[发明专利]雾炮车喷雾次数统计方法、系统及存储介质

说明书

公开了一种雾炮车喷雾次数统计方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤：调用雾炮车作业区域的摄像头获取视频数据，从所述视频数据中获取每一帧的图片；对每一帧的所述图片进行预处理；构建基于深度学习的图片质量评价模型，并对所述图片质量评价模型进行训练；将预处理后的图片输入到所述图片质量评价模型进行图片质量的评价；根据图片质量的评价判断雾炮车工作状态，图片质量高时代表雾炮车未作业，图片质量低时代表雾炮车正在作业，基于雾炮车工作状态统计出雾炮车的工作时段、非工作时段和工作次数。本公开的方案大大减少人工成本，提高检测的准确度和实时性。

技术领域

本发明涉及一种雾炮车喷雾次数统计方法、系统及存储介质。

背景技术

在生活和工作中，生产性粉尘是人类健康的天敌，是诱发多种疾病的主要原因。许多粉尘是工业和交通运输发展的副产品。烟囱和内燃机排放的废气中含有大量的粉尘。建筑施工会产山大量粉尘。面粉，采石场等的作业也会引起粉尘。为了降低粉尘的排放量，企业和政府采取了许多降尘措施。其中使用雾炮车进行降尘是最为简单、普遍的方法。

为了对降尘作业进行管理，企业和政府会派遣专员实地考察雾炮车是否在作业，人工统计雾炮车的喷雾次数。但是这种方式存在许多明显的缺陷。由于需要降尘的区域和站点非常多，那么派遣的人员数量会非常多，相应的人力和物力成本也会增加。在炎热和寒冷的天气，需要提供额外的防暑和抗寒的物资以保证专员的人身安全。此外，不可能给每一个区域和站点都分配专员，在检查的过程中存在漏检或者错检的现象。

发明内容

本公开提供一种雾炮车喷雾次数统计方法、系统及存储介质。通过检测雾炮车作业区域视频的图像质量来判断雾炮车是否正常工作并统计雾炮车喷雾的次数。本公开可以大大减少人工成本，提高检测的准确度和实时性。

本公开的至少一个实施例提供一种雾炮车喷雾次数统计方法，包括以下步骤：

调用雾炮车作业区域的摄像头获取视频数据，从所述视频数据中获取每一帧的图片；

对每一帧的所述图片进行预处理；

构建基于深度学习的图片质量评价模型，并对所述图片质量评价模型进行训练；

将预处理后的图片输入到所述图片质量评价模型进行图片质量的评价；

根据图片质量的评价判断雾炮车工作状态，基于雾炮车工作状态统计出雾炮车的工作时段、非工作时段和工作次数。

在一些示例中，将代表雾炮车工作状态的值保存在状态列表中，根据状态列表中的值统计出雾炮车的工作时段、非工作时段和工作次数。

在一些示例中，对每一帧的所述图片进行预处理的方法包括：将每一帧的所述图片转化为灰度图，对得到的灰度图片的像素点进行对比度归一化，在归一化后的图像上随机选取不重叠的一个小图像块。

在一些示例中，通过下式(1)计算灰度图片像素点(i,j)的归一化值：

其中I(i,j)为像素点(i,j)的强度值，C为正常数，P和Q则是归一化窗口大小。

在一些示例中，所述图片质量评价模型采样IQA-CNN网络结构。

在一些示例中，在通过所述图片质量评价模型进行图片质量的评估时对得到的每一个特征图进行池化操作，其计算公式如下所示：

其中表示像素点(i,j)第k个卷积核操作后获得的特征图。

在一些示例中，所述图片质量评价模型的全连接层使用ReLU函数作为激活函数。