废钢堆积安全检测的方法、装置和设备
文献发布时间:2023-06-19 19:27:02
技术领域
本申请涉及智能识别技术领域,特别涉及一种废钢堆积安全检测的方法、装置和设备。
背景技术
目前,现有技术方案主要是实现对废钢卸载时进行智能检测分析并进行分类,以及实现对废钢卸载时扣重扣杂计算和废钢的保护,未有技术方案涉及到如何检测废钢堆放产生的危险。
因此,如何解决相关技术中无法检测废钢堆放产生的危险的问题是业界所关心的。
发明内容
本申请的目的是提供一种废钢堆积安全检测的方法、装置和设备,用以解决相关技术中无法检测废钢堆放产生的危险的问题。
第一方面,本申请提供一种废钢堆积安全检测的方法,所述方法包括:
通过摄像机采集堆放废钢区域的视频流;
对所述视频流中的废钢堆进行图像抽象建模,得到废钢堆模型;
在确定所述废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,则根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数;
若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警。
在一种可能的实施方式中,所述若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警,包括:
若至少一个危险系数大于相应的预设阈值,则确定所述废钢堆模型不安全并进行报警。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,包括:
若所述参考模型为倒三角模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述倒三角模型在所述截面图像中相应区域的倒三角图像;
针对任一包含倒三角图像的所述截面图像,基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数,包括:
将所述倒三角图像的底角的角度值与第一权重进行相乘,将所述倒三角图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第二权重进行相乘,以及,将所述倒三角模型与废钢堆模型的废钢种类比与第三权重进行相乘;
将获得的各个乘积之和,作为所述废钢堆模型的倒三角危险系数;其中,所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,包括:
若所述参考模型为球形模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述球形模型在与所述截面图像中相应区域的球形图像;
针对任一包含球形图像的所述截面图像,基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数,包括:
将所述截面图像中废钢堆底角的角度值与第四权重进行相乘,将所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第五权重进行相乘,以及,将所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值与第六权重进行相乘;
将获得的各个之和,作为所述废钢堆模型的球形物品危险系数;其中,所述第四权重、所述第五权重和所述第六权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
若确定所述废钢堆模型不包含所述参考模型,则确定所述废钢堆模型安全。
第二方面,本申请提供一种废钢堆积安全检测的装置,所述装置包括:
视频流采集模块,被配置为通过摄像机采集堆放废钢区域的视频流;
图像抽象建模模块,被配置为对所述视频流中的废钢堆进行图像抽象建模,得到废钢堆模型;
危险系数确定模块,被配置为在确定所述废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,则根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数;
报警模块,被配置为若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警。
在一种可能的实施方式中,执行所述若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警,所述报警模块被配置为:
若至少一个危险系数大于相应的预设阈值,则确定所述废钢堆模型不安全并进行报警。
在一种可能的实施方式中,执行所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
若所述参考模型为倒三角模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述倒三角模型在所述截面图像中相应区域的倒三角图像;
针对任一包含倒三角图像的所述截面图像,基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数。
在一种可能的实施方式中,执行所述基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
将所述倒三角图像的底角的角度值与第一权重进行相乘,将所述倒三角图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第二权重进行相乘,以及,将所述倒三角模型与废钢堆模型的废钢种类比与第三权重进行相乘;
将获得的各个乘积之和,作为所述废钢堆模型的倒三角危险系数;其中,所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,执行所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
若所述参考模型为球形模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述球形模型在与所述截面图像中相应区域的球形图像;
针对任一包含球形图像的所述截面图像,基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数。
在一种可能的实施方式中,执行所述基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
将所述截面图像中废钢堆底角的角度值与第四权重进行相乘,将所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第五权重进行相乘,以及,将所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值与第六权重进行相乘;
将获得的各个之和,作为所述废钢堆模型的球形物品危险系数;其中,所述第四权重、所述第五权重和所述第六权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,所述装置还包括:
安全判断模块,被配置为若确定所述废钢堆模型不包含所述参考模型,则确定所述废钢堆模型安全。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:
存储器,用于存储处理器的可执行指令;
处理器,用于执行所述可执行指令,以实现如上述第一方面中任一项所述的废钢堆积安全检测的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行如上述第一方面中任一项所述的废钢堆积安全检测的方法。
第五方面,本申请提供一种计算机程序产品,包括计算机程序:
所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的废钢堆积安全检测的方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:
本申请实施例中,能够通过对废钢堆模型进行安全检测,若确定危险系数大于预设阈值,则确定废钢堆不安全,并进行报警,能够检测废钢堆放产生的危险,避免了废钢堆的危险导致的安全事故,保证了安全生产。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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,显而易见地,下面所介绍的附图仅仅是本申请的一些实施例,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的附图。
图1为本申请实施例提供的废钢堆积安全检测的方法的整体流程示意图;
图2为本申请实施例提供的步骤103的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的步骤202的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的包括倒三角模型的废钢堆模型的截面图像的示意图;
图5为本申请实施例提供的步骤103的又一流程示意图;
图6为本申请实施例提供的步骤502的流程示意图;
图7为本申请实施例提供的包括球形模型的废钢堆模型的截面图像的示意图;
图8为本申请实施例提供的废钢堆积安全检测的装置的结构示意图;
图9为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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清楚、完整地描述。其中,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
并且,在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“/”表示或的意思,例如,A/B可以表示A或B;文本中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况,另外,在本申请实施例的描述中,“多个”是指两个或多于两个。
以下,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”、的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征,在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
相关技术中公开了一种废钢堆存防腐装置,包括至少三个呈三棱锥状的构件,每个所述构件均具有一水平设置的底面、两个竖直设置的连接面及一倾斜设置的承载面,相邻两个所述构件的其中一个连接面配合抵接,且至少三个所述构件依次抵接形成一横截面由下至上逐渐缩小的锥形结构;其中,每个所述构件的承载面上均设置有平行布置的多个导水槽,每个所述导水槽均下端延伸至所述底面。该相关技术中将废钢堆放于由至少三个构件抵接而成的锥形结构上,其避免了废钢与地面接触,同时在构件的承载面上设置导水槽以将雨水导流开,避免锥形结构上积水,保证废钢处于干燥环境,其有利于降低废钢的腐蚀速度。
在废钢堆放场景下,未有技术方案涉及到如何检测废钢堆放产生的危险。
有鉴于此,本申请提供了一种废钢堆积安全检测的方法、装置和设备,用以解决相关技术中无法检测废钢堆放产生的危险的问题。
本申请的发明构思可概括为:通过摄像机采集堆放废钢区域的视频流,对视频流中的废钢堆进行图像抽象建模,得到废钢堆模型,然后,在确定废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,则根据废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及参考模型在截面图像中相应区域的参考图像,获得针对废钢堆模型的至少一个危险系数,最终,根据至少一个危险系数确定废钢堆模型不安全,则进行报警。本申请实施例,能够通过对废钢堆模型进行安全检测,若确定危险系数大于预设阈值,则确定废钢堆不安全,并进行报警,能够检测废钢堆放产生的危险,避免了废钢堆的危险导致的安全事故,保证了废钢堆放安全以及安全生产。
在介绍完本申请实施例的主要发明思想之后,下面对本申请实施例的技术方案能够适用的应用场景做一些简单介绍,需要说明的是,以下介绍的应用场景仅用于说明本申请实施例而非限定。在具体实施时,可以根据实际需要灵活地应用本申请实施例提供的技术方案。
为了便于理解本申请实施例提供的废钢堆积安全检测的方法,下面结合附图对此进行进一步说明。
在一种可能的实施方式中,本申请提供一种废钢堆积安全检测的方法,其整体流程示意图如图1所示,包括以下内容:
在步骤101中,通过摄像机采集堆放废钢区域的视频流。
在一种可能的实施方式中,本申请实施例通过在堆放废钢的区域进行架设四个球机摄像头,设置摄像机的预置点每个预置点停留5分钟,使得四个球机可以覆盖废钢堆的全场景,在采集到堆放废钢区域的视频流后,把球机摄像头接入中心智能分析服务器,分别对四个球机摄像头进行拉取视频流进行智能分析,包括后续步骤的建立废钢堆模型以及确定危险系数等。
在步骤102中,对视频流中的废钢堆进行图像抽象建模,得到废钢堆模型。
在一种可能的实施方式中,图像抽象建模是根据四台球机摄像机采集的视频流进行的,而且本申请得到的废钢堆模型为三维立体模型。
在步骤103中,在确定废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,则根据废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及参考模型在截面图像中相应区域的参考图像,获得针对废钢堆模型的至少一个危险系数。
在一种可能的实施方式中,本申请实施例得到废钢堆模型并不是完全规整的立体三维模型,该废钢堆模型是根据实际废钢堆的堆积情况而确定的。若确定废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,该参考模型是用于对废钢堆进行安全检测的预设形状或预设形态的模型,包括倒三角模型和球形模型,针对上述两种参考模型,本申请实施例中的步骤103可实施为以下步骤:
一、参考模型为倒三角模型
在一种可能的实施方式中,步骤103的流程示意图如图2所示,包括以下内容:
在步骤201中,若参考模型为倒三角模型,则得到废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及倒三角模型在所述截面图像中相应区域的倒三角图像。
在步骤202中,针对任一包含倒三角图像的截面图像,基于倒三角图像的底角的角度值、倒三角图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对废钢堆模型的倒三角危险系数。
在一种可能的实施方式中,步骤202的流程示意图如图3所示,包括以下内容:
在步骤301中,将倒三角图像的底角的角度值与第一权重进行相乘,将倒三角图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第二权重进行相乘,以及,将倒三角模型与废钢堆模型的废钢种类比与第三权重进行相乘。
在步骤302中,将获得的各个乘积之和,作为废钢堆模型的倒三角危险系数;其中,第一权重、第二权重和第三权重的和为预设值。
例如,如图4所示为包括倒三角模型的废钢堆模型的截面图像,其中,倒1和倒2均为倒三角模型,上述步骤202可实施为以下公式(1),本申请实施例采用以下公式(1)确定针对废钢堆模型的倒三角危险系数:
其中,P
二、参考模型为球形模型
在一种可能的实施方式中,步骤103的流程示意图如图5所示,包括以下内容:
在步骤501中,若参考模型为球形模型,则得到废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及球形模型在与截面图像中相应区域的球形图像。
在步骤502中,针对任一包含球形图像的截面图像,基于截面图像中废钢堆底角的角度值、球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及球形图像的球形面积与截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对废钢堆模型的球形物品危险系数。
在一种可能的实施方式中,步骤502的流程示意图如图6所示,包括以下内容:
在步骤601中,将截面图像中废钢堆底角的角度值与第四权重进行相乘,将球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第五权重进行相乘,以及,将球形图像的球形面积与截面图像除去球形图像的面积的比例值与第六权重进行相乘。
在步骤602中,将获得的各个乘积之和,作为废钢堆模型的球形物品危险系数;其中,第四权重、第五权重和第六权重的和为预设值。
例如,如图7所示为包括球形模型的废钢堆模型的截面图像,其中,S1为球形模型,上述步骤502可实施为以下公式(2),即本申请实施例采用以下公式(2)确定针对废钢堆模型的球形物品危险系数:
其中,P
在步骤104中,若根据至少一个危险系数确定废钢堆模型不安全,则进行报警。
需要说明的是,考虑到废钢堆模型包含的参考模型不止一个,如图3中废钢堆模型包含2个倒三角模型,若至少一个危险系数大于相应的预设阈值,即获取到多个危险系数中至少一个危险系数大于相应的预设阈值,则确定废钢堆模型不安全并进行报警。
在另一种可能的实施方式中,本申请实施例若确定废钢堆模型不包含参考模型,即废钢堆模型不包含倒三角模型或球形模型,则确定废钢堆模型安全。
综上所述,本申请实施例能够通过对废钢堆模型进行安全检测,若确定危险系数大于预设阈值,则确定废钢堆不安全,并进行报警,能够检测废钢堆放产生的危险,避免了废钢堆的危险导致的安全事故,保证了安全生产。
基于相同的发明构思,本申请实施例还提供一种废钢堆积安全检测的装置,如图8所示,所述装置800包括:
视频流采集模块801,被配置为通过摄像机采集堆放废钢区域的视频流;
图像抽象建模模块802,被配置为对所述视频流中的废钢堆进行图像抽象建模,得到废钢堆模型;
危险系数确定模块803,被配置为在确定所述废钢堆模型包括用于对废钢堆进行安全检测的参考模型时,则根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数;
报警模块804,被配置为若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警。
在一种可能的实施方式中,执行所述若根据所述至少一个危险系数确定所述废钢堆模型不安全,则进行报警,所述报警模块被配置为:
若至少一个危险系数大于相应的预设阈值,则确定所述废钢堆模型不安全并进行报警。
在一种可能的实施方式中,执行所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
若所述参考模型为倒三角模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述倒三角模型在所述截面图像中相应区域的倒三角图像;
针对任一包含倒三角图像的所述截面图像,基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数。
在一种可能的实施方式中,执行所述基于所述倒三角图像的底角的角度值、所述倒三角图像的支撑点的高度值和所述废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述倒三角模型与所述废钢堆模型的废钢质量比,获得针对所述废钢堆模型的倒三角危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
将所述倒三角图像的底角的角度值与第一权重进行相乘,将所述倒三角图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第二权重进行相乘,以及,将所述倒三角模型与废钢堆模型的废钢种类比与第三权重进行相乘;
将获得的各个乘积之和,作为所述废钢堆模型的倒三角危险系数;其中,所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,执行所述根据所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述参考模型在与所述截面图像中相应区域的参考图像,获得针对所述废钢堆模型的至少一个危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
若所述参考模型为球形模型,则得到所述废钢堆模型在至少一个目标视角下的截面图像,以及所述球形模型在与所述截面图像中相应区域的球形图像;
针对任一包含球形图像的所述截面图像,基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数。
在一种可能的实施方式中,执行所述基于所述截面图像中废钢堆底角的角度值、所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值,以及所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值,获得针对所述废钢堆模型的球形物品危险系数,所述危险系数确定模块被配置为:
将所述截面图像中废钢堆底角的角度值与第四权重进行相乘,将所述球形图像的支撑点的高度值和废钢堆模型的主体高度值的比例值与第五权重进行相乘,以及,将所述球形图像的球形面积与所述截面图像除去所述球形图像的面积的比例值与第六权重进行相乘;
将获得的各个之和,作为所述废钢堆模型的球形物品危险系数;其中,所述第四权重、所述第五权重和所述第六权重的和为预设值。
在一种可能的实施方式中,所述装置还包括:
安全判断模块,被配置为若确定所述废钢堆模型不包含所述参考模型,则确定所述废钢堆模型安全。
下面参照图9来描述根据本申请的这种实施方式的电子设备130。图9显示的电子设备130仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,电子设备130以通用电子设备的形式表现。电子设备130的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。
总线133表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质,例如随机存取存储器(RAM)1321和/或高速缓存存储器1322,还可以进一步包括只读存储器(ROM)1323。
存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325,这样的程序模块1324包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
电子设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与电子设备130交互的设备通信,和/或与使得该电子设备130能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口135进行。并且,电子设备130还可以通过网络适配器136与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器136通过总线133与用于电子设备130的其它模块通信。应当理解,尽管图中未示出,可以结合电子设备130使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
在示例性实施例中,本申请还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器132,上述指令可由电子设备130的处理器131执行以完成上述废钢堆积安全检测的方法。可选地,计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质,例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中,还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器131执行时实现如本申请提供的废钢堆积安全检测的方法。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
- 一种安全基线检测方法、装置、设备及可读存储介质
- 一种逻辑安全漏洞检测方法、装置及终端设备
- 光电检测装置及其制备方法、心率检测装置和电子设备
- 一种液位检测装置和包含其的设备以及液位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质
- 基于可穿戴设备的溺水检测方法、检测装置及终端设备
- 货物堆积检测方法、装置、设备和系统
- 货物堆积的检测方法、装置、设备及存储介质