应用于工业互联网的生产环境检测方法及系统技术方案

本申请提供了一种应用于工业互联网的生产环境检测方法、系统、计算机可读介质及电子设备。该应用于工业互联网的生产环境检测方法包括：获取生产环境中的环境图像，提取环境图像中各像素点对应的像素信息，并确定各像素点对应的相邻像素点；基于像素点及其相邻像素点的像素信息，对环境图像进行增强处理，得到增强图像；通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征；基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常。通过实时的获取环境图像并对图像进行增强和检测，以判断生产环境中是否存在异常情况，提高了生产环境检测精确性和效率，进而增强了工业生产的效率和可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
应用于工业互联网的生产环境检测方法及系统


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种应用于工业互联网的生产环境检测方法、系统、计算机可读介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在很多工业生产过程中，需要对生产设备、生产环境等区域进行周期性的检测和管理，但是现有的生产环境往往复杂多变，经常需要进行人为的检测，这种方式效率较低，需要较高的人力成本。往往会造成异常检测进度跟不上工业生产的情况，进而造成工业生产效率较低、可靠性较低的问题。

技术实现思路

[0003]本申请的实施例提供了一种应用于工业互联网的生产环境检测方法、系统、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高生产环境检测的效率和精确性。
[0004]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种应用于工业互联网的生产环境检测方法，包括：获取生产环境中的环境图像；提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，并确定各像素点对应的相邻像素点；基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像；通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征；基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常。
[0006]在本申请中，基于前述方案，所述获取生产环境中的环境图像之前，还包括：通过布设在环境中的摄像装置采集生产环境中的环境图像；将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中。
>[0007]在本申请中，基于前述方案，所述将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中，包括：基于所述摄像装置对应的拍摄对象，获取拍摄对象的对象标识；识别所述环境图像对应的目标拍摄对象；将所述目标拍摄对象的对象标识与所述环境图像关联存储。
[0008]在本申请中，基于前述方案，所述提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，确定各像素点对应的相邻像素点，包括：从所述环境图像中确定各像素点对应的像素信息；基于预设的窗口距离，在所述像素点的周围像素点中进行遍历，确定所述像素点对应的至少两个相邻像素点。
[0009]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像，包括：基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，确定所述像素点与所述相邻像素点之间的相关系数；基于所述相关系数和所述像素点的像素信息，确定所述像素点对应的增强像素；基于各像素点的增强像素，生成所述增强图像。
[0010]在本申请中，基于前述方案，所述通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征，包括：将所述增强图像输入预先训练得到的检测模型中，进行特征提取，得到所述增强图像中的目标特征。
[0011]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常，包括：对所述目标特征进行分类，确定各目标特征对应的特征类型；基于所述特征类型及其对应的类型因子，求取异常参数；基于异常参数和参数阈值，确定生产环境是否存在异常。
[0012]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常之后，还包括：生成异常告警信息，并将所述异常告警信息发送至管理终端。
[0013]根据本申请的一个方面，提供了一种应用于工业互联网的生产环境检测系统，包括：获取单元，用于获取生产环境中的环境图像；像素单元，用于提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，并确定各像素点对应的相邻像素点；增强单元，用于基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像；检测单元，用于通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征；异常单元，用于基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常。
[0014]在本申请中，基于前述方案，所述获取生产环境中的环境图像之前，还包括：通过布设在环境中的摄像装置采集生产环境中的环境图像；将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中。
[0015]在本申请中，基于前述方案，所述将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中，包括：基于所述摄像装置对应的拍摄对象，获取拍摄对象的对象标识；识别所述环境图像对应的目标拍摄对象；将所述目标拍摄对象的对象标识与所述环境图像关联存储。
[0016]在本申请中，基于前述方案，所述提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，确定各像素点对应的相邻像素点，包括：从所述环境图像中确定各像素点对应的像素信息；基于预设的窗口距离，在所述像素点的周围像素点中进行遍历，确定所述像素点对应的至少两个相邻像素点。
[0017]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像，包括：基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，确定所述像素点与所述相邻像素点之间的相关系数；基于所述相关系数和所述像素点的像素信息，确定所述像素点对应的增强像素；基于各像素点的增强像素，生成所述增强图像。
[0018]在本申请中，基于前述方案，所述通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征，包括：将所述增强图像输入预先训练得到的检测模型中，进行特征提取，得到所述增强图像中的目标特征。
[0019]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常，包括：对所述目标特征进行分类，确定各目标特征对应的特征类型；基于所述特征类型
及其对应的类型因子，求取异常参数；基于异常参数和参数阈值，确定生产环境是否存在异常。
[0020]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的应用于工业互联网的生产环境检测方法。
[0021]根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的应用于工业互联网的生产环境检测方法。
[0022]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的应用于工业互联网的生产环境检测方法。
[0023]在本申请的技术方案中，通过获取生产环境中的环境图像，提取环境图像中各像素点对应的像素信息，并确定各像素点对应的相邻像素点；基于像素点及其相邻像素点的像素信息，对环境图像进行增强处理，得到增强图像；通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征；基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常。通过实时的获取环境图像并对图像进行增强和检测，以判断生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于工业互联网的生产环境检测方法，其特征在于，包括：获取生产环境中的环境图像；提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，并确定各像素点对应的相邻像素点；基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像；通过预先训练得到的检测模型，检测所述增强图像中的目标特征；基于所述目标特征，确定生产环境是否存在异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取生产环境中的环境图像之前，还包括：通过布设在环境中的摄像装置采集生产环境中的环境图像；将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述摄像装置对应的装置标识和所述环境图像关联存储至数据库中，包括：基于所述摄像装置对应的拍摄对象，获取拍摄对象的对象标识；识别所述环境图像对应的目标拍摄对象；将所述目标拍摄对象的对象标识与所述环境图像关联存储。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述环境图像中各像素点对应的像素信息，确定各像素点对应的相邻像素点，包括：从所述环境图像中确定各像素点对应的像素信息；基于预设的窗口距离，在所述像素点的周围像素点中进行遍历，确定所述像素点对应的至少两个相邻像素点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，对所述环境图像进行增强处理，得到增强图像，包括：基于所述像素点及其相邻像素点的像素信息，确定所述像素点与所述相邻像素点之间的相关系数；基于所述相关系数和所述像素点的像素信息，确定所述像素点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾昌武，黄筱炼，盛英杰，李鸿峰，
申请(专利权)人：深圳市玄羽科技有限公司，
类型：发明
国别省市：