(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210430338.5 (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 瀚云科技有限公司 地址 214000 江苏省无锡市无锡新区新吴 区菱湖大道111号无锡软件园天鹅座B 栋1111室 (72)发明人 陈勋　何渝君　陈盼　李洪浩　 王璐　管飞　王超　段奇　邬明罡　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 于彬 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06K 9/62(2022.01) H04N 7/18(2006.01) G08B 21/18(2006.01) (54)发明名称 一种工业现场中生产情况的监控方法及监 控装置 (57)摘要 本申请提供了一种工业现场中生产情况的 监控方法及监控装置， 包括： 通过安装在工业现 场中的图像采集设备采集所述工业现场中目标 区域的原始图像； 对所述原始图像进行图像处 理， 得到待识别图像； 将所述待识别图像输入预 先训练好的生产情况识别模型， 以确定所述工业 现场中目标区域的生产情况； 当确定出的所述生 产情况指示所述工业现场的生产出现异常时， 向 相关终端发送报警通知。 通过这种方式， 能够通 过工业现场中目标区域的原始图像， 确定出目标 区域的生产情况， 并在生产情况出现异常时， 向 相关终端发送报警通知。 这样， 能够及时地监控 到工业现场中的生产情况出现异常， 从而降低发 生安全事故的概 率， 保障生产安全。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114821168 A 2022.07.29 CN 114821168 A 1.一种工业现场中生产情况的监控方法， 其特 征在于， 所述 监控方法包括： 通过安装在工业现场中的图像采集设备采集所述工业现场中目标区域的原 始图像； 对所述原 始图像进行图像处 理， 得到待识别图像； 将所述待识别图像输入预先训练好的生产情况识别模型， 以确定所述工业现场中目标 区域的生产情况； 当确定出的所述生产情况指示所述工业现场的生产 出现异常时， 向相关终端发送报 警 通知。 2.根据权利要求1所述的监控方法， 其特征在于， 所述对所述原始图像进行图像处理， 得到待识别图像， 包括： 对所述原 始图像进行 灰度变换， 得到灰度图像； 对所述灰度图像进行图像滤波以去除所述灰度图像中的噪声， 得到滤波图像； 对所述滤波图像执行形态学处理， 得到处理后图像； 所述形态学处理包括腐蚀、 膨胀、 开运算和闭运 算中的一种或多种的组合； 对所述处理后图像进行边缘检测以提取出所述处理后图像中的图像边缘， 得到所述待 识别图像。 3.根据权利要求1所述的监控方法， 其特征在于， 所述通过安装在工业现场中的图像采 集设备采集所述工业现场中目标区域的原 始图像， 包括： 确定与所述工业现场中目标区域对应的预定采集频率； 通过所述图像采集设备按照所述预定采集频率对所述工业现场中目标区域进行拍摄， 得到所述原 始图像； 或者， 按照所述预定采集频率从所述图像采集设备录制的所述工业现场中目标区域的监控 视频中抽取 出所述原始图像。 4.根据权利要求1所述的监控方法， 其特征在于， 所述生产情况识别模型通过以下方式 训练得到： 获取多个样本图像； 所述多个样本图像中的每个样本图像标注有该样本图像对应的真 实生产情况； 针对所述多个样本 图像中的每个样本 图像， 对该样本 图像进行图像处理， 得到该样本 图像对应的待识别样本图像； 将该待识别样本图像输入预先构建好的生产情况识别模型， 确定所述工业现场中目标 区域的预测生产情况； 基于该待识别样本图像对应的真实生产情况和预测生产情况， 采用梯度 下降法不断调 整所述预先构建好的生产情况识别模型的模型参数， 得到训练好的所述生产情况识别模 型。 5.一种工业现场中生产情况的监控 装置， 其特 征在于， 所述 监控装置包括： 采集模块， 用于通过安装在工业现场中的图像采集设备采集所述工业现场中目标区域 的原始图像； 处理模块， 用于对所述原 始图像进行图像处 理， 得到待识别图像； 确定模块， 用于将所述待识别图像输入预先训练好的生产情况识别模型， 以确定所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821168 A 2工业现场中目标区域的生产情况； 发送模块， 用于当确定出的所述生产情况指示所述工业现场的生产出现异常时， 向相 关终端发送报警通知。 6.根据权利要求5所述的监控装置， 其特征在于， 所述处理模块在用于对所述原始图像 进行图像处 理， 得到待识别图像时， 所述处 理模块用于： 对所述原 始图像进行 灰度变换， 得到灰度图像； 对所述灰度图像进行图像滤波以去除所述灰度图像中的噪声， 得到滤波图像； 对所述滤波图像执行形态学处理， 得到处理后图像； 所述形态学处理包括腐蚀、 膨胀、 开运算和闭运 算中的一种或多种的组合； 对所述处理后图像进行边缘检测以提取出所述处理后图像中的图像边缘， 得到所述待 识别图像。 7.根据权利要求5所述的监控装置， 其特征在于， 所述采集模块在用于通过安装在工业 现场中的图像采集设备采集所述工业现场中目标区域的原 始图像时， 所述采集模块用于： 确定与所述工业现场中目标区域对应的预定采集频率； 通过所述图像采集设备按照所述预定采集频率对所述工业现场中目标区域进行拍摄， 得到所述原 始图像； 或者， 按照所述预定采集频率从所述图像采集设备录制的所述工业现场中目标区域的监控 视频中抽取 出所述原始图像。 8.根据权利要求6所述的监控装置， 其特征在于， 所述监控装置还包括训练模块； 所述 训练模块用于通过以下 方式训练得到所述 生产情况识别模型： 获取多个样本图像； 所述多个样本图像中的每个样本图像标注有该样本图像对应的真 实生产情况； 针对所述多个样本 图像中的每个样本 图像， 对该样本 图像进行图像处理， 得到该样本 图像对应的待识别样本图像； 将该待识别样本图像输入预先构建好的生产情况识别模型， 确定所述工业现场中目标 区域的预测生产情况； 基于该待识别样本图像对应的真实生产情况和预测生产情况， 采用梯度 下降法不断调 整所述预先构建好的生产情况识别模型的模型参数， 得到训练好的所述生产情况识别模 型。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器和总线， 所述存储器存储有所述处 理器可执行 的机器可读指令， 当电子设备运行时， 所述处理器与所述存储器之间通过所述 总线进行通信， 所述机器可读指 令被所述处理器运行时执行如权利要求 1至4任一所述的一 种工业现场中生产情况的监控方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求 1至4任一所述的一种工业现场中生 产情况的监控方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821168 A 3