[发明专利]一种工业图像识别方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明提供了一种工业图像识别方法、装置、服务器及存储介质，通过获取待识别的图像，图像的图像内容表征当前工业生产过程，确定与当前工业生产过程处理的物体的当前属性匹配的预处理规则，并根据预处理规则对图像进行预处理得到目标图像，对目标图像进行识别得到图像的识别结果，识别结果表征当前工业生产过程的生产状态。本发明提供的技术方案，通过根据与当前工业生产过程处理的物体的当前属性匹配的预处理规则对所获取的待识别图像进行预处理得到目标图像，再对目标图像进行识别，便能得到该图像的当前工业生成过程的生产状态，不仅能够降低成本，还能够提高监控结果的准确性。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地说，涉及一种工业图像识别方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

现有工业生产过程需要由人工监控工业生产过程的当前生产状态以为工业生产过程提供控制依据。比如，在煤料下料的过程中，由人工监控当前煤料的下料斗中的煤的量，来确定当前煤料的下料斗中煤量的状态，若监控到当前煤料的下料斗中的煤量的状态为缺料状态，将缺料状态作为控制依据，控制DCI系统的开关开启，进而向煤料的下料斗中下料，即向煤料的下料斗中加煤。

但是，通过人工监控工业生产过程的当前生产状态以为工业生产过程提供控制依据，不仅成本高，而且监控人员的监控水平参差不齐，导致监控结果可能存在不准确的情况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种工业图像识别方法、装置、服务器及存储介质，以降低成本、提高监控结果的准确性。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

本发明第一方面公开了一种工业图像识别方法，包括：

获取待识别的图像，所述图像的图像内容表征当前工业生产过程；

确定与所述当前工业生产过程处理的物体的当前属性匹配的预处理规则；

根据所述预处理规则对所述图像进行预处理得到目标图像；

对所述目标图像进行识别得到所述图像的识别结果，所述识别结果表征所述当前工业生产过程的生产状态。

可选的，所述确定与所述当前工业生产过程处理的物体的当前属性匹配的预处理规则，包括：

获取所述当前工业生产过程处理的物体的当前属性；

检测所述物体的当前属性是否表征所述物体处于第一状态，所述第一状态为静态或固体离散状态；

若所述物体的当前属性表征所述物体处于所述第一状态，确定预处理规则为第一预处理规则；

若所述物体的当前属性表征所述物体不处于所述第一状态，检测所述物体的当前属性是否表征所述物体处于第二状态，所述第二状态为运动状态或流体连续状态；

若所述物体的当前属性表征所述物体处于所述第二状态，确定预处理规则为第二预处理规则。

可选的，所述对所述目标图像进行识别得到所述图像的识别结果，包括：

调用预训练的图像识别模型，所述图像识别模型是以待训练图像识别模型预测出的目标图像样本的生产状态趋近于所述目标图像样本的标定生产状态为训练目标对所述待训练图像识别模型进行训练得到的；

将所述目标图像输入至所述图像识别模型得到所述图像的识别结果。

可选的，所述待训练图像识别模型的模型结构由至少一层构成，所述至少一层包括：第一可分离卷积层、第一归一化层和第一激活层、第一最大池化层、第二可分离卷积层、第二归一化层和第二激活层、第二最大池化层、第三可分离卷积层、第三激活层、第四可分离卷积层、第四激活层、第五可分离卷积层、第三归一化层和第五激活层，以及全连接层。