[發明專利]一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法

在審

• 申請號: 202110490486.1
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN113139738A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 車文華;於琪;王洋
• 申請（專利權）人: 馬鞍山鋼鐵股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/25;G06F16/28;G06N20/00
• 代理公司: 馬鞍山市金橋專利代理有限公司 34111
• 代理人: 陳超強

1.一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，對所有有污染的圖片用labelimg軟件進行標記,標記的數據格式為json格式，即每張圖片的label文件；

步驟2，將上一步得到的json格式的數據集中放到一個文件夾內，然后將其全部轉化為訓練yolo所需要的txt格式的數據；

步驟3，將轉化好的訓練集中的圖片所對應的txt文件放在train_cat_imgs文件夾中，進行模型訓練；

步驟4，搭建的分析系統采用B/S架構，基于WEB頁面，使用restful的服務接口對外進行分析結果數據和圖片的發布。

2.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述訓練yolo所需要的txt格式的數據使用json2txt.py腳本進行轉換。

3.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述步驟1中選取樣本的具體步驟：

步驟1.1，實施過程中，首先對于多個無組織放散監控點進行長時間的視頻錄制，針對于有問題的視頻進行剪輯并切片分析；

步驟1.2，在分析時，對于視頻中的水蒸氣和污染煙霧做出了不同的標識，并以不同顏色區分；

步驟1.3，在分析過程中，對于識別的視頻重點區域和物體進行了特殊標注，幫助減少誤差的產生。

4.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述步驟4中的接口通信方式，采用標準化的restful的接口，對外部署服務。

5.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述步驟3中的模型訓練的業務場景可應用于有組織排放。

6.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述步驟4中的結果展示頁面是圖形化數據展示、大屏展示、二維圖標結果展示中的一種。

7.根據權利要求1所述的一種使用機器學習進行環保無組織排放監管的方法，其特征在于：所述步驟4中的結果展示頁面是圖形化數據展示、大屏展示、二維圖標結果展示中的多種。