本技術(shù)涉及環(huán)境監(jiān)測，尤其涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在采礦過程中，礦石開采、破碎、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)會產(chǎn)生大量的粉塵顆粒物，逸散到空氣中，而且，爆破產(chǎn)生的廢氣也會產(chǎn)生一些有害氣體和煙塵，對礦區(qū)及周邊環(huán)境的空氣質(zhì)量造成不良影響。

2、通過對礦區(qū)的空氣質(zhì)量進行檢測，能夠及時根據(jù)礦區(qū)的空氣質(zhì)量，采取合適的環(huán)保措施來減少采礦對空氣的污染。然而，相關(guān)技術(shù)中，對礦區(qū)的空氣質(zhì)量檢測依賴于大量的傳感器，成本較高且運輸不便。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測方法、裝置及設(shè)備，本技術(shù)的技術(shù)方案如下：

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測方法，所述方法包括：

3、獲取至少一個攝像設(shè)備在第一時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第一視頻；

4、將所述第一視頻輸入空氣質(zhì)量檢測模型，通過所述空氣質(zhì)量檢測模型的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述第一視頻的rgb圖像進行特征提取，得到第一視頻特征，并通過所述空氣質(zhì)量檢測模型的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述第一視頻進行語義分割，得到第二視頻特征，其中，所述第一視頻特征指示所述第一視頻的顏色信息和紋理信息，所述第二視頻特征指示所述第一視頻中的多個區(qū)域，所述多個區(qū)域包括天空區(qū)域和非天空區(qū)域；

5、基于所述第二視頻特征所指示的多個區(qū)域，對所述第一視頻特征和所述第二視頻特征進行融合，得到每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征；

6、基于每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征，輸出所述礦區(qū)在所述第一時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果；

7、在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合第一條件的情況下，發(fā)送預(yù)警信息，所述預(yù)警信息指示所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果以及參考環(huán)保措施，所述參考環(huán)保措施指示對所述礦區(qū)實施的空氣質(zhì)量治理方式，以提升所述礦區(qū)在第二時間段的空氣質(zhì)量，所述第二時間段在所述第一時間段之后。

8、在一些實施例中，所述空氣質(zhì)量檢測模型包括多個第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)一個分割參數(shù)，所述通過所述空氣質(zhì)量檢測模型的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述第一視頻進行語義分割，得到第二視頻特征，包括：

9、基于所述第一視頻的視頻內(nèi)容，確定與所述第一視頻相匹配的目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

10、通過所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的目標分割參數(shù)，對所述第一視頻進行語義分割，得到所述第二視頻特征。

11、在一些實施例中，所述基于所述第一視頻的視頻內(nèi)容，確定與所述第一視頻相匹配的目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

12、基于所述視頻內(nèi)容所指示的對象類型和對象數(shù)量，確定所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述對象類型包括動物、植物、建筑物、天空中至少一項。

13、在一些實施例中，所述方法還包括：

14、將所述礦區(qū)的天氣信息及地理信息輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型；

15、所述基于每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征，輸出所述礦區(qū)在所述第一時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果，包括：基于所述天氣信息、所述地理信息以及每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征，輸出所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

16、在一些實施例中，所述方法還包括：

17、在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合所述第一條件的情況下，獲取所述至少一個攝像設(shè)備在所述第二時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第二視頻，將所述第二視頻輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型以輸出所述礦區(qū)在所述第二時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

18、在一些實施例中，所述方法還包括：

19、在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合第二條件的情況下，間隔目標時長后，獲取所述至少一個攝像設(shè)備在第三時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第三視頻，將所述第三視頻輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型以輸出所述礦區(qū)在所述第三時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

20、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測裝置，所述裝置包括：

21、獲取模塊，用于獲取至少一個攝像設(shè)備在第一時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第一視頻；

22、輸入模塊，用于將所述第一視頻輸入空氣質(zhì)量檢測模型，通過所述空氣質(zhì)量檢測模型的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述第一視頻的rgb圖像進行特征提取，得到第一視頻特征，并通過所述空氣質(zhì)量檢測模型的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述第一視頻進行語義分割，得到第二視頻特征，其中，所述第一視頻特征指示所述第一視頻的顏色信息和紋理信息，所述第二視頻特征指示所述第一視頻中的多個區(qū)域，所述多個區(qū)域包括天空區(qū)域和非天空區(qū)域；

23、融合模塊，用于基于所述第二視頻特征所指示的多個區(qū)域，對所述第一視頻特征和所述第二視頻特征進行融合，得到每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征；

24、輸出模塊，用于基于每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征，輸出所述礦區(qū)在所述第一時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果；

25、發(fā)送模塊，用于在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合第一條件的情況下，發(fā)送預(yù)警信息，所述預(yù)警信息指示所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果以及參考環(huán)保措施，所述參考環(huán)保措施指示對所述礦區(qū)實施的空氣質(zhì)量治理方式，以提升所述礦區(qū)在第二時間段的空氣質(zhì)量，所述第二時間段在所述第一時間段之后。

26、在一些實施例中，所述空氣質(zhì)量檢測模型包括多個第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)一個分割參數(shù)，所述輸入模塊，包括：

27、確定單元，用于基于所述第一視頻的視頻內(nèi)容，確定與所述第一視頻相匹配的目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

28、語義分割單元，用于通過所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的目標分割參數(shù)，對所述第一視頻進行語義分割，得到所述第二視頻特征。

29、在一些實施例中，所述確定單元，用于：

30、基于所述視頻內(nèi)容所指示的對象類型和對象數(shù)量，確定所述目標第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述對象類型包括動物、植物、建筑物、天空中至少一項。

31、在一些實施例中，所述輸入模塊，還用于：

32、將所述礦區(qū)的天氣信息及地理信息輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型；

33、所述輸出模塊，用于：基于所述天氣信息、所述地理信息以及每個區(qū)域?qū)?yīng)的融合視頻特征，輸出所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

34、在一些實施例中，所述獲取模塊，還用于：

35、在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合所述第一條件的情況下，獲取所述至少一個攝像設(shè)備在所述第二時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第二視頻，將所述第二視頻輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型以輸出所述礦區(qū)在所述第二時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

36、在一些實施例中，所述獲取模塊，還用于：

37、在所述空氣質(zhì)量檢測結(jié)果符合第二條件的情況下，間隔目標時長后，獲取所述至少一個攝像設(shè)備在第三時間段對礦區(qū)進行拍攝得到的第三視頻，將所述第三視頻輸入所述空氣質(zhì)量檢測模型以輸出所述礦區(qū)在所述第三時間段的空氣質(zhì)量檢測結(jié)果。

38、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有程序代碼，所述處理器用于執(zhí)行所述程序代碼，以實現(xiàn)上述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測方法。

39、第四方面，本技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)包括：當(dāng)所述計算機可讀存儲介質(zhì)中的程序代碼由電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時，使得電子設(shè)備能夠執(zhí)行上述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦區(qū)空氣質(zhì)量檢測方法。

40、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。