【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及结冰检测，尤其是涉及一种基于目标检测的结冰ai检测方法及系统。
技术介绍
1、冷却塔是用水作为循环冷却剂，从一系统中吸收热量排放至大气中，以降低水温的装置；其冷是利用水与空气流动接触后进行冷热交换产生蒸汽，蒸汽挥发带走热量达到蒸发散热、对流传热和辐射传热等原理来散去工业上或制冷空调中产生的余热来降低水温的蒸发散热装置，以保证系统的正常运行，装置一般为桶状，故名为冷却塔。
2、当冬季来临时，外界温度降低易使冷却塔结冰，导致冷却塔冷却效果大大降低，而且多次冻融会减少冷却塔的使用寿命，增加人工成本。冷却塔结冰检测识别方法主要可分为传统方法和人工智能方法。传统方法冷却塔结冰检测多为人工检测，由工作人员定期巡查，然后进行人工除冰，这种操作不仅仅是增加了工作人员的工作量，无法做到全方面的覆盖，从而导致漏检和定位不准，而且人工除冰会造成管道、浮球阀等零件的损坏。因此，亟需一种基于目标检测的结冰ai检测方法，实现智能ai检测。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于目标检测的结冰ai检测方法，解决传统人工检测费时费力，且无法做到全方面的覆盖，从而导致漏检和定位不准等问题。
2、本专利技术提供了一种基于目标检测的结冰ai检测方法，包括：
3、获取冷却塔历史图像以及对应的历史天气数据；
4、对所述冷却塔历史图像进行分析，确定结冰数据；
5、根据所述结冰数据构建网络环境模型；
6、对所述结冰数据和历史天气数据
7、根据所述训练数据集对所述网络环境模型进行训练，得到网络环境模型的主干网络和注意力机制；
8、根据所述测试数据集对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行测试，得到测试后的网络环境模型；
9、获取冷却塔实时视频，根据所述网络环境模型对所述冷却塔实时视频进行目标检测。
10、在本申请的一些实施例中，所述结冰数据包括结冰位置、结冰厚度、结冰宽度和结冰形状；
11、所述历史天气数据包括温度、湿度、降雨量、降雪量和天气特征。
12、在本申请的一些实施例中，根据所述结冰数据构建网络环境模型，包括：
13、根据所述结冰数据进行建模，得到包括主干网络的网络环境模型；
14、根据所述主干网络，得到注意力机制雏形，所述注意力机制雏形包括结冰特征检测过程；
15、将所述结冰数据输入到所述注意力机制雏形进行迭代训练，并得到注意力机制。
16、在本申请的一些实施例中，对所述结冰数据和历史天气数据进行处理，得到训练数据集和测试数据集，包括：
17、对所述结冰数据和历史天气数据进行数据清洗和归一化处理，并将所述历史天气数据中的天气特征进行量化处理；
18、将处理后的数据随机分为训练数据集和测试数据集；
19、所述训练数据集中的数据数量大于所述测试数据集中的数据数量。
20、在本申请的一些实施例中，将所述历史天气数据中的天气特征进行量化处理，包括：
21、预设有天气特征量化表，所述天气特征量化表中包括天气特征，所述天气特征设置有对应的量化值；
22、获取天气特征，根据所述天气特征量化表确定所述天气特征对应的量化值。
23、在本申请的一些实施例中，根据所述测试数据集对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行测试，得到测试后的网络环境模型,包括：
24、所述测试数据集对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行测试；得到测试结果，并将测试结果与所述测试数据集对应的冷却塔历史图像进行比较，确定检测准确率；
25、若所述检测准确率在预设检测准确范围内，则保留所述网络环境模型的主干网络和注意力机制；
26、若所述检测准确率不在预设检测准确范围内，则对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行调整，并重新进行测试。
27、在本申请的一些实施例中，根据所述网络环境模型对所述冷却塔实时视频进行目标检测，包括：
28、将所述冷却塔实时视频按帧生成若干冷却塔实时图像，并将所述冷却塔实时图像输入到所述网络环境模型；
29、所述网络环境模型的主干网络根据所述注意力机制对所述冷却塔实时图像进行目标检测，得到结冰检测结果。
30、在本申请的一些实施例中，所述方法还包括：
31、对所述冷却塔实时视频进行目标检测后，根据结冰检测结果进行预警。
32、本专利技术还公开了一种基于目标检测的结冰ai检测系统，包括：
33、数据采集模块，所述数据采集模块用于获取冷却塔历史图像以及对应的历史天气数据；
34、数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述冷却塔历史图像进行分析，确定结冰数据；并对所述结冰数据和历史天气数据进行处理，得到训练数据集和测试数据集；
35、模型构建模块，所述模型构建模块用于根据所述结冰数据构建网络环境模型；根据所述训练数据集对所述网络环境模型进行训练，得到网络环境模型的主干网络和注意力机制；以及根据所述测试数据集对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行测试，得到测试后的网络环境模型；
36、结冰检测模块，所述结冰检测模块用于获取冷却塔实时视频，根据所述网络环境模型对所述冷却塔实时视频进行目标检测，得到结冰检测结果。
37、在本申请的一些实施例中，还包括，结冰预警模块，所述结冰预警模块用于当检测到冷却塔结冰时做出预警。
38、本专利技术提供了一种基于目标检测的结冰ai检测方法，包括：获取冷却塔历史图像以及对应的历史天气数据；对所述冷却塔历史图像进行分析，确定结冰数据；根据所述结冰数据构建网络环境模型；对所述结冰数据和历史天气数据进行处理，得到训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集对所述网络环境模型进行训练，得到网络环境模型的主干网络和注意力机制；根据所述测试数据集对所述网络环境模型的主干网络和注意力机制进行测试，得到测试后的网络环境模型；获取冷却塔实时视频，根据所述网络环境模型对所述冷却塔实时视频进行目标检测。
39、本专利技术通过构建网络环境模型，获取大量数据对网络环境模型的主干网络和注意力机制进行训练和测试，使得注意力机制能过精准检测识别结冰特征，并及时作出预警。提高了对结冰检测的精度，节约了人力和成本，保证冷却塔的正常运行。
40、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰AI检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.基于目标检测的结冰AI检测系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于目标检测的结冰AI检测系统，其特征在于，还包括，结冰预警模块，所述结冰预警模块用于当检测到冷却塔结冰时做出预警。
【技术特征摘要】
1.基于目标检测的结冰ai检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰ai检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰ai检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的结冰ai检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于目标检测的结冰ai检测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于目标检测的...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊玳莹，刘旗，徐强，付意波，孙希夷，熊泗洲，
申请(专利权)人：上海芭比信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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