[发明专利]一种工地空气质量检测和工况去雾的分布计算方法及系统

说明书

本发明提出了一种工地空气质量检测和工况去雾的分布计算方法及系统，所述系统包括图像获取模块，工地空气污染度判断模块，工况去雾还原模块和工地设备检测模块；所述方法包括以下步骤：获取工地工况图像后，通过初始编码器提取工地工况特征F_1；对工地工况特征分三路进行并行处理，第一路用于判断工况大气指标是否合格，第二路用于恢复雾霾干扰下的工地工况图，第三路用于工地目标检测，以判断工地状态。本发明采用深度神经网络技术对工地监控区域的图像进行工地空气质量检测和工况去雾的分析，相比于传统的计算机视觉方法，具有更准确的结果响应。

技术领域

本发明涉及人工智能、区块链、CIM、智慧工地技术领域，尤其涉及一种工地空气质量检测和工况去雾的分布计算方法及系统。

背景技术

近年来，随着我国基建事业的快速发展，出现愈来愈多的工地类型及复杂工况：一些工地施工过程不规范，造成扬尘；一些工地在污染指数较高的情况下违规开工。因此，针对各类型工地的环境管控刻不容缓。

目前，在技术领域上，关于大气质量检测系统多是由各类空气传感器构成，如CN113092330A一种空气质量检测装置及其方法等，能进行PM2.5浓度等空气质量检测，但是使用该种类型系统进行大区域范围的大气质量检测时，布设的系统将会很大，不仅会增加成本，而且检测效果并不明显。也有使用图像处理技术进行工地环境监测，如CN111428694A基于区块链的智慧工地异常烟雾监测系统，但是该方案的神经网络模型仅进行一类语义特征进行提取，未进行多类特征融合实现多种功能；如CN107749052 A基于深度学习神经网络的图像去雾方法及系统，但是该方案仅提供了一种图像去雾方案，并未涉及如何进行工地空气质量检测功能。

发明内容

为了解决上述问题，有必要提供一种工地空气质量检测和工况去雾的分布计算方法及系统。

本发明第一方面提出一种工地空气质量检测和工况去雾的分布计算方法，所述方法包括以下步骤：

获取工地工况图像后，通过初始编码器提取工地工况特征F_1；

对工地工况特征分三路进行并行处理，第一路用于判断工况大气指标是否合格，第二路用于恢复雾霾干扰下的工地工况图，第三路用于工地目标检测，以判断工地状态。

基于上述，对工地工况特征F_1分三路进行并行处理包括：第一路输入至工地空气污染度编码器进一步提取局部特征，经全连接网络处理后，输出工地空气污染度判断；第二路输入至工地去雾编码器进一步提取局部特征，与工地空气污染度编码器进行特征融合后，输入至解码器，输出工地去雾后工况图；第三路输入至工地设备检测编码器进一步提取局部特征，之后输入至解码器，输出工地目标边界框位置。

基于上述，对工地工况特征F_1的第一路处理为：对工地初始特征F_1提取局部特征空气污染度特征F_2后，通过maxpooling或faltten机制将空气污染度特征F_2转化为一维张量，最后放入全连接网络进行不同污染度的分类输出。

基于上述，对工地工况特征F_1的第二路处理为：对工地初始特征F_1进行与空气污染度特征F_2维度一致的特征提取；对空气污染度特征F_2和特征提取后的工地初始特征F_1进行不同特征的Concatenate操作；对Concatenate操作后的特征进行解码获得去雾后工况图。

基于上述，还包括网络模型训练：收集多对不同等级雾霾下的工况图和无大气污染的工况图，采用倒金字塔结构模型，从五个不同的尺度处理图像，使用不同尺寸的卷积滤波器来并行处理特征；在每个卷积计算后，使用 Leaky ReLU 激活函数，输出层使用tanh函数。