1.一种实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，在s2中，所述不同坍落度范围包括：50mm-100mm、110mm-150mm、160mm-210mm三种等级。
3.如权利要求1所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，在s3中，所述分类模型搭建是基于多流resnet34-lateconvfusion的架构，结合多流resnet34网络和late conv fusion 层，实现对混凝土纹理特征以及流动性特征的提取。
4.如权利要求3所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，在s3中，所述分类模型搭建的方式包括：
5.如权利要求4所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，在s31中，对于每个过程图像，采用多流卷积神经网络流架构建立三个独立的卷积神经网络流进行分别处理；
6.如权利要求5所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，在s32中，权重分配模型采用全连接层实现，将lateconvfusion输出的特征向量作为全连接层的输入，设置全连接层的输出神经元数量为3以对应三个类别，则全连接层采用下式对混凝土坍落度类别进行预测：
7.如权利要求1所述的实时在线检测混凝土坍落度范围的方法，其特征在于，还包括实时在线检测混凝土坍落度范围的装置，所述装置包括：