一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法及装置，在皮带机之间的落煤口处架设高清摄像机，摄像机拍摄画面正对落煤口，实时采集落煤口视频信息，处理过程可视化；该方法包括：对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理，所述预处理包括图像灰度化和滤波处理；计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs；当所述相对面积λs大于第一阈值Ts1时，确定所述图像中存在大煤块或堆煤情况；所述第一阈值Ts1取值范围：0

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法及装置
本专利技术涉及矿井环境的智能检测
，尤其涉及一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法及装置。
技术介绍
随着我国煤炭产业的不断发展，矿井下煤炭运输趋向于高速化、皮带化。皮带运输机已成为各个煤矿运煤的主要工具。煤炭运输过程中，可能发生大煤块堆煤，锚杆插入并撕裂皮带等异常情况，对设备造成损伤，为井下安全埋下隐患。目前，针对皮带机异常检测的方法主要是人工检测、传感器检测。但是人工检测费时费力，一个人同时要监控多条皮带机，异常发生时往往很难在第一时间得到处理。传感器检测大多基于接触式的方法，该类方法受矿井下潮湿复杂的环境影响，抗干扰能力差且不具有可视化，其耐久度、灵敏度、可靠性都很不理想。近来，一些研究人员提出了基于视频监控的检测方法。相对于人工检测和传感器检测，该方法属于非接触式检测方法。该类方法稳定性好，安装便捷，使用和维护成本低。孟凡芹等人利用一维小波分析和BP神经网络判断煤流大小，智能控制皮带机运速，但该方法需要先验数据进行训练，且无法对堆煤等异常情况发出报警。谢文治等人提出将背景差分法用于堆煤检测，根据堆积的煤块占选定感兴趣区域面积是否超过设定的阈值，判断是否存在堆煤，但该方法背景帧选取的好坏具有不确定性，判断结果缺乏鲁棒性。许军等人将Vibe算法和三帧差分法相结合，统计一段时间内的煤粒度比值来判断大煤块，但该方法算法复杂预警不及时。总结上述方法，目前同类方法的主要缺陷：1.主要针对较为平稳的皮带机运输途中，不能第一时间发现皮带机异常；未划定检测区域，增加无用处理时间；检测区域划定不合理，导致计算误差增大。2.已有方法在运动煤块检测与提取方面算法复杂，且检测结果缺乏鲁棒性。3.煤块面积计算方面，已有算法主要是求取煤块轮廓并计算联通区域面积，但落煤过程中煤块联通区域通常很难捕捉，计算结果误差较大。4.已有算法无法检测落煤过程中可能出现的锚杆。因此，针对上述问题如何提供有效的解决方法，是同行业人员亟待解决的问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法及装置，该方法可智能检测落煤口可能出现的大煤块或堆煤情况，有效增强检测鲁棒性，计算量小，运行速度快。第一方面，本专利技术提供一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法，包括：对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理，所述预处理包括图像灰度化和滤波处理；计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs；当所述相对面积λs大于第一阈值Ts1时，确定所述图像中存在大煤块或堆煤情况；所述第一阈值Ts1取值范围：0<Ts1<1。在一个实施例中，还包括：当所述相对面积λs大于第二阈值Ts2时，确定所述图像中存在堆煤情况；所述第二阈值Ts2取值范围：0<Ts1<Ts2<1。在一个实施例中，在对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理前，所述方法还包括：对落煤口监控视频画面中划定检测区域，提取视频帧图像；所述检测区域覆盖落煤口。在一个实施例中，计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs，包括：用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数将所述帧差法计算所得煤颗粒像素数和所述背景差分法计算所得煤颗粒像素数进行加权获得相对面积λs；式中α为面积系数，0<α<1；n为划定检测区域总像素数；为用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数；为用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数；nc为加权系数所得的图像中煤颗粒像素数。在一个实施例中，在对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理后，所述方法还包括：根据Canny边缘检测提取轮廓；通过概率霍夫变换检测所述提取轮廓中的直线，计算所述直线的长度li；计算所述长度li与所述划定检测区域的对角线长度l的比值，获得直线的相对长度所述n为通过概率霍夫变换检测到的直线的总数；当所述≥第三阈值Tl时，确定所述图像中存在锚杆；所述第三阈值Tl取值范围0<Tl<1。第二方面，本专利技术还提供一种基于视频处理的矿井皮带异常检测装置，包括：预处理模块，用于对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理，所述预处理包括图像灰度化和滤波处理；第一计算模块，用于计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs；确定模块，用于当所述相对面积λs大于第一阈值Ts1时，确定所述图像中存在大煤块或堆煤情况；所述第一阈值Ts1取值范围：0<Ts1<1。在一个实施例中，所述确定模块，还用于当所述相对面积λs大于第二阈值Ts2时，确定所述图像中存在堆煤情况；所述第二阈值Ts2取值范围：0<Ts1<Ts2<1。在一个实施例中，所述装置还包括第一提取模块，用于对落煤口监控视频画面中划定检测区域，提取视频帧图像；所述检测区域覆盖落煤口。在一个实施例中，所述第一计算模块，包括：第一计算子模块，用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数第二计算子模块，用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数第三计算子模块，用于将所述第一计算子模块的和所述第二计算子模块的进行加权获得相对面积λs；式中α为面积系数，0<α<1；n为划定检测区域总像素数；为用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数；为用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数；nc为加权系数所得的图像中煤颗粒像素数。在一个实施例中，所述装置还包括：第二提取模块，用于根据Canny边缘检测提取轮廓；检测与计算模块，用于通过概率霍夫变换检测所述提取轮廓中的直线，计算所述直线的长度li；第二计算模块，用于计算所述长度li与所述划定检测区域的对角线长度l的比值，获得直线的相对长度所述n为通过概率霍夫变换检测到的直线的总数；所述确定模块，用于当所述≥第三阈值Tl时，确定所述图像中存在锚杆；所述第三阈值Tl取值范围0<Tl<1。本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：本专利技术实施例提供的一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法，在皮带机之间的落煤口处架设高清摄像机，摄像机拍摄画面正对落煤口，实时采集落煤口视频信息，处理过程可视化；可保证在第一时间发现异常并作出处理，通过摄像机捕捉的视频画面，对每一帧画面进行分析，智能检测落煤口可能出现的大煤块或堆煤情况，该方法可增强检测鲁棒性，计算量小，计算误差低，运行速度快。本专利技术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，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术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。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术提供的基于视频处理的矿井皮带异常检测方法的流程图；图2为本专利技术提供的摄像机安装位置示意图；图3为本专利技术提供的对视频监控画面进行划定和提取的示意图；图4为本专利技术提供的又一基于视频处理的矿井皮带异常检测方法的流程图；图5为本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法，其特征在于，包括：对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理，所述预处理包括图像灰度化和滤波处理；计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs；当所述相对面积λs大于第一阈值Ts1时，确定所述图像中存在大煤块或堆煤情况；所述第一阈值Ts1取值范围：0

【技术特征摘要】
1.一种基于视频处理的矿井皮带异常检测方法，其特征在于，包括：对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理，所述预处理包括图像灰度化和滤波处理；计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs；当所述相对面积λs大于第一阈值Ts1时，确定所述图像中存在大煤块或堆煤情况；所述第一阈值Ts1取值范围：0<Ts1<1。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当所述相对面积λs大于第二阈值Ts2时，确定所述图像中存在堆煤情况；所述第二阈值Ts2取值范围：0<Ts1<Ts2<1。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理前，所述方法还包括：对落煤口监控视频画面中划定检测区域，提取视频帧图像；所述检测区域覆盖落煤口。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算经预处理后的图像中煤颗粒像素数nc和划定检测区域总像素数n的比值，得到相对面积λs，包括：用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数将所述帧差法计算所得煤颗粒像素数和所述背景差分法计算所得煤颗粒像素数进行加权获得相对面积λs；式中α为面积系数，0<α<1；n为划定检测区域总像素数；为用帧差法计算当前帧图像的煤颗粒像素数；为用背景差分法计算所述当前帧图像的煤颗粒像素数；nc为加权系数所得的图像中煤颗粒像素数。5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在对落煤口监控视频提取的帧图像进行预处理后，所述方法还包括：根据Canny边缘检测提取轮廓；通过概率霍夫变换检测所述提取轮廓中的直线，计算所述直线的长度li；计算所述长度li与所述划定检测区域的对角线长度l的比值，获得直线的相对长度所述n为通过概率霍夫变换检测到的直线的总数；当所述第三阈值Tl时，确定所述图像中存在锚杆；所述第三阈值Tl取值范围0<Tl<1。6.一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：程德强，庄焕东，郭昕，于文洁，张国鹏，刘海，查伟，李化玉，王鹏，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32