基于神经网络的矿区空气质量检测方法、装置及设备

本申请关于一种基于神经网络的矿区空气质量检测方法、装置及设备，涉及环境监测技术领域，方法包括：将对矿区进行拍摄得到的视频输入空气质量检测模型，通过模型的第一神经网络对视频的RGB图像进行特征提取，得到第一视频特征，通过模型的第二神经网络，对视频进行语义分割，得到第二视频特征以指示视频中的不同区域，对第一视频特征和第二视频特征进行融合，得到每个区域的融合视频特征，基于此，输出矿区的空气质量检测结果，并在结果符合条件的情况下，发送预警信息。通过这种方式，能够根据对矿区进行实时拍摄得到的视频来实时检测矿区的空气质量，成本较低，并且，以区域为粒度来输出质量检测结果，能够提升质量检测结果的精确度。