智能化砂石骨料生产系统技术方案

本申请涉及智能生产领域，其具体地公开了一种智能化砂石骨料生产系统，其采用基于深度神经网络模型的人工智能技术，获取预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频和预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值，将视频提取关键帧后依次通过时间注意力和空间注意力的卷积网络进行脱水变化特征提取，将湿度值排列为向量后通过时序编码器编码，融合两者特征以得到用于表示砂石骨料脱水是否彻底的分类结果

【技术实现步骤摘要】
智能化砂石骨料生产系统


[0001]本申请涉及智能生产领域，且更为具体地，涉及一种智能化砂石骨料生产系统
。

技术介绍

[0002]砂石骨料生产过程中，需要对破碎后的骨料进行脱水处理，去除其中的水分
。
若骨料中的水分没有彻底的脱离，含水量会影响材料的性能
、
增加运输成本，甚至含水量高的骨料在使用和堆放过程中容易产生泥浆
、
粉尘等问题，对环境造成污染
。
但由于现有技术中很难精准的判断脱水处理中骨料中的水分是否去除干净，导致生产时间增加，进而降低生产效率
。
[0003]因此，期待一种优化的智能化砂石骨料生产方案
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请
。
本申请的实施例提供了一种智能化砂石骨料生产系统，其采用基于深度神经网络模型的人工智能技术，获取预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频和预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值，将视频提取关键帧后依次通过时间注意力和空间注意力的卷积网络进行脱水变化特征提取，将湿度值排列为向量后通过时序编码器编码，融合两者特征以得到用于表示砂石骨料脱水是否彻底的分类结果
。
进而，可以快速准确地判断砂石骨料脱水是否彻底，帮助生产过程中实时监测和控制砂石骨料的脱水效果，从而提高了生产效率
。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种智能化砂石骨料生产系统，其包括：
[0006]监控与数据采集模块，用于获取预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频和预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值；
[0007]脱水关键帧提取模块，用于从所述预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频中提取多个脱水监控关键帧；
[0008]脱水时间特征提取模块，用于将所述多个脱水监控关键帧通过使用时间注意力机制的卷积神经网络模型以得到脱水时间变化特征图；
[0009]脱水空间特征提取模块，用于将所述脱水时间变化特征图通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到脱水空间变化特征向量；
[0010]湿度时序特征编码模块，用于将所述预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值按照时间维度排列为湿度输入向量后通过时序编码器以得到湿度特征向量；
[0011]融合模块，用于融合所述脱水空间变化特征向量和所述湿度特征向量以得到分类特征向量；
[0012]分类结果生成模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示砂石骨料脱水是否彻底
。
[0013]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述脱水关键帧提取模块，用于：以预定采样频率从所述砂石骨料脱水处理的监控视频中提取多个脱水监控关键帧
。
[0014]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述脱水时间特征提取模块，包括：相邻帧提取单元，用于从所述多个脱水监控关键帧中提取相邻的第一脱水监控关键帧和第二脱水监控关键帧；第一卷积编码单元，用于将所述第一脱水监控关键帧
、
所述第二脱水监控关键帧分别通过所述使用时间注意力机制的卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到第一卷积特征图和第二卷积特征图；时间注意力单元，用于计算所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图之间的按位置点乘以得到时间注意力图；注意力激活单元，用于将所述时间注意力图输入
Softmax
激活函数以得到时间注意力特征图；第二卷积编码单元，用于将所述第二脱水监控关键帧通过所述使用时间注意力机制的卷积神经网络模型的第三卷积层以得到第三卷积特征图；以及，注意力施加单元，用于计算所述第三卷积特征图和所述时间注意力特征图之间的按位置点乘以得到对应于所述脱水时间变化特征图
。
[0015]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述脱水空间特征提取模块，包括：卷积编码单元，用于将所述脱水时间变化特征图输入所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的多层卷积层以得到脱水分布特征图；空间注意力单元，用于将所述脱水分布特征图通过所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的空间注意力模块以得到空间注意力特征矩阵；注意施加单元，用于计算所述脱水分布特征图的沿通道维度的各个特征矩阵与所述空间注意力特征矩阵的按位置点乘以得到脱水空间变化特征图；以及，池化单元，用于将所述脱水空间变化特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵的池化以得到所述脱水空间变化特征向量
。
[0016]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述空间注意力单元，用于：使用所述空间注意力模块分别对所述脱水分布特征图进行沿通道维度的全局平均值池化和全局最大池池化以得到第一特征矩阵和第二特征矩阵；将所述第一特征矩阵和第二特征矩阵进行聚合以得到空间特征图；使用所述空间注意力模块对所述空间特征图进行卷积处理以得到空间注意力矩阵；以及，使用
Sigmoid
函数对所述空间注意力矩阵进行非线性激活以得到所述空间注意力特征矩阵
。
[0017]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述湿度时序特征编码模块，用于：使用所述时序编码器的全连接层以如下全连接编码公式对所述湿度输入向量进行全连接编码以提取出所述湿度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述全连接编码公式为：其中
X
是所述湿度输入向量，
Y
是输出向量，
W
是权重矩阵，
B
是偏置向量，表示矩阵乘；使用所述时序编码器的一维卷积层以如下一维编码公式对所述湿度输入向量进行一维卷积编码以提取出所述湿度输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述一维编码公式为：
[0018][0019]其中，
a
为卷积核在
x
方向上的宽度，
F(a)
为卷积核参数向量，
G(x
‑
a)
为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，
w
为卷积核的尺寸，
X
表示所述湿度输入向量，
Cov(X)
表示对所述湿度输入向量进行一维卷积编码
。
[0020]在上述智能化砂石骨料生产系统中，所述分类结果生成模块，包括：全连接编码单元，用于使用所述分类器的全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类
特征向量；以及，分类单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的
Softmax
分类函数以得到所述分类结果
。
[0021]与现有技术相比，本申请提供的一种智能化砂石骨料生产系统，其采用基于深度神经网络模型的人工智能技术，获取预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频和预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值，将视频提取关键帧后依次通过时间注意力和空间注意力的卷积网络进行脱水变化特征提取，将湿度值排列为向量后通过时序编码器编码，以得到用于表示砂石骨料脱水是否彻底本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，包括：监控与数据采集模块，用于获取预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频和预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值；脱水关键帧提取模块，用于从所述预定时间段内砂石骨料脱水处理的监控视频中提取多个脱水监控关键帧；脱水时间特征提取模块，用于将所述多个脱水监控关键帧通过使用时间注意力机制的卷积神经网络模型以得到脱水时间变化特征图；脱水空间特征提取模块，用于将所述脱水时间变化特征图通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到脱水空间变化特征向量；湿度时序特征编码模块，用于将所述预定时间内多个预定时间点的砂石骨料的湿度值按照时间维度排列为湿度输入向量后通过时序编码器以得到湿度特征向量；融合模块，用于融合所述脱水空间变化特征向量和所述湿度特征向量以得到分类特征向量；分类结果生成模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示砂石骨料脱水是否彻底
。2.
根据权利要求1所述的智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，所述脱水关键帧提取模块，用于：以预定采样频率从所述砂石骨料脱水处理的监控视频中提取多个脱水监控关键帧
。3.
根据权利要求2所述的智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，所述脱水时间特征提取模块，包括：相邻帧提取单元，用于从所述多个脱水监控关键帧中提取相邻的第一脱水监控关键帧和第二脱水监控关键帧；第一卷积编码单元，用于将所述第一脱水监控关键帧
、
所述第二脱水监控关键帧分别通过所述使用时间注意力机制的卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到第一卷积特征图和第二卷积特征图；时间注意力单元，用于计算所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图之间的按位置点乘以得到时间注意力图；注意力激活单元，用于将所述时间注意力图输入
Softmax
激活函数以得到时间注意力特征图；第二卷积编码单元，用于将所述第二脱水监控关键帧通过所述使用时间注意力机制的卷积神经网络模型的第三卷积层以得到第三卷积特征图；注意力施加单元，用于计算所述第三卷积特征图和所述时间注意力特征图之间的按位置点乘以得到对应于所述脱水时间变化特征图
。4.
根据权利要求3所述的智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，所述脱水空间特征提取模块，包括：卷积编码单元，用于将所述脱水时间变化特征图输入所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的多层卷积层以得到脱水分布特征图；空间注意力单元，用于将所述脱水分布特征图通过所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的空间注意力模块以得到空间注意力特征矩阵；
注意施加单元，用于计算所述脱水分布特征图的沿通道维度的各个特征矩阵与所述空间注意力特征矩阵的按位置点乘以得到脱水空间变化特征图；池化单元，用于将所述脱水空间变化特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵的池化以得到所述脱水空间变化特征向量
。5.
根据权利要求4所述的智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，所述空间注意力单元，用于：使用所述空间注意力模块分别对所述脱水分布特征图进行沿通道维度的全局平均值池化和全局最大池池化以得到第一特征矩阵和第二特征矩阵；将所述第一特征矩阵和第二特征矩阵进行聚合以得到空间特征图；使用所述空间注意力模块对所述空间特征图进行卷积处理以得到空间注意力矩阵；使用
Sigmoid
函数对所述空间注意力矩阵进行非线性激活以得到所述空间注意力特征矩阵
。6.
根据权利要求5所述的智能化砂石骨料生产系统，其特征在于，所述湿度时序特征编码模块，用于：使用所述时序编码器的全连接层以如下全连接编码公式对所述湿度输入向量进行全连...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤吉军，张红，喻剑光，
申请(专利权)人：安徽凤阳硅皇石英有限公司，
类型：发明
国别省市：