井下皮带运输机异物检测方法和装置制造方法及图纸

本申请提出了一种井下皮带运输机异物检测方法，包括：使用高帧率摄像仪采集井下皮带运输过程中的实时视频；对实时视频进行关键帧提取，并对提取后的图像进行增强处理，得到目标图像；将目标图像输入异物识别模型中，输出分析数据；将分析数据中识别到的异物目标框信息与实时视频进行叠加，输出带目标框的实时视频；将生成的带目标框的实时视频和分析数据中识别到的其他异物信息存入数据库，并根据数据库中的数据生成报警通知。采用上述方案的本发明专利技术能够有效提高皮带异物检测的速度与精度。明能够有效提高皮带异物检测的速度与精度。明能够有效提高皮带异物检测的速度与精度。

【技术实现步骤摘要】
井下皮带运输机异物检测方法和装置


[0001]本申请涉及煤矿井下安全设备
，尤其涉及井下皮带运输机异物检测方法和装置。

技术介绍

[0002]皮带输运机作为在煤矿井下复杂环境中负责煤炭运输的重要机械，但由于过载、异物、长距离运输等原因，导致运输机皮带极易受损，例如皮带跑偏，皮带打滑，皮带撕裂等，并由此产生一系列生产事故。皮带撕裂作为运输机皮带最常见事故，一般是由混杂在煤炭中尖锐物件(如锚杆、铁块、铁棍、大块煤矸石、槽钢等)刺穿所造成，皮带撕裂会对煤矿正常生产造成巨大影响，不仅会降低煤矿生产效率，更有可能威胁到工作人员的安全。
[0003]针对皮带异物检测，目前传统的检测方法主要有人工检测、雷达检测、金属探测器检测和电磁除铁检测等。传统的检测方法的缺点包括：人工检测效率低，且存在人力资源的浪费与安全隐患；雷达检测成本高，受环境影响强；金属探测器和电磁除铁检测适用范围小，而现有的视频分析方法由于皮带运动速度过快，无法兼顾识别精度与检测速度。

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种井下皮带运输机异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：使用高帧率摄像仪采集井下皮带运输过程中的实时视频；对所述实时视频进行关键帧提取，并对提取后的图像进行增强处理，得到目标图像；将所述目标图像输入异物识别模型中，输出分析数据；将所述分析数据中识别到的异物目标框信息与所述实时视频进行叠加，输出带目标框的实时视频；将生成的所述带目标框的实时视频和所述分析数据中识别到的其他异物信息存入数据库，并根据数据库中的数据生成报警通知。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对提取后的图像进行增强处理，包括：将所述提取后的图像转换为HSV空间图像；在保持色调分量不变与校对饱和度分量情况下，使用融合Retinex算法对所述HSV空间图像的亮度分量进行增强；将经过调整的HSV空间图像转换回原格式图像，完成图像增强，其中，所述融合Retinex算法表示为：其中，r(x,y)表示融合Retinex算法最终收到的图像信息，N表示尺度的总目数，w
k
表示每个尺度上的系数，I(x,y)＝R(x,y)
×
L(x,y)，R(x,y)表示物体的反射分量，L(x,y)表示光的照度分量，H
k
(x,y)表示融入双边滤波理论生成的新的中心环绕函数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异物识别模型以ResNet101作为的主干网络，在所述异物识别模型输出的基础上进行多尺度特征融合，并对特征融合得到的特征层进行边框回归与分类，所述异物识别模型的损失函数为Focal Loss损失函数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，训练所述异物识别模型，包括：获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括训练集和验证集，所述训练数据集包括煤矿井下的皮带应用场景图片；使用所述训练集、基于随机梯度下降法优化损失函数对所述异物模型进行训练，直到与所述验证集的相似度系数不再上升，完成训练。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练数据集由皮带上带有异物图像与无异物正常图片组成，获取所述训练数据集，包括：通过标注平台对原始图片进行标注，获得与所述原始图片对应的标注文件，其中，所述标注文件包括所述原始图片的标注框顶点坐标数据；对所述原始图片进行仿射变换处理，并在图片进行变换时对标注文件按照对应的变换方式进行处理，使得图片数据与标注文件数据保持一致，其中，所述仿射变换包括翻转、平移、旋转变换；将完成标注与仿真变换的数据集按照预设比例进行划分，得到所述训练集和所述验证集。6.一种井下皮带运输机异物检测装置，其特征在于，包括采集模块、处理模块、识别模块、分析数据处理模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，郝博南，张立亚，吴文臻，李晨鑫，李标，杨国伟，赵青，杨志方，彭丽，
申请(专利权)人：煤炭科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：