本發(fā)明涉及生產線監(jiān)控領域，尤其涉及一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法和系統(tǒng)。

背景技術：

目前，在糧庫領域中，監(jiān)控生產設備狀態(tài)主要依靠人工巡檢進行，而在非工作時間缺乏有效的監(jiān)控和預警手段，當生產線自動作業(yè)發(fā)生故障時無法及時發(fā)現(xiàn)和處理，對糧食生產效率造成了一定的影響。

因此，現(xiàn)有技術還有待于改進和發(fā)展。

技術實現(xiàn)要素：

鑒于上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法和系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有的糧食生產設備監(jiān)控方法在非工作時間不能及時有效監(jiān)控和預警的問題。

本發(fā)明的技術方案如下：

一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，包括步驟：

a、獲取生產線的原始監(jiān)控視頻，并從原始監(jiān)控視頻中每隔預定時間抓取一張圖片；

b、在抓取到足夠數(shù)量的圖片后，從中選取n張圖片并進行對比；

c、判斷對比的相似度是否大于閾值，若是則判定生產線屬于停止狀態(tài)，發(fā)出警告，若否則判定生產線處于正常運轉狀態(tài)。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，所述步驟a中，每隔5~60分鐘抓取一張圖片。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，所述步驟b中，將相鄰的n張圖片進行對比。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，所述步驟a中，抓取圖片的同時，獲取對應圖片的時間戳。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，所述步驟c中，判定生產線屬于停止狀態(tài)時，將警告信息發(fā)送至預先綁定的移動終端，以提示安保人員。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法，其中，所述步驟a中，按預設的時間段進行圖片的抓取。

一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)，其中，包括：

圖片抓取模塊，用于獲取糧食的原始監(jiān)控視頻，并從原始監(jiān)控視頻中每隔預定時間抓取一張圖片；

圖片選取模塊，用于在抓取到足夠數(shù)量的圖片后，從中選取n張圖片并進行對比；

圖片對比模塊，用于判斷對比的相似度是否大于閾值，若是則判定生產線屬于停止狀態(tài)，發(fā)出警告，若否則判定生產線處于正常運轉狀態(tài)。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)，其中，所述圖片選取模塊中，抓取圖片的同時，獲取對應圖片的時間戳。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)，其中，所述圖片選取模塊中，將相鄰的n張圖片進行對比。

所述的通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)，其中，所述圖片對比模塊中，判定生產線屬于停止狀態(tài)時，將警告信息發(fā)送至預先綁定的移動終端，以提示安保人員。

有益效果：本發(fā)明通過對原始監(jiān)控視頻中抓取的圖片進行對比，能自動識別生產線設備正常運行和停止狀態(tài)，以實現(xiàn)智能識別故障發(fā)生時，可自動推送警告以提醒安保人員進行查實。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提供一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法較佳實施例的流程圖。

圖2為本發(fā)明提供一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)較佳實施例的結構框圖。

具體實施方式

本發(fā)明提供一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法和系統(tǒng)，為使本發(fā)明的目的、技術方案及效果更加清楚、明確，以下對本發(fā)明進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

請參閱圖1，圖1為本發(fā)明一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的方法較佳實施例的流程圖，如圖所示，其包括步驟：

s1、獲取生產線的原始監(jiān)控視頻，并從原始監(jiān)控視頻中每隔預定時間抓取一張圖片；

s2、在抓取到足夠數(shù)量的圖片后，從中選取n張圖片并進行對比；

s3、判斷對比的相似度是否大于閾值，若是則判定生產線屬于停止狀態(tài)，發(fā)出警告，若否則判定生產線處于正常運轉狀態(tài)。

本發(fā)明在基于原有攝像頭的基礎上，開發(fā)出一套基于視頻技術，能自動識別生產線正常運行或停止狀態(tài)的方法，以實現(xiàn)智能識別故障發(fā)生的情況，以便提醒安保人員進行查實。另外，本發(fā)明的方法是應用在糧食領域中，即生產線為糧食生產線。

具體來說，在所述步驟s1中，在糧食生產線內，會有至少一攝像頭對其生產線上的設備進行攝像記錄，從而形成生產線的原始監(jiān)控視頻。該原始監(jiān)控視頻一般存放于電腦硬盤內，所以事先獲取生產線的原始監(jiān)控視頻。

由于原始監(jiān)控視頻的記錄時間較長，有達到一天、一周、甚至一個月的時間段，所以若發(fā)生停轉等事故，則需要對如此長的監(jiān)控視頻進行查看，而且需要仔細的查看，若遺漏掉重要的信息，又要重新查看，所以傳統(tǒng)的翻看方式即繁瑣又復雜，費時費力，且不能及時發(fā)現(xiàn)和處理事故。本發(fā)明從原始監(jiān)控視頻中，每隔預定時間抓取一張圖片，例如對于一天的原始監(jiān)控視頻，每隔預定時間抓取一張圖片，這樣便形成了n張圖片，通過這些圖片便可及時發(fā)現(xiàn)事故發(fā)生的情況，并進行快速反應。

本步驟s1中，優(yōu)選的，每隔5~60分鐘抓取原始監(jiān)控視頻中的一張圖片。圖片抓取數(shù)量過多，不利于快速發(fā)現(xiàn)異常狀況，達不到提高效率的目的，圖片抓取數(shù)量過少，則有可能遺漏掉發(fā)生異常狀況的圖片，達不到提高準確性的目的。所以本發(fā)明優(yōu)選的，以每隔5~60分鐘的頻率抓取一張圖片。這樣既能提高定位效率，又能提高定位準確性。例如每隔30分鐘抓取一張圖片，這樣可兼顧效率和準確性的問題。

另外，在所述步驟s1中，抓取圖片的同時，獲取對應圖片的時間戳。也就是說，每張圖片都會有自己的時間戳，這樣當后續(xù)發(fā)現(xiàn)存在異常時，便可獲取到相應圖片在原始監(jiān)控視頻的時間戳，這樣有利于后續(xù)的快速定位，方便及時查找事故發(fā)生的原因。

進一步，所述步驟s1中，按預設的時間段行圖片的抓取。

按預設的時間段進行圖片抓取的目的是為了方便用戶根據(jù)需求進行抓取，例如在非工作時間段沒有人在生產線上進行監(jiān)控，所以只需要抓取非工作時間段（例如從晚上6點開始到次日早上6點）內的圖片即可，而無需按照預設頻率抓取整個原始監(jiān)控視頻的圖片，這樣更有利于個性化的設計，提高工作效率。

在所述步驟s2中，在抓取到足夠數(shù)量的圖片后，從中選取n張圖片并進行對比。例如對比2張圖片，或者對比3張圖片，從而根據(jù)這2張圖片或3張圖片的對比結果判斷生產線上是否發(fā)生了停轉等情況。

優(yōu)選的，本發(fā)明中，將相鄰的n張圖片進行對比。也就是說，每次對比都是對比相鄰的2張圖片或3張圖片，這樣有利于準確判斷具有不同時間戳的相鄰圖片是否發(fā)生變化，進而判斷生產線是處于正常運轉狀態(tài)還是處于停止狀態(tài)。

優(yōu)選的，本發(fā)明是對抓取到的所有圖片進行依次選取判斷，例如每次選擇2張圖片進行對比，首先將第一張圖片與第二張圖片進行對比，然后將第二張圖片和第三張圖片進行對比，再將第三張圖片和第四張圖片進行對比，依次類推，直至將倒數(shù)第二張圖片與倒數(shù)第一張圖片進行比較，這樣做的好處是能夠準確判斷在何時發(fā)生了異常狀況，并根據(jù)時間戳獲取出現(xiàn)異常狀況的時間，避免遺漏掉可能出現(xiàn)的情況，提高智能識別的準確率。當然，也可每次選取3張圖片進行對比，例如先將第一張圖片、第二張圖片、第三張圖片進行兩兩對比，然后將第二張圖片、第三張圖片和第四張圖片進行兩兩對比，依次類推，這樣做的好處是因為有些變化在相鄰的圖片中可能識別不出來，所以需要根據(jù)相間隔的圖片進行判斷，這樣更能提高準確率。根據(jù)對比的圖片數(shù)量不同，每次對比得到的相似度數(shù)量也不同，例如對比2張圖片那么得到一個相似度，對比3張圖片則得到兩個相似度。

在所述步驟s3中，將圖片對比之后，會獲取對比的相似度。至于如何進行圖片的對比，現(xiàn)有技術中有太多的選擇，所以本發(fā)明對此不再贅述。

本發(fā)明中，優(yōu)選事先設定一個閾值，獲取對比的相似度后，判斷相似度是否大于閾值，若相似度大于閾值，說明兩張圖片非常相似，那么判定生產線屬于停止狀態(tài)，也就是說設備停轉運轉，所以設備處于靜止狀態(tài)，所以需要發(fā)出警告。而如果相似度小于閾值，說明兩張圖片并不相似，那么可以判定生產線處于正常運轉狀態(tài)，因為處于正常運轉狀態(tài)的生產線，其處于運行狀態(tài)，拍攝的圖片并不相同。

優(yōu)選的，由于判定生產線處于停止狀態(tài)，可能會產生誤差，因為即使處于運轉狀態(tài)的生產線，相鄰的圖片也可能相似度較大，所以本發(fā)明中，若連續(xù)對比兩次的相似度均大于閾值，那么判定生產線屬于停止狀態(tài)，否則判定處于正常運轉狀態(tài)，從而進一步保證識別的準確性。

進一步，所述步驟s3中，判定生產線屬于停止狀態(tài)時，將警告信息發(fā)送至預先綁定的移動終端，以提示安保人員。

這樣，安保人員可以隨時隨地獲取生產線的警告信息，并及時安排處理，從而避免出現(xiàn)安全隱患。

結合本發(fā)明的視頻識別方案，還可輔助進行硬件監(jiān)控，例如實時監(jiān)測硬件的電壓、電流等電氣參數(shù)，若某參數(shù)異常，則發(fā)出警告信息。

本發(fā)明還提供一種通過視頻識別生產線工作狀態(tài)的系統(tǒng)較佳實施例，如圖2所示，其包括：

圖片抓取模塊100，用于獲取糧食的原始監(jiān)控視頻，并從原始監(jiān)控視頻中每隔預定時間抓取一張圖片；

圖片選取模塊200，用于在抓取到足夠數(shù)量的圖片后，從中選取n張圖片并進行對比；

圖片對比模塊300，用于判斷對比的相似度是否大于閾值，若是則判定生產線屬于停止狀態(tài)，發(fā)出警告，若否則判定生產線處于正常運轉狀態(tài)。

進一步，所述圖片選取模塊200中，抓取圖片的同時，獲取對應圖片的時間戳。

進一步，所述圖片選取模塊200中，將相鄰的n張圖片進行對比。

進一步，所述圖片對比模塊300中，判定生產線屬于停止狀態(tài)時，將警告信息發(fā)送至預先綁定的移動終端，以提示安保人員。

關于上述模塊的技術細節(jié)在前面的方法中已有詳述，故不再贅述。

本領域普通技術人員可以理解上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關的硬件完成，所述的計算機程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質中，程序在執(zhí)行時，可包括上述各方法的實施例的流程。其中的存儲介質可以為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體（rom）或隨機存儲記憶體（ram）等。

綜上所述，本發(fā)明通過對原始監(jiān)控視頻中抓取的圖片進行對比，能自動識別生產線設備正常運行和停止狀態(tài)，以實現(xiàn)智能識別故障發(fā)生時，可自動推送警告以提醒安保人員進行查實。

應當理解的是，本發(fā)明的應用不限于上述的舉例，對本領域普通技術人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進或變換，所有這些改進和變換都應屬于本發(fā)明所附權利要求的保護范圍。