[发明专利]一种电除尘器智能调节方法、系统、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，包括：

获取出烟口处的烟尘图像信息；

将所述烟尘图像信息输入至预先构建的烟尘图像分析模型中，输出烟尘污染等级，其中，所述烟尘图像分析模型为使用多组数据通过机器训练得出，所述多组数据中的每组数据均为包含烟尘的图片信息及标识该烟尘图片信息对应污染等级的标签；

根据所述烟尘污染等级自动调整电除尘器的除尘运行参数至对应的预设污染等级。

2.根据权利要求1所述的一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，所述烟尘污染等级包括由低至高依次排列的5个等级，每个等级数据通过机器训练时输入的烟尘的图片不低于1500张。

3.根据权利要求2所述的一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，当所述烟尘污染等级大于或等于4级时发出警报。

4.根据权利要求2所述的一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，当所述烟尘污染等级大于或等于3级时，提高电除尘器打震器的打震频率。

5.根据权利要求2所述的一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，所述用于训练所述烟尘图像分析模型的所述多组数据还包括不含有烟尘的图片信息，所述烟尘图像分析模型还用于输出不含烟尘的信息；当所述烟尘图像分析模型未输出不含烟尘的信息时，电除尘器停止工作，且处于待机状态。

6.根据权利要求1所述的一种电除尘器智能调节方法，其特征在于，所述机器训练采用的深度学习框架为Tensorflow；所述机器训练采用的模型架构训练分类模型为BigTransfer；所述机器训练采用的计算机编程语言为Python；所述机器训练采用的制作界面为Pylnstaller。

7.一种电除尘器智能调节系统，其特征在于，包括：

摄像模块，用于获取出烟口处的烟尘图像信息；

烟尘污染等级输出模块，用于将所述烟尘图像信息输入至预先构建的烟尘图像分析模型中，输出烟尘污染等级，其中，所述烟尘图像分析模型为使用多组数据通过机器训练得出，所述多组数据中的每组数据均为包含烟尘的图片信息及标识该烟尘图片信息对应污染等级的标签；

电除尘器控制模块，用于根据所述烟尘污染等级自动调整电除尘器的除尘运行参数至对应的预设污染等级。

8.一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述一种电除尘器智能调节方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项的一种电除尘器智能调节方法的步骤。