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申请/专利权人：四川国蓝中天环境科技集团有限公司
申请日：2024-12-31
公开（公告）日：2025-01-28
公开（公告）号：CN119380287A
专利技术分类：..监视或监测活动，例如 用于识别可疑物体（识别微观物体 G06V20/69）[2022.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的城市工地扬尘风险监管方法，获取在监测时间段内工地内监管区域中各监测设备的监控视频流；对每个监测设备的监控视频流进行逐帧分析，将每个监测设备的图片帧存入该监测设备对应的图片识别队列中；将每个监测设备的图片识别队列中的图片帧依次输入到预先训练好的工地裸土识别模型中，当工地裸土识别模型输出的识别结果为裸土未覆盖时，将该图片帧另存到新的管控数据流中，管控数据流的时长为固定的预设时间阈值；对各监测设备对应的管控数据流进行整合，生成告警信息。构建工地内裸土识别模型，借助实时监控摄像系统。实现对工地内各施工区域的裸土覆盖情况的监管，从而实现对城市工地扬尘风险进行管控。
专利权项：1.一种基于深度学习的城市工地扬尘风险监管方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、获取在监测时间段内工地内监管区域中各监测设备的监控视频流；S2、对每个监测设备的监控视频流进行逐帧分析，将每个监测设备的图片帧存入该监测设备对应的图片识别队列中；S3、将每个监测设备的图片识别队列中的图片帧依次输入到预先训练好的工地裸土识别模型中，当工地裸土识别模型输出的识别结果为裸土未覆盖时，将识别结果为裸土未覆盖的图片帧另存到新的管控数据流中，管控数据流的时长为固定的预设时间阈值；S4、对各监测设备对应的管控数据流进行整合，生成告警信息。
百度查询： 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 一种基于深度学习的城市工地扬尘风险监管方法
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