【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种工地裸土监测方法及终端。
技术介绍
1、随着城镇化的加速，建筑施工区域越来越多，工地的规范管理显得尤为重要。在工地施工期间经常有大量的裸土区域出现，这些裸露的土地由于没有植被保护，容易引发扬尘、水土流失等现象，从而导致严重的生态环境问题。随着人们对环保的重视，建筑施工现场对扬尘的控制要求也越来越高，一般会要求对现场的裸土区域进行覆盖，以避免引起严重的施工环境问题。
2、由于施工的工期一般比较长，采用人工巡视，不仅效率低下，而且也增加了人工成本。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种工地裸土监测方法及终端，能够更高效且准确地实现工地裸土的监测。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种工地裸土监测方法，包括步骤：
4、获取用于训练的工地图像库；
5、使用所述用于训练的工地图像库对改进的deeplabv3+模型进行训练，得到训练后的deeplabv3+模型，所述改进的deeplabv3+模型加入了混合注意力机制和不同空洞率的卷积层；
6、获取待监测工地图像，并使用所述训练后的deeplabv3+模型对所述待监测工地图像进行裸土区域的提取，得到结果图像；
7、基于所述结果图像进行裸土区域的告警；
8、所述获取用于训练的工地图像库之前，还包括：
9、在deeplabv3+模型的特征提取部分引入混合注意力
10、在所述引入混合注意力机制的deeplabv3+模型的空洞空间金字塔池化模块增加不同空洞率的卷积层，同时在解码部分采用多尺度特征融合方法，并引入dice loss和bce混合的损失函数，得到改进的deeplabv3+模型；
11、所述在deeplabv3+模型的特征提取部分引入混合注意力机制，得到引入混合注意力机制的deeplabv3+模型包括：
12、将标准卷积重新构造为深度卷积和逐点卷积，并使用xception网络作为deeplabv3+模型中的特征提取的骨干网络；
13、使用预设大小的分离卷积替换最大池化层，并在每次完成预设大小深度卷积后，增加批量归一化层和非线性激活函数；
14、在所述xception网络引入混合注意力机制，生成引入混合注意力机制的deeplabv3+模型。
15、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
16、一种工地裸土监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
17、获取用于训练的工地图像库；
18、使用所述用于训练的工地图像库对改进的deeplabv3+模型进行训练，得到训练后的deeplabv3+模型，所述改进的deeplabv3+模型加入了混合注意力机制和不同空洞率的卷积层；
19、获取待监测工地图像，并使用所述训练后的deeplabv3+模型对所述待监测工地图像进行裸土区域的提取，得到结果图像；
20、基于所述结果图像进行裸土区域的告警；
21、所述获取用于训练的工地图像库之前，还包括：
22、在deeplabv3+模型的特征提取部分引入混合注意力机制，得到引入混合注意力机制的deeplabv3+模型；
23、在所述引入混合注意力机制的deeplabv3+模型的空洞空间金字塔池化模块增加不同空洞率的卷积层，同时在解码部分采用多尺度特征融合方法，并引入dice loss和bce混合的损失函数，得到改进的deeplabv3+模型；
24、所述在deeplabv3+模型的特征提取部分引入混合注意力机制，得到引入混合注意力机制的deeplabv3+模型包括：
25、将标准卷积重新构造为深度卷积和逐点卷积，并使用xception网络作为deeplabv3+模型中的特征提取的骨干网络；
26、使用预设大小的分离卷积替换最大池化层，并在每次完成预设大小深度卷积后，增加批量归一化层和非线性激活函数；
27、在所述xception网络引入混合注意力机制，生成引入混合注意力机制的deeplabv3+模型。
28、本专利技术的有益效果在于：使用获取的用于训练的工地图像库对改进的deeplabv3+模型进行训练，得到训练后的deeplabv3+模型，改进的deeplabv3+模型在deeplabv3+模型的特征提取部分引入混合注意力机制，在引入混合注意力机制的deeplabv3+模型的空洞空间金字塔池化模块增加不同空洞率的卷积层，同时在解码部分采用多尺度特征融合方法，并引入dice loss和bce混合的损失函数，获取待监测工地图像，并使用训练后的deeplabv3+模型对待监测工地图像进行裸土区域的提取，得到结果图像，基于结果图像进行裸土区域的告警，不再像现有技术中采用人工巡检，利用改进的deeplabv3+模型可自动且精准地对待监测工地图像进行裸土区域的监测以及告警，提高了监测的准确度以及效率，同时能够不间断地进行监控，提高了监测的及时性，从而更高效且准确地实现工地裸土的监测。
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1.一种工地裸土监测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述获取用于训练的工地图像库包括：
3.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述预设大小为3×3。
4.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述基于所述结果图像进行裸土区域的告警包括：
5.一种工地裸土监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种工地裸土监测终端，其特征在于，所述获取用于训练的工地图像库包括：
7.根据权利要求5所述的一种工地裸土监测终端，其特征在于，所述预设大小为3×3。
8.根据权利要求5所述的一种工地裸土监测终端，其特征在于，所述基于所述结果图像进行裸土区域的告警包括：
【技术特征摘要】
1.一种工地裸土监测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述获取用于训练的工地图像库包括：
3.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述预设大小为3×3。
4.根据权利要求1所述的一种工地裸土监测方法，其特征在于，所述基于所述结果图像进行裸土区域的告警包括：
5.一种工地裸土监测终端，包括存储器、处理器及...
【专利技术属性】
技术研发人员：林大甲，黄宗荣，郑敏忠，江世松，
申请(专利权)人：金钱猫科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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