一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，包括构建扬尘识别模型，实时采集工地图像，并采用超像素分割算法对工地图像进行分割，采用合并算法对分割后的图像进行合并，得到合并后的图像，对合并后的图像进行特征提取，得到工地图像的特征值，将工地图像的特征值输入扬尘识别模型进行识别，得到工地扬尘识别结果；通过采用超像素分割算法对工地图像进行分割处理，能够有效去掉工地图像的冗余信息，从而大大降低处理的图像信息量，进而有效提高扬尘检测效率和准确度，此外，通过采用合并算法对分割后的图像进行合并，能够便于后续对图像的特征提取，从而使得获取的特征值更加准确，进一步有效提高扬尘检测效率和准确度。尘检测效率和准确度。尘检测效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法


[0001]本专利技术涉及工地扬尘检测
，尤其涉及一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法。

技术介绍

[0002]随着经济的飞速发展，城市发展日新月异，在城市飞速发展过程中，无可避免的出现了大量的建筑工地，数量庞大的建筑工地会释放大量的扬尘并释放到大气中，对建筑工地周围的环境造成恶劣的影响，最终形成严重的环境污染问题，而且在这些扬尘中，又含有大量对人体有害的物质，会给工作人员的健康造成影响，因此，需要实时对工地的扬尘进行检测，现有技术一般通过图像检测的方式实现工地的扬尘检测，然而，现有技术需要处理大量的无效图像信息，导致检测效率低和准确度低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提出一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，可以解决现有工地扬尘检测所存在的检测效率低和准确度低的缺陷。
[0004]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，具体包括以下步骤：
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1，构建扬尘识别模型，所述扬尘识别模型的输入端为工地图像的特征值，输出端为工地扬尘识别结果；步骤S2，实时采集工地图像，并采用超像素分割算法对工地图像进行分割，得到分割后的图像；步骤S3，采用合并算法对分割后的图像进行合并，得到合并后的图像；步骤S4，对合并后的图像进行特征提取，得到工地图像的特征值；步骤S5，将工地图像的特征值输入扬尘识别模型进行识别，得到工地扬尘识别结果，从而实现工地的扬尘检测。2.根据权利要求1所述的一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11，获取工地图像的特征值；步骤S12，将工地图像特征值输入至神经网络模型中进行训练，得到扬尘识别模型。3.根据权利要求2所述的一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，其特征在于，所述神经网络模型采用BP神经网络模型。4.根据权利要求3所述的一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，其特征在于，所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层。5.根据权利要求1或4所述的一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，其特征在于，所述超像素分割算法采用SLIC线性迭代聚类算法，所述步骤S2中利用超像素分割算法对工地图像进行分割具体包括以下步骤：步骤S21，对工地图像进行色彩模式转换，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王弘越，袁文怡，肖在春，黄洁，
申请(专利权)人：广州伏羲智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：