CN112730166B - 抑制大气颗粒物排放措施的检测方法、装置和检测装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法、装置和检测装置，该方法包括获取拍摄的施工现场图像；将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若是，则确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
Description
技术领域
本申请涉及大气排放技术领域，具体而言，涉及一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法、装置和检测装置。
背景技术
近年来，全国各大省市的环保信息化系统已经基本建设完成，如“网格化大气监测系统”，“工地扬尘在线监测系统”，但是这些监测设备大多是通过颗粒物传感器来采集现场空气数据，采用这种方式监测现场不能实时看到现场的异常情况，因此，目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，但人工监督的方式存在人力成本高，及时性低的问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法、装置和检测装置，用以解决目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，存在的人力成本高、及时性低的问题。
第一方面，本发明提供一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法，包括：获取拍摄的施工现场图像；将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若是，则确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
在上述设计的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法中，本方案通过获取施工现场图像，然后将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型中进行检测，获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，进而获得多个检测结果，然后基于多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若是，则确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若否，则说明施工现场不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，本方案结合现场视频监控以及人工智能算法实时判断施工现场的抑制大气颗粒物排放措施是否完善，减少了人力成本，提高了排放措施监控的实时性和可靠性，解决了目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，存在的人力成本高、及时性低的问题。
在第一方面的可选实施方式中，在所述确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，所述方法还包括：获取所述施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息；根据所述位置信息和拍摄的时间信息对所述施工现场图像设置未合格标识，并将具有未合格标识的所述施工现场图像上传到监管中心。
在第一方面的可选实施方式中，在所述根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，所述方法还包括：若不存在，则确定所述供现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将所述施工现场图像进行存储。
在第一方面的可选实施方式中，所述多个训练完成的排放措施检测模型包括渣土车检测模型，所述将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型以获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，包括：将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，所述第一检测结果包括施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车。
在第一方面的可选实施方式中，所述将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，包括：将所述施工现场图像输入预先训练完成的渣土车检测模型以提取所述施工现场图像中车辆的车牌号对应的特征向量并根据所述车牌号对应的特征向量确定所述车辆是否为渣土车；若否，则输出不具有渣土车的检测结果；若是，则提取所述车辆车身对应的特征向量并根据所述车辆车身对应的特征向量判断所述渣土车是否具有抑制大气颗粒物排放措施，若是，则输出具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果，若否，则输出不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果。
在第一方面的可选实施方式中，所述多个训练完成的排放措施检测模型包括防尘网检测模型，所述将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型以获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，包括：将所述施工现场图像分别输入训练完成的防尘网检测模型，以获得所述防尘网检测模型输出的第二检测结果，所述第二结果包括裸露土地有防尘网或裸露土地没有防尘网。
在第一方面的可选实施方式中，所述根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，包括：判断所述第一检测结果是否为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果是否为裸露土地有防尘网；若第一检测结果为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果为裸露土地有防尘网，则确定所述施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将所述施工现场图像进行存储。
第二方面，本发明提供一种抑制大气颗粒物排放措施的检测装置，包括：获取模块，用于获取拍摄的施工现场图像；输入模块，用于所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；判断模块，用于根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；确定模块，在判断模块判断所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，用于确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
在上述设计的抑制大气颗粒物排放措施的检测装置中，本方案通过获取施工现场图像，然后将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型中进行检测，获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，进而获得多个检测结果，然后基于多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若是，则确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若否，则说明施工现场不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，本方案结合现场视频监控以及人工智能算法实时判断施工现场的抑制大气颗粒物排放措施是否完善，减少了人力成本，提高了排放措施监控的实时性和可靠性，解决了目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，存在的人力成本高、及时性低的问题。
在第二方面的可选实施方式中，所述获取模块，还用于获取所述施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息；标识模块，用于根据所述位置信息和拍摄的时间信息对所述施工现场图像设置未合格标识；上传模块，用于将具有未合格标识的所述施工现场图像上传到监管中心。
在第二方面的可选实施方式中，所述确定模块，在所述判断模块判断所述施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，用于确定所述供现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；存储模块，用于将所述施工现场图像进行存储。
在第二方面的可选实施方式中，所述输入模块，具体用于将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，所述第一检测结果包括施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车。
第三方面，本发明提供一种检测装置，所述检测装置包括：一底板；一中框，所述中框设置于所述底板的上方并与所述底板连接；一主板，所述主板设置于所述中框内，所述主板包括一处理器，所述处理器用于执行前述实施方式中任一项所述的方法；一顶盖，所述顶盖设置于所述中框上并与所述中框连接，以对所述主板进行遮盖。
在第三方面的可选实施方式中，所述主板还包括Wifi/蓝牙模块，所述Wifi/蓝牙模块与所述处理器连接，以用于对所述处理器进行参数设置并读取所述处理器存储的数据。
第四方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
第五方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
第六方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的检测装置结构示意图；
图2为本申请实施例提供的主板结构示意图；
图3为本申请实施例提供的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法第一流程图；
图4为本申请实施例提供的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法第二流程图；
图5为本申请实施例提供的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法第三流程图；
图6为本申请实施例提供的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法第四流程图；
图7为本申请实施例提供的抑制大气颗粒物排放措施的检测装置结构示意图；
图8为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图标：10-底板；20-中框；30-主板；40-顶盖；50-垫脚；301-AI处理器；302-定位模块；303-通信模块；304-网口；305-第一存储模块；306-Wifi/蓝牙模块；700-获取模块；701-输入模块；702-判断模块；703-确定模块；704-标识模块；705-上传模块；706-第二存储模块；8-电子设备；801-处理器；802-存储器；803-通信总线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请提供一种检测装置，如图1所示，该检测装置包括底板10、中框20、主板30以及顶盖40，该中框20设置于底板10的上方并与该底板10连接，具体的该底板10和中框20可通过螺钉连接；该主板30设置于中框20内，如该主板30可卡扣在中框20内部；该顶盖40设置于该中框20上并与中框20连接；除了上述组建以外，检测装置还可以包括垫脚50，该垫脚50设置与底板10的下表面，以用于对整个检测装置进行支撑。
如图1所示，该顶盖40上具有散热结构，该散热结构可为如图1所示的波纹状也可以为其他形状的散热(如凸起状等)，该主板30的具体结构如图2所示，其包含有AI处理器301、定位模块302、通信模块303、多个网口304、第一存储模块305以及Wifi/蓝牙模块306，该定位模块302、通信模块303、多个网口304以及第一存储模块305分别与AI处理器301连接，该AI处理器301可通过多个网口304与网络摄像机连接；该AI处理器301可通过定位模块302获得检测装置所在的位置；该AI处理器301可将处理的数据存储在第一存储模块305中；该AI处理器301可通过通信模块303与外部进行通信，例如将检测的数据上传给监管中心等等；该Wifi/蓝牙模块306用于对AI处理器301进行参数设置并读取AI处理器301存储的数据。
在上述设计的检测装置的基础上，本申请提供一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法，其中，该抑制大气颗粒物排放措施有很多，例如渣土车有无苫盖不严、裸露土地有无遮盖防尘网、有无雾炮车运行以及有无喷淋设备运行等等，该方法应用于前述所说的AI处理器，如图3所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤S300：获取拍摄的施工现场图像。
步骤S301：将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果。
步骤S302：根据多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若是，则转到步骤S303；若否，则转到步骤S304。
步骤S303：确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
在步骤S300中，前述描述到处理器可通过网口与网络摄像机连接，进而可获取到网络摄像机拍摄的施工现场图像，该施工现场图像为施工现场的全景图像，当一个网络摄像机拍摄的施工现场图像为局部图像时，可将多个网络摄像机拍摄的施工现场图像进行拼接，进而得到施工现场的全景图像，在处理器得到施工现场图像之后，即可执行步骤S301。
在步骤S301中，处理器内部预先设置有多个训练完成的排放措施检测模型，该多个排放措施检测模型可依照针对前述所说的排放措施，其包含有用于检测车辆是否为渣土车以及渣土车有无苫盖不严的渣土车检测模型，用于检测裸露土地有无遮盖防尘网的防尘网检测模型，用于检测有无雾炮车运行的雾炮车检测模型以及用于有无喷淋设备运行的喷淋设备检测等；其中，该渣土车检测模型可通过多张渣土车苫盖严的施工现场图像训练获得；该防尘网检测模型可通过多张具有防尘网的施工现场图像训练获得；该炮雾车检测模型可通过多张具有雾炮车的施工现场图像训练获得；该喷淋设备检测模型可通过多张有喷淋设备运行的施工现场图像训练获得。
作为一种可能的实施方式，步骤S301中所说的多个训练完成的排放措施检测模型包括渣土车检测模型以及防尘网检测模型，在此基础上，如图4所示，步骤S301具体可包括如下步骤：
步骤S400：将施工现场图像输入渣土车检测模型进行检测，以获得渣土车检测模型输出的第一检测结果。
步骤S401：将施工现场图像输入防尘网检测模型进行检测，以获得防尘网检测模型输出的第二检测结果。
在上述步骤中，第一检测结果表示的是施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车；该第二结果表示的是裸露土地有防尘网或裸露土地没有防尘网。
具体的，采用渣土车检测模型进行检测的过程可为将施工现场图像输入预先训练完成的渣土车检测模型以提取施工现场图像中车辆的车牌号对应的特征向量；根据车牌号对应的特征向量确定车辆是否为渣土车，若不为渣土车，则输出不具有渣土车的检测结果；若为渣土车，则提取车辆车身对应的特征向量；其中，根据车牌号来识别渣土车只是本方案中举例的一种方式，本方案还可以根据车辆的形状、大小等来对渣土车进行识别。
在识别出车辆为渣土车之后，可根据车辆车身对应的特征向量判断渣土车是否具有抑制大气颗粒物排放措施，若具有，则输出具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果，若不具有，则输出不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果；另外，在识别出不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车之后，可记录该渣土车的车牌号，进而用于后续进行责任追溯或禁止该渣土车进入现场工作。
具体的，采用裸露土地检测模型进行检测的过程可为将施工现场图像输入预先训练完成的裸露土地检测模型以判断施工图像中是否提取防尘网对应的特征向量；若是，则输出有防尘网的检测结果；若否，则输出不具有防尘网的检测结果。
通过如上方式得到每一个措施检测模型输出的检测结果之后，本方案可获得每一排放措施检测模型输出的检测结果得到多个检测结果，进而来判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若存在，那么则执行步骤S303确定施工现场图像对应的施工现场未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，那么则执行步骤S304，如图5所示，该步骤S304具体如下：
步骤S304：确定施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将施工现场图像进行存储。
在上述步骤中，在不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为的基础上，将具有措施类型标识的施工现场图像进行存储，进而使得用户可进行查看和复核。
作为一种可能的实施方式，步骤S302根据多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，在前述举例的渣土车检测模型和防尘网检测模型分别获得第一检测结果和第二检测结果的基础上，如图4所示，其具体可包括如下步骤：
步骤S402：判断第一检测结果是否为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果是否为裸露土地有防尘网，若第一检测检测结果为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且第二检测结果为裸露土地有防尘网，则转到步骤S304；若第一检测结果不为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或第二检测结果不为裸露土地有防尘网，则转到步骤S303。
在步骤S402中，在第一检测结果为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车以及第二检测结果为裸露土地有防尘网的情况下，执行步骤S304确定现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将施工现场图像进行存储；在第一检测结果不为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或第二检测结果不为裸露土地有防尘网的情况下，执行步骤S303确定施工现场图像对应的施工现场未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
这里需要说明的是，上述只是采用了渣土车检测模型和防尘网检测模型来进行举例，当增加雾炮车检测模型或喷淋设备检测模型时，需将施工现场图像也分别输入相应的模型中获得相应模型输出的检测结果，进而基于检测结果当有雾炮车运行或有喷淋设备运行时确定执行了抑制颗粒物排放措施的行为；当没有雾炮车运行或没有喷淋设备运行则确定未执行抑制颗粒物排放措施的行为。
在上述设计的抑制大气颗粒物排放措施的检测方法中，本方案通过获取施工现场图像，然后将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型中进行检测，获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，进而获得多个检测结果，然后基于多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若是，则确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若否，则说明施工现场不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，本方案结合现场视频监控以及人工智能算法实时判断施工现场的抑制大气颗粒物排放措施是否完善，减少了人力成本，提高了排放措施监控的实时性和可靠性，解决了目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，存在的人力成本高、及时性低的问题。
在本实施例的可选实施方式中，在步骤S303确定施工现场图像对应的施工现场未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，如图6所示，该方法还包括如下步骤：
步骤S600：获取施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息。
步骤S601：根据位置信息和拍摄的时间信息对施工现场图像设置未合格标识，并将具有未合格标识的施工现场图像上传到监管中心。
在上述步骤中，当确定施工现场图像对应的施工现场未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，本方案还可以获取施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息，进而执行步骤S601根据拍摄的时间信息和施工现场图像的位置信息对施工现场图像打上未合格的标识，进而将具有未合格标识的施工现场图像上传到监管中心，使得监管中心可根据施工现场图像的位置信息和拍摄的时间信息进行相应调查，其中，施工现场图像的位置信息可通过拍摄的网络摄像头的位置信息获得，拍摄的时间信息可在拍摄施工现场图像时记录获得。
图7出示了本申请提供的一种抑制大气颗粒物排放措施的检测装置的示意性结构框图，应理解，该装置与上述图3至图6中执行的方法实施例对应，能够执行前述实施方式中执行的方法涉及的步骤，该装置具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。该装置包括至少一个能以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器中或固化在装置的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。具体地，该装置包括：获取模块700，用于获取拍摄的施工现场图像；输入模块701，用于施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；判断模块702，用于根据多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；确定模块703，在判断模块702判断施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，用于确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
在上述设计的抑制大气颗粒物排放措施的检测装置中，本方案通过获取施工现场图像，然后将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型中进行检测，获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，进而获得多个检测结果，然后基于多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，若是，则确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若否，则说明施工现场不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，本方案结合现场视频监控以及人工智能算法实时判断施工现场的抑制大气颗粒物排放措施是否完善，减少了人力成本，提高了排放措施监控的实时性和可靠性，解决了目前施工现场是否具有抑制大气颗粒物排放措施，大多数情况下需要人工去现场监督，存在的人力成本高、及时性低的问题。
在本实施例的可选实施方式中，获取模块700，还用于获取施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息；标识模块704，用于根据所述位置信息和拍摄的时间信息对所述施工现场图像设置未合格标识；上传模块705，用于将具有未合格标识的施工现场图像上传到监管中心。
在本实施例的可选实施方式中，确定模块703，在判断模块702判断施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，用于确定供现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；第二存储模块706，用于将施工现场图像进行存储。
在本实施例的可选实施方式中，输入模块701，具体用于将施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型以获得渣土车检测模型输出的第一检测结果，所述第一检测结果包括施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车。
如图8所示，本申请提供一种电子设备8，包括：处理器801和存储器802，处理器801和存储器802通过通信总线803和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器802存储有处理器801可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器801执行该计算机程序，以执行时执行前述任一实现方式中的方法过程，例如步骤S300至步骤S303：获取拍摄的施工现场图像；将施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果；根据多个检测结果判断施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；若是，则确定施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为。
本申请提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行前述任一实现方式中的方法过程。
其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行前述任一实现方式中的方法过程。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
需要说明的是，功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种抑制大气颗粒物排放措施的检测方法，其特征在于，包括：
获取拍摄的施工现场图像；
将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；
根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；
若是，则确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；
所述多个训练完成的排放措施检测模型包括渣土车检测模型和防尘网检测模型；
所述将所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型以获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，包括：
将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，所述第一检测结果包括施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车；
将所述施工现场图像分别输入训练完成的防尘网检测模型，以获得所述防尘网检测模型输出的第二检测结果，所述第二检测结果包括裸露土地有防尘网或裸露土地没有防尘网；
所述根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，包括：判断所述第一检测结果是否为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果是否为裸露土地有防尘网；若第一检测结果为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果为裸露土地有防尘网，则确定所述施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将所述施工现场图像进行存储。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，所述方法还包括：
获取所述施工现场图像的位置信息以及拍摄的时间信息；
根据所述位置信息和拍摄的时间信息对所述施工现场图像设置未合格标识，并将具有未合格标识的所述施工现场图像上传到监管中心。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，所述方法还包括：
若不存在，则确定所述施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将所述施工现场图像进行存储。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，包括：
将所述施工现场图像输入预先训练完成的渣土车检测模型以提取所述施工现场图像中车辆的车牌号对应的特征向量并根据所述车牌号对应的特征向量确定所述车辆是否为渣土车；若否，则输出不具有渣土车的检测结果；若是，则提取所述车辆车身对应的特征向量并根据所述车辆车身对应的特征向量判断所述渣土车是否具有抑制大气颗粒物排放措施，若是，则输出具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果，若否，则输出不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车的检测结果。
5.一种抑制大气颗粒物排放措施的检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取拍摄的施工现场图像；
输入模块，用于所述施工现场图像分别输入多个训练完成的排放措施检测模型获得每一排放措施检测模型输出的检测结果，以获得多个检测结果，其中，每一排放措施检测模型用于检测一种类型的抑制大气颗粒物排放措施；
判断模块，用于根据所述多个检测结果判断所述施工现场图像中是否存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；
确定模块，在判断模块判断所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为之后，用于确定所述施工现场图像中存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为；
所述多个训练完成的排放措施检测模型包括渣土车检测模型和防尘网检测模型；
所述输入模块，具体用于将所述施工现场图像输入训练完成的渣土车检测模型进行检测，以获得所述渣土车检测模型输出的第一检测结果，所述第一检测结果包括施工现场具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车或不具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车；将所述施工现场图像分别输入训练完成的防尘网检测模型，以获得所述防尘网检测模型输出的第二检测结果，所述第二检测结果包括裸露土地有防尘网或裸露土地没有防尘网；
所述判断模块，具体用于判断所述第一检测结果是否为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果是否为裸露土地有防尘网；若第一检测结果为具有抑制大气颗粒物排放措施的渣土车并且所述第二检测结果为裸露土地有防尘网，则确定所述施工现场图像中不存在未执行抑制大气颗粒物排放措施的行为，并将所述施工现场图像进行存储。
6.一种检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：
一底板；
一中框，所述中框设置于所述底板的上方并与所述底板连接；
一主板，所述主板设置于所述中框内，所述主板包括一处理器，所述处理器用于执行权利要求1-4中任一项所述的方法；
一顶盖，所述顶盖设置于所述中框上并与所述中框连接，以对所述主板进行遮盖。
7.根据权利要求6所述的检测装置，其特征在于，所述主板还包括Wifi/蓝牙模块，所述Wifi/蓝牙模块与所述处理器连接，以用于对所述处理器进行参数设置并读取所述处理器存储的数据。
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