【技术实现步骤摘要】
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
本专利技术涉及视频图像分析
，特别是涉及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。
技术介绍
智能制造是具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具体体现在制造过程的各个环节与新一代信息技术深度融合，新一代信息技术包括物联网、大数据、人工智能等。智能制造大体具有四大特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以网通互联为支撑。随着智能制造的发展，工厂车间趋于无人化与全自动管理，如何在无人的环境下管理好工厂车间，确保车间的正常运行与生产效率已经成为迫在眉睫的问题。随着近几年人工智能的高速发展，视频分析技术也得到了快速发展和应用，视频分析技术接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备，通过智能化图像识别处理技术，对车间状态进行监控，通过实时分析，将分析数据传导综合监控平台及客户端。工厂的生产车间的状况复杂，在进行智能监控时通常至少面临如下问题：首先，生产车间内各类机器、搬运车辆、辅...
【技术保护点】
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：利用帧间差分法识别待分析对象的工作状态；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；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。
【技术特征摘要】
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：利用帧间差分法识别待分析对象的工作状态；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；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，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。3.如权利要求1或2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。4.如权利要求1或2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...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡海洋，朱相玲，
申请(专利权)人：杭州智尚云科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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