[发明专利]设备工件异常动作的检测方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种设备工件异常动作的检测方法、装置和电子设备，包括：通过第一线程实时对待检测设备工件的视频流进行视频帧拉取处理，并将得到的待检测视频帧存储至第一线程的数据队列中；当数据队列中的待检测视频帧达到预设数量后，通过第二线程复制数据队列中的多帧待检测视频帧，并清空数据队列中存储的待检测视频帧；对多帧待检测视频帧进行预处理，得到多帧处理后的待检测视频帧；采用视频动作分析模型对多帧处理后的待检测视频帧进行动作分析，得到待检测设备工件的异常动作检测结果。本发明的方法能够基于待检测设备工件的视频流对待检测设备工件的异常动作进行自动检测识别，智能性好，减少了人工成本，且提高了检测的准确性。

技术领域

本发明涉及异常检测的技术领域，尤其是涉及一种设备工件异常动作的检测方法、装置和电子设备。

背景技术

在大量的工业生产实施活动中，部分的设备工件在工作过程中难免会出现异常动作，比如，滑块出现晃动，另外，由于一些设备工件的特殊性，无法通过装配传感器的方式对其状态进行检测，只能派遣相关人员定时对设备工件进行监控。

上述通过相关人员对设备工件进行监控的方式耗费了大量的人力成本，智能性差，另外，由于相关人员无法实时对设备工件进行监控，所以，会存在漏检的情况。

综上，现有的设备工件异常动作的检测方法存在智能性差、耗费人工成本和检测的准确性差的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种设备工件异常动作的检测方法、装置和电子设备，以缓解现有的设备工件异常动作的检测方法智能性差、耗费人工成本和检测的准确性差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种设备工件异常动作的检测方法，包括：

通过第一线程实时对待检测设备工件的视频流进行视频帧拉取处理，并将得到的待检测视频帧存储至所述第一线程的数据队列中；

当所述数据队列中的待检测视频帧达到预设数量后，通过第二线程复制所述数据队列中的多帧待检测视频帧，并清空所述数据队列中存储的待检测视频帧；

所述第二线程对多帧所述待检测视频帧进行预处理，得到多帧处理后的待检测视频帧；

所述第二线程采用视频动作分析模型对多帧所述处理后的待检测视频帧进行动作分析，得到所述待检测设备工件的异常动作检测结果，其中，所述预处理和所述动作分析的耗时和不大于所述数据队列存储预设数量的待检测视频帧的耗时。

进一步的，在通过第一线程实时对待检测设备工件的视频流进行视频帧拉取处理之前，所述方法还包括：

获取图像采集装置对所述待检测设备工件进行拍摄得到的所述待检测设备工件的视频流。

进一步的，所述第二线程对多帧所述待检测视频帧进行预处理，包括：

所述第二线程对多帧所述待检测视频帧进行归一化处理，得到多帧归一化处理后的待检测视频帧；

所述第二线程对多帧所述归一化处理后的待检测视频帧进行双线性插值处理，得到多帧所述处理后的待检测视频帧。

进一步的，所述第二线程采用视频动作分析模型对多帧所述处理后的待检测视频帧进行动作分析，得到所述待检测设备工件的异常动作检测结果，包括：

将多帧所述处理后的待检测视频帧输入至所述视频动作分析模型，输出得到多帧所述待检测视频帧属于每种异常动作类别的概率；

将所述概率中最大概率对应的异常动作类别作为所述待检测设备工件的异常动作检测结果。

进一步的，所述方法还包括：

部署原始视频动作分析模型，其中，所述原始视频动作分析模型的网络结构为基于movinet的网络结构；