一种通过视频识别生产线工作状态的方法和系统与流程

本发明涉及生产线监控领域，尤其涉及一种通过视频识别生产线工作状态的方法和系统。

背景技术：

目前，在粮库领域中，监控生产设备状态主要依靠人工巡检进行，而在非工作时间缺乏有效的监控和预警手段，当生产线自动作业发生故障时无法及时发现和处理，对粮食生产效率造成了一定的影响。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现要素：

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种通过视频识别生产线工作状态的方法和系统，旨在解决现有的粮食生产设备监控方法在非工作时间不能及时有效监控和预警的问题。

本发明的技术方案如下：

一种通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，包括步骤：

a、获取生产线的原始监控视频，并从原始监控视频中每隔预定时间抓取一张图片；

b、在抓取到足够数量的图片后，从中选取n张图片并进行对比；

c、判断对比的相似度是否大于阈值，若是则判定生产线属于停止状态，发出警告，若否则判定生产线处于正常运转状态。

所述的通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，所述步骤a中，每隔5~60分钟抓取一张图片。

所述的通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，所述步骤b中，将相邻的n张图片进行对比。

所述的通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，所述步骤a中，抓取图片的同时，获取对应图片的时间戳。

所述的通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，所述步骤c中，判定生产线属于停止状态时，将警告信息发送至预先绑定的移动终端，以提示安保人员。

所述的通过视频识别生产线工作状态的方法，其中，所述步骤a中，按预设的时间段进行图片的抓取。

一种通过视频识别生产线工作状态的系统，其中，包括：

图片抓取模块，用于获取粮食的原始监控视频，并从原始监控视频中每隔预定时间抓取一张图片；

图片选取模块，用于在抓取到足够数量的图片后，从中选取n张图片并进行对比；

图片对比模块，用于判断对比的相似度是否大于阈值，若是则判定生产线属于停止状态，发出警告，若否则判定生产线处于正常运转状态。

所述的通过视频识别生产线工作状态的系统，其中，所述图片选取模块中，抓取图片的同时，获取对应图片的时间戳。

所述的通过视频识别生产线工作状态的系统，其中，所述图片选取模块中，将相邻的n张图片进行对比。

所述的通过视频识别生产线工作状态的系统，其中，所述图片对比模块中，判定生产线属于停止状态时，将警告信息发送至预先绑定的移动终端，以提示安保人员。

有益效果：本发明通过对原始监控视频中抓取的图片进行对比，能自动识别生产线设备正常运行和停止状态，以实现智能识别故障发生时，可自动推送警告以提醒安保人员进行查实。

附图说明

图1为本发明提供一种通过视频识别生产线工作状态的方法较佳实施例的流程图。

图2为本发明提供一种通过视频识别生产线工作状态的系统较佳实施例的结构框图。

具体实施方式

本发明提供一种通过视频识别生产线工作状态的方法和系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，图1为本发明一种通过视频识别生产线工作状态的方法较佳实施例的流程图，如图所示，其包括步骤：

s1、获取生产线的原始监控视频，并从原始监控视频中每隔预定时间抓取一张图片；

s2、在抓取到足够数量的图片后，从中选取n张图片并进行对比；

s3、判断对比的相似度是否大于阈值，若是则判定生产线属于停止状态，发出警告，若否则判定生产线处于正常运转状态。

本发明在基于原有摄像头的基础上，开发出一套基于视频技术，能自动识别生产线正常运行或停止状态的方法，以实现智能识别故障发生的情况，以便提醒安保人员进行查实。另外，本发明的方法是应用在粮食领域中，即生产线为粮食生产线。

具体来说，在所述步骤s1中，在粮食生产线内，会有至少一摄像头对其生产线上的设备进行摄像记录，从而形成生产线的原始监控视频。该原始监控视频一般存放于电脑硬盘内，所以事先获取生产线的原始监控视频。

由于原始监控视频的记录时间较长，有达到一天、一周、甚至一个月的时间段，所以若发生停转等事故，则需要对如此长的监控视频进行查看，而且需要仔细的查看，若遗漏掉重要的信息，又要重新查看，所以传统的翻看方式即繁琐又复杂，费时费力，且不能及时发现和处理事故。本发明从原始监控视频中，每隔预定时间抓取一张图片，例如对于一天的原始监控视频，每隔预定时间抓取一张图片，这样便形成了n张图片，通过这些图片便可及时发现事故发生的情况，并进行快速反应。

本步骤s1中，优选的，每隔5~60分钟抓取原始监控视频中的一张图片。图片抓取数量过多，不利于快速发现异常状况，达不到提高效率的目的，图片抓取数量过少，则有可能遗漏掉发生异常状况的图片，达不到提高准确性的目的。所以本发明优选的，以每隔5~60分钟的频率抓取一张图片。这样既能提高定位效率，又能提高定位准确性。例如每隔30分钟抓取一张图片，这样可兼顾效率和准确性的问题。

另外，在所述步骤s1中，抓取图片的同时，获取对应图片的时间戳。也就是说，每张图片都会有自己的时间戳，这样当后续发现存在异常时，便可获取到相应图片在原始监控视频的时间戳，这样有利于后续的快速定位，方便及时查找事故发生的原因。

进一步，所述步骤s1中，按预设的时间段行图片的抓取。

按预设的时间段进行图片抓取的目的是为了方便用户根据需求进行抓取，例如在非工作时间段没有人在生产线上进行监控，所以只需要抓取非工作时间段（例如从晚上6点开始到次日早上6点）内的图片即可，而无需按照预设频率抓取整个原始监控视频的图片，这样更有利于个性化的设计，提高工作效率。

在所述步骤s2中，在抓取到足够数量的图片后，从中选取n张图片并进行对比。例如对比2张图片，或者对比3张图片，从而根据这2张图片或3张图片的对比结果判断生产线上是否发生了停转等情况。

优选的，本发明中，将相邻的n张图片进行对比。也就是说，每次对比都是对比相邻的2张图片或3张图片，这样有利于准确判断具有不同时间戳的相邻图片是否发生变化，进而判断生产线是处于正常运转状态还是处于停止状态。

优选的，本发明是对抓取到的所有图片进行依次选取判断，例如每次选择2张图片进行对比，首先将第一张图片与第二张图片进行对比，然后将第二张图片和第三张图片进行对比，再将第三张图片和第四张图片进行对比，依次类推，直至将倒数第二张图片与倒数第一张图片进行比较，这样做的好处是能够准确判断在何时发生了异常状况，并根据时间戳获取出现异常状况的时间，避免遗漏掉可能出现的情况，提高智能识别的准确率。当然，也可每次选取3张图片进行对比，例如先将第一张图片、第二张图片、第三张图片进行两两对比，然后将第二张图片、第三张图片和第四张图片进行两两对比，依次类推，这样做的好处是因为有些变化在相邻的图片中可能识别不出来，所以需要根据相间隔的图片进行判断，这样更能提高准确率。根据对比的图片数量不同，每次对比得到的相似度数量也不同，例如对比2张图片那么得到一个相似度，对比3张图片则得到两个相似度。

在所述步骤s3中，将图片对比之后，会获取对比的相似度。至于如何进行图片的对比，现有技术中有太多的选择，所以本发明对此不再赘述。

本发明中，优选事先设定一个阈值，获取对比的相似度后，判断相似度是否大于阈值，若相似度大于阈值，说明两张图片非常相似，那么判定生产线属于停止状态，也就是说设备停转运转，所以设备处于静止状态，所以需要发出警告。而如果相似度小于阈值，说明两张图片并不相似，那么可以判定生产线处于正常运转状态，因为处于正常运转状态的生产线，其处于运行状态，拍摄的图片并不相同。

优选的，由于判定生产线处于停止状态，可能会产生误差，因为即使处于运转状态的生产线，相邻的图片也可能相似度较大，所以本发明中，若连续对比两次的相似度均大于阈值，那么判定生产线属于停止状态，否则判定处于正常运转状态，从而进一步保证识别的准确性。

进一步，所述步骤s3中，判定生产线属于停止状态时，将警告信息发送至预先绑定的移动终端，以提示安保人员。

这样，安保人员可以随时随地获取生产线的警告信息，并及时安排处理，从而避免出现安全隐患。

结合本发明的视频识别方案，还可辅助进行硬件监控，例如实时监测硬件的电压、电流等电气参数，若某参数异常，则发出警告信息。

本发明还提供一种通过视频识别生产线工作状态的系统较佳实施例，如图2所示，其包括：

图片抓取模块100，用于获取粮食的原始监控视频，并从原始监控视频中每隔预定时间抓取一张图片；

图片选取模块200，用于在抓取到足够数量的图片后，从中选取n张图片并进行对比；

图片对比模块300，用于判断对比的相似度是否大于阈值，若是则判定生产线属于停止状态，发出警告，若否则判定生产线处于正常运转状态。

进一步，所述图片选取模块200中，抓取图片的同时，获取对应图片的时间戳。

进一步，所述图片选取模块200中，将相邻的n张图片进行对比。

进一步，所述图片对比模块300中，判定生产线属于停止状态时，将警告信息发送至预先绑定的移动终端，以提示安保人员。

关于上述模块的技术细节在前面的方法中已有详述，故不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，程序在执行时，可包括上述各方法的实施例的流程。其中的存储介质可以为磁碟、光盘、只读存储记忆体（rom）或随机存储记忆体（ram）等。

综上所述，本发明通过对原始监控视频中抓取的图片进行对比，能自动识别生产线设备正常运行和停止状态，以实现智能识别故障发生时，可自动推送警告以提醒安保人员进行查实。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。