果和车辆作业状态确定料棚作业抑尘位置，对抑尘位置进行抑尘作业，包括：18、若扬尘识别结果为存在扬尘，且存在车辆作业状态为工作状态，则将车辆作业位置作为料棚作业抑尘位置，并对抑尘位置进行抑尘作业。19、在一种可能的实现方式中，料棚作业识别网络通过训练初始料棚作业识别网络得到，训练初始料棚作业识别网络，包括：20、基于动态缩放交叉熵损失函数确定训练损失，迭代训练直至损失不再降低，得到训练完备的料棚作业识别网络。21、另一方面，本发明提供了一种料棚作业抑尘装置，包括：22、扬尘识别单元，用于将获取的待检测作业图像输入训练完备的料棚作业识别网络中，基于料棚作业识别网络对待检测作业图像进行静态目标检测得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果，对作业车辆识别结果进行动态行为识别得到车辆作业状态；23、抑尘作业单元，用于根据扬尘识别结果和车辆作业状态确定料棚作业抑尘位置，对抑尘位置进行抑尘作业。24、另一方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，25、存储器，用于存储计算机程序；26、处理器，与存储器耦合，用于执行计算机程序，以实现上述的料棚作业抑尘方法中的步骤。27、另一方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述的料棚作业抑尘方法中的步骤。28、采用上述实现方式的有益效果是：在本发明提供的料棚作业抑尘方法中，通过静态目标检测对扬尘和车辆进行静态目标检测，通过动态目标识别对车辆进行动态行为识别，通过结合目标检测和行为识别的检测结果以提高对扬尘检测的准确度，通过动态行为识别确定作业车辆位置实现对扬尘位置的准确溯源。技术特征：1.一种料棚作业抑尘方法，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述对所述待检测作业图像进行静态特征识别得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果，包括：3.根据权利要求2所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述对所述待检测作业图像进行双维度卷积注意力提取得到若干注意力特征，包括：4.根据权利要求2所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述对所述注意力特征进行双向加权金字塔特征提取得到若干加权特征，包括：5.根据权利要求1所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述对所述作业车辆识别结果进行动态行为识别得到车辆作业状态，包括：6.根据权利要求1所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述根据所述扬尘识别结果和所述车辆作业状态确定料棚作业抑尘位置，对所述抑尘位置进行抑尘作业，包括：7.根据权利要求1所述的料棚作业抑尘方法，其特征在于，所述料棚作业识别网络通过训练初始料棚作业识别网络得到，所述训练初始料棚作业识别网络，包括：8.一种料棚作业抑尘装置，其特征在于，包括：9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述的料棚作业抑尘方法中的步骤。技术总结本发明提供了一种料棚作业抑尘方法、装置、电子设备及存储介质，涉及工业图像识别技术领域，其方法包括：获取待检测作业图像；将待检测作业图像输入训练完备的料棚作业识别网络中，基于料棚作业识别网络对待检测作业图像进行静态目标检测得到扬尘识别结果和作业车辆识别结果，对作业车辆识别结果进行动态行为识别得到车辆作业状态；根据扬尘识别结果和车辆作业状态确定料棚作业抑尘位置，对抑尘位置进行抑尘作业。本发明通过静态目标检测对扬尘和车辆进行静态目标检测，通过动态目标识别对车辆进行动态行为识别，通过结合目标检测和行为识别的检测结果以提高对扬尘检测的准确度，通过动态行为识别确定作业车辆位置实现对扬尘位置的准确溯源。技术研发人员：邵雁,张豪,周林华,杨春节,张徐杰,肖航,束顺,陈堃,夏曦,郑迪受保护的技术使用者：中冶南方都市环保工程技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16