扬尘检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种扬尘检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方案可以获取检测区域的至少一张图像，在图像中确定目标区域，计算目标区域的图像特征，提取图像中的人体关键点信息和车辆关键点信息，并根据人体关键点信息和车辆关键点信息分别计算人体特征和车辆特征，根据图像特征、人体特征以及车辆特征判断检测区域是否发生扬尘。本申请实施例在图像特征基础上结合人体特征和车辆特征综合判断检测区域是否出现扬尘事件，降低其他因素对检测结果的干扰程度，有利于提高扬尘事件的监测效率和准确性。测效率和准确性。测效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
扬尘检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种扬尘检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着社会的发展和建设，大量的扬尘也随之产生，扬尘是由于地面上的尘土在风力、人为带动及其他带动飞扬而进入大气的开放性污染源，其是环境空气中总悬浮颗粒物的重要组成部分。其中，建筑工地、拆迁工地、采矿区及其他工程作业区域是产生扬尘的高发地域，也是构成PM2.5的主要污染源，因此，为了保证人体呼吸系统的健康，需要对扬尘进行监测和识别。
[0003]目前市面上常见的扬尘监测设备主要是采用β射线法、光散射法等监测原理，然而在实际使用过程中，申请人发现通过现有技术检测扬尘时检测精度容易受环境因素影响，从而使得最终的检测结果具有较大的误差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种扬尘检测方法、装置、电子设备及存储介质，可以快速、准确地识别出检测区域是否出现扬尘事件，降低其他因素对检测结果的干扰程度，有利于提高扬尘事件的监测效率和准确性。
[0005]本申请实施例提供一种扬尘检测方法，包括：
[0006]获取检测区域的至少一张图像；
[0007]在所述图像中确定目标区域，计算所述目标区域的图像特征；
[0008]提取所述图像中的人体关键点信息和车辆关键点信息，并根据所述人体关键点信息和车辆关键点信息分别计算人体特征和车辆特征；
[0009]根据所述图像特征、人体特征以及车辆特征判断所述检测区域是否发生扬尘。
[0010]在一实施例中，所述在所述图像中确定目标区域，计算所述目标区域的图像特征，包括：
[0011]根据所述图像的颜色信息以及清晰度信息确定所述图像中的扬尘区域；
[0012]计算所述扬尘区域的扬尘概率，并将所述扬尘概率作为所述目标区域的图像特征。
[0013]在一实施例中，所述根据所述图像特征、人体特征以及车辆特征判断所述检测区域是否发生扬尘，包括：
[0014]根据所述人体特征和车辆特征调整概率阈值；
[0015]将所述扬尘概率与调整后的概率阈值对比，以根据对比结果判断所述检测区域是否发生扬尘。
[0016]在一实施例中，所述根据所述人体特征和车辆特征调整概率阈值，包括：
[0017]获取所述人体特征和车辆特征分别对应的权重值；
[0018]根据所述人体特征和车辆特征分别对应的权重值调整所述概率阈值。
[0019]在一实施例中，所述提取所述图像中的人体关键点信息，包括：
[0020]提取所述图像中人物的人体骨骼点特征，并根据所述人体骨骼点特征确定所述人物的手部位置和预设五官位置；
[0021]所述根据所述人体关键点信息计算人体特征，包括：
[0022]计算所述手部位置对应区域和预设五官位置对应区域的重合比例，以作为所述人体特征。
[0023]在一实施例中，所述提取所述图像中的车辆关键点信息，包括：
[0024]在所述图像中识别车辆的转向信息，并根据所述转向信息确定目标车辆区域；
[0025]所述根据所述车辆关键点信息计算车辆特征，包括：
[0026]判断所述目标车辆区域是否存在泥沙掉落，并将判断结果作为所述车辆特征。
[0027]在一实施例中，在所述图像中确定目标区域之后，计算所述目标区域的图像特征，还包括：
[0028]将所述目标区域划分为两个子图像区域，对所述两个子图像区域分别进行图像增强处理，根据处理后的图像计算所述目标区域的图像特征。
[0029]本申请实施例还提供一种扬尘检测装置，包括：
[0030]获取模块，用于获取检测区域的至少一张图像；
[0031]确定模块，用于在所述图像中确定目标区域，计算所述目标区域的图像特征；
[0032]提取模块，用于提取所述图像中的人体关键点信息和车辆关键点信息，并根据所述人体关键点信息和车辆关键点信息分别计算人体特征和车辆特征；
[0033]判断模块，用于根据所述图像特征、人体特征以及车辆特征判断所述检测区域是否发生扬尘。
[0034]本申请实施例还提供一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，执行本申请实施例提供的任一项所述扬尘检测方法中的步骤。
[0035]本申请实施例还提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一项所述扬尘检测方法中的步骤。
[0036]本申请实施例提供的扬尘检测方法，可以获取检测区域的至少一张图像，在图像中确定目标区域，计算目标区域的图像特征，提取图像中的人体关键点信息和车辆关键点信息，并根据人体关键点信息和车辆关键点信息分别计算人体特征和车辆特征，根据图像特征、人体特征以及车辆特征判断检测区域是否发生扬尘。本申请实施例在图像特征基础上结合人体特征和车辆特征综合判断检测区域是否出现扬尘事件，降低其他因素对检测结果的干扰程度，有利于提高扬尘事件的监测效率和准确性。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附
图。
[0038]图1是本申请实施例提供的扬尘检测方法的第一种流程示意图；
[0039]图2是本申请实施例提供的扬尘检测方法的第二种流程示意图；
[0040]图3是本申请实施例提供的扬尘检测装置的第一种结构示意图；
[0041]图4是本申请实施例提供的扬尘检测装置的第二种结构示意图；
[0042]图5是本申请实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
[0043]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0044]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种扬尘检测方法，其特征在于，包括：获取检测区域的至少一张图像；在所述图像中确定目标区域，计算所述目标区域的图像特征；提取所述图像中的人体关键点信息和车辆关键点信息，并根据所述人体关键点信息和车辆关键点信息分别计算人体特征和车辆特征；根据所述图像特征、人体特征以及车辆特征判断所述检测区域是否发生扬尘。2.如权利要求1所述的扬尘检测方法，其特征在于，所述在所述图像中确定目标区域，计算所述目标区域的图像特征，包括：根据所述图像的颜色信息以及清晰度信息确定所述图像中的扬尘区域；计算所述扬尘区域的扬尘概率，并将所述扬尘概率作为所述目标区域的图像特征。3.如权利要求2所述的扬尘检测方法，其特征在于，所述根据所述图像特征、人体特征以及车辆特征判断所述检测区域是否发生扬尘，包括：根据所述人体特征和车辆特征调整概率阈值；将所述扬尘概率与调整后的概率阈值对比，以根据对比结果判断所述检测区域是否发生扬尘。4.如权利要求3所述的扬尘检测方法，其特征在于，所述根据所述人体特征和车辆特征调整概率阈值，包括：获取所述人体特征和车辆特征分别对应的权重值；根据所述人体特征和车辆特征分别对应的权重值调整所述概率阈值。5.如权利要求1所述的扬尘检测方法，其特征在于，所述提取所述图像中的人体关键点信息，包括：提取所述图像中人物的人体骨骼点特征，并根据所述人体骨骼点特征确定所述人物的手部位置和预设五官位置；所述根据所述人体关键点信息计算人体特征，包括：计算所述手部位置对应区域和预设五官位置对应区域的重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子镜，周有喜，
申请(专利权)人：新疆爱华盈通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：