[发明专利]基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法、装置、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取生产环境的监控视频，利用目标识别模型对监控视频中的至少三个连续帧进行识别，得到各帧中包含待分析对象的感兴趣区域；

根据待分析对象的不同，对各感兴趣区域进行如下处理中的一种：

针对部件运动幅度大的设备或工件、和动作模式模糊的车间工人，利用帧间差分法识别待分析对象的工作状态；

针对颜色特征显著的设备或工件，利用基于HSV空间的帧间差分法识别待分析对象的工作状态；

针对动作模式固定的设备或工件，利用基于ORB特征的特征匹配方法识别待分析对象的工作状态；

根据待分析对象的工作状态，计算设备综合效率。

2.如权利要求1所述的基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法，其特征在于，利用帧间差分法识别待分析对象的工作状态，具体包括：

在三个连续帧中，对第一帧感兴趣区域和第二帧感兴趣区域进行帧间差分运算，得到第一帧间差分图；对第二帧感兴趣区域和第三帧感兴趣区域进行帧间差分运算，得到第二帧间差分图；

依据设定阈值对第一帧间差分图和第二帧间差分图分别进行二值化操作，得到二值化的第一帧间差分图和二值化的第二帧间差分图；

对二值化的第一帧间差分图和二值化的第二帧间差分图进行逻辑与运算，依据运算结果得到待分析对象的工作状态。

3.如权利要求1所述的基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法，其特征在于，利用基于HSV空间的帧间差分法识别待分析对象的工作状态，具体包括：

将感兴趣区域转换为HSV颜色空间下的图像，并对该图像进行二值化处理；

在三个连续帧中，对二值化的第一帧感兴趣区域和二值化的第二帧感兴趣区域进行帧间差分运算，得到第三帧间差分图；对二值化的第二帧感兴趣区域和二值化的第三帧感兴趣区域进行帧间差分运算，得到第四帧间差分图；

对第三帧间差分图和第四帧间差分图进行逻辑与运算，依据运算结果得到待分析对象的工作状态。

4.如权利要求1所述的基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法，其特征在于，利用基于ORB特征的特征匹配方法识别待分析对象的工作状态，具体包括：

计算感兴趣区域对应的ORB特征算子，将该ORB特征算子与对应区域的日常状态图的ORB特征算子进行匹配，依据匹配状态，得到待分析对象的工作状态。

5.如权利要求1所述的基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法，其特征在于，所述目标识别模型的训练过程包括：

获取用于训练的先验数据集，该先验数据集中包括若干特征图片，每个特征图片中包括一个待分析对象的感兴趣区域，每个待分析对象至少对应1000张特征图片；

将先验数据集输入神经网络模型进行训练，得到所述目标识别模型。

6.基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析装置，其特征在于，包括：

第一模块，用于获取生产环境的监控视频，利用目标识别模型对监控视频中的至少三个连续帧进行识别，得到各帧中包含待分析对象的感兴趣区域；

第二模块，用于根据待分析对象的不同，对各感兴趣区域进行如下处理中的一种：针对部件运动幅度大的设备或工件、和动作模式模糊的车间工人，利用帧间差分法识别待分析对象的工作状态；

针对颜色特征显著的设备或工件，利用基于HSV空间的帧间差分法识别待分析对象的工作状态；

针对动作模式固定的设备或工件，利用基于ORB特征的特征匹配方法识别待分析对象的工作状态；

第三模块，用于根据待分析对象的工作状态，计算设备综合效率。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～5任一项所述的基于注意力机制目标检测的设备综合效率分析方法。