一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统技术方案

本发明专利技术涉及一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，包括：图像获取模块，通过设置网络摄像头采集在非结构化场景下输煤传送带对应的进煤口处的视频数据及输煤车辆输煤过程中的视频数据，包括分别设置在非结构化场景下的输煤传送带对应的进煤口处、输煤车上层进煤口、输煤车下层出煤口和输煤车定位轨道的网络摄像头；图像信息传输模块，通过网络接收网络摄像头传输的数字视频码流，并进行存储、管理；服务器端，对接收的视频画面进行处理，实现各输煤过程的溢煤状况监测以及输煤车辆的定位；无线传输模块，为图像信息传输模块与服务器端之间提供无线连接通道。与现有技术相比，本发明专利技术具有定位准确安全、监测效率高等优点。优点。优点。

【技术实现步骤摘要】
一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统


[0001]本专利技术涉及信息传输系统与图像检测
，尤其是涉及一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统。

技术介绍

[0002]非结构化环境指的是：表面(地面、墙面、障碍物表面)材质性能(表面材料、粗糙度、刚度、强度、颜色、反光、温度等)不均，结构及尺寸变化不规律且不稳定，环境信息(障碍物、采光、声音、气体、辐射、风力、干扰等)非固定、不可知、不可描述。
[0003]例如电厂等非结构化环境的生产中，现场输煤车间共有两条输煤传送带传输煤料，并配置有两辆输煤车，在生产工作中，输煤车采用滑轮定位，待输煤车移动至正确位置时，定位滑轮会刚好停留在轨道侧方平台上，然而这种定位方式的定位技术精度有待提升，并且缺乏相关监管手段，当输煤车定位出现偏差时有可能导致生产安全事故。在输煤车传输煤料与电厂传送带输煤运行时可能出现煤渣泄漏问题，缺乏有效的监控手段不仅会造成生产环境的污染，还可能在温度较高或者遇到明火时引燃煤渣，从而带来消防隐患。与此同时，一般电厂生产中安装的摄像头会因环境而产生移位，这样会使得监控的图像造成偏差从而影响监控效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，包括：
[0007]图像获取模块，通过设置网络摄像头采集在非结构化场景下的输煤传送带对应的进煤口处的视频数据及输煤车辆输煤过程中的视频数据；所述图像获取模块包括分别设置在非结构化场景下的输煤传送带对应的进煤口处、输煤车上层进煤口、输煤车下层出煤口以及输煤车定位轨道的网络摄像头；
[0008]图像信息传输模块，与网络摄像头连接，通过网络接收网络摄像头传输的数字视频码流，并进行存储、管理；
[0009]服务器端，对图像信息传输模块接收的视频画面进行处理，实现各输煤过程的溢煤状况的监测，并对输煤车辆进行定位；
[0010]无线传输模块，为图像信息传输模块与服务器端之间提供无线连接通道。
[0011]进一步地，所述服务器端包括：
[0012]服务器内网，服务器内网接收网络视频录像机通过无线传输模块发送的视频数据；
[0013]服务器端中央监测模块，对各网络摄像头捕获的视频数据进行在线监测，并对服务器内网接收到的视频数据进行溢煤监测及输煤车辆的定位。
[0014]进一步地，所述图像信息传输模块采用网络视频录像机，所述无线传输模块采用5G路由器网络。
[0015]进一步地，非结构化场景下的输煤车辆的轨道处的启停位置设有用以识别的带有颜色的字符。所述服务器端中央监测模块采用神经网络检测模型识别输煤车辆的轨道处的启停位置，进而实现输煤车辆的定位。具体内容为：
[0016]读取车辆启停点的视频流，对视频流前、后连续两帧做差法，设置连续两帧之差的阈值并判断做差后两帧之差是否小于阈值，若连续五帧图像两两之差小于阈值，则判断车辆停止，反之则为运动状态；
[0017]当判断车辆停止时，继续判断车辆停止位置是否符合要求，提取车辆轨道上启停位置的字符颜色区域，计算字符颜色区域面积；若计算的面积结果大于预设阈值，则判断车辆位于字符位置，此时利用神经网络检测模型识别字符并获取字符中心坐标；
[0018]基于拟合的位置，对该位置点的位基准图的数字中心坐标和识别到的字符中心坐标做差，输出定位误差，若误差属于合理范围，则车辆停止位置正确。
[0019]进一步地，服务器端采用视觉监测算法对溢煤状况进行监测。服务器端采用视觉监测算法对溢煤状况进行的监测包括输煤车上层进煤口的溢煤情况监测、输煤车下层出煤口的煤渣泄露监测以及输煤传送带对应的进煤口处的溢煤情况监测。
[0020]服务器端采用视觉监测算法对溢煤状况进行监测的具体内容为：
[0021]对待监测的图像画面提取感兴趣区域，对感兴趣区域采用积分帧差法，取前15帧图像均值与当前帧相减后进行二值化处理，二值化处理后计算感兴趣区域具有灰度值为255的像素点的个数，判断其是否大于阈值，若大于，则判断发生溢煤或发生煤渣泄露。
[0022]进一步地，在对输煤车辆进行定位或对溢煤状况进行监测时，采用视觉自校正算法对因网络摄像头位置移动导致的图像区域选择变化进行校正。
[0023]本专利技术提供的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，相较于现有技术至少包括如下有益效果：
[0024]1)本专利技术通过在输煤车的轨道处启停位置标记字符，并采用神经网络算法对字符进行识别从而定位，可避免现有技术中当输煤车定位出现偏差时有可能导致的生产安全事故，定位更加安全、准确；
[0025]2)本专利技术的服务器端应用神经网络算法和视觉监测算法对经由工作流程传输过来的视频画面(包含输煤车上层进煤口、输煤车下层出煤口、输煤传送带对应的进煤口)进行溢煤判断，并且对输煤车的轨道字符标志的视频画面进行实时识别，具有识别准确、监测实时性好的优点；同时采用视觉自校正算法可以防止因摄像头移动造成图像采集误差，进一步提高监测效率。
附图说明
[0026]图1为实施例中非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统的结构原理框图；
[0027]图2为实施例中非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统中服务器端运行的算法示意图。
具体实施方式
[0028]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。
[0029]实施例
[0030]本专利技术涉及一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，如图1所示，该系统包括依次连接的图像获取模块、图像信息传输模块、无线传输模块和服务器端。
[0031]图像获取模块用于通过网络摄像头捕捉非结构化场景下输煤情况的视频画面。具体地，图像获取模块包括分别设置在输煤传送带对应的进煤口处的网络摄像头，以及设置在输煤车上层进煤口、输煤车下层出煤口、输煤车定位轨道的网络摄像头。
[0032]图像信息传输模块采用网络视频录像机(NVR)，网络视频录像机(NVR)分别与各个网络摄像头连接。网络视频录像机的功能是通过网络接收网络摄像头传输的数字视频码流，并进行存储、管理，从而实现网络化带来的分布式架构优势。网络视频录像机通过无线传输模块与服务器端连接。
[0033]服务器端用于对接收的视频画面进行处理，并对输煤传送带、输煤车的输煤状况进行实时监测。服务器端设有服务器内网，服务器内网接收网络视频录像机通过无线传输模块发送的视频数据；服务器端设有服务器端中央监测模块，服务器端中央监测模块与各网络摄像头分别通过网络视频录像机、无线传输模块无线连接，对各网络摄像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，包括：图像获取模块，通过设置网络摄像头采集在非结构化场景下的输煤传送带对应的进煤口处的视频数据及输煤车辆输煤过程中的视频数据；所述图像获取模块包括分别设置在非结构化场景下的输煤传送带对应的进煤口处、输煤车上层进煤口、输煤车下层出煤口以及输煤车定位轨道的网络摄像头；图像信息传输模块，与网络摄像头连接，通过网络接收网络摄像头传输的数字视频码流，并进行存储、管理；服务器端，对图像信息传输模块接收的视频画面进行处理，实现各输煤过程的溢煤状况的监测，并对输煤车辆进行定位；无线传输模块，为图像信息传输模块与服务器端之间提供无线连接通道。2.根据权利要求1所述的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，所述服务器端包括：服务器内网，服务器内网接收网络视频录像机通过无线传输模块发送的视频数据；服务器端中央监测模块，对各网络摄像头捕获的视频数据进行在线监测，并对服务器内网接收到的视频数据进行溢煤监测及输煤车辆的定位。3.根据权利要求1所述的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，所述图像信息传输模块采用网络视频录像机，所述无线传输模块采用5G路由器网络。4.根据权利要求1所述的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，非结构化场景下的输煤车辆的轨道处的启停位置设有用以识别的带有颜色的字符。5.根据权利要求4所述的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，所述服务器端中央监测模块采用神经网络检测模型识别输煤车辆的轨道处的启停位置，进而实现输煤车辆的定位。6.根据权利要求5所述的非结构化场景下溢煤监测及输煤车辆定位系统，其特征在于，该系统实现输煤车辆的定位的具体内...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，李永华，王大为，杨叶君，顾新杰，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：