模型训练方法、矿用洒水车智能喷洒方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及露天矿矿山洒水车监管领域，数据采集，获取带有火煤和扬尘监控视频数据；火煤和扬尘视频数据处理为火煤和扬尘的图片数据；火煤和扬尘的图片数据打标，形成数据集；搭建YoloV6模型，并导入步骤三处理后的数据集；进行训练，得到具有火煤和扬尘识别能力的模型；具体涉及模型训练方法、矿用洒水车智能喷洒方法及系统；本发明专利技术提供了火煤和扬尘识别模型的训练方法、最优洒水路径的调度方法，扬尘识别模型的训练方法，获得一种火煤和扬尘识别能力的模型，至少解决人工识别效率低的问题；同时可以通过识别的火煤和扬尘位置信息，对洒水喷洒路径进行合理规划。水喷洒路径进行合理规划。水喷洒路径进行合理规划。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、矿用洒水车智能喷洒方法及系统


[0001]本专利技术涉及露天矿矿山洒水车监管领域，具体涉及模型训练方法、矿用洒水车智能喷洒方法及系统。

技术介绍

[0002]随着煤矿产业的不断扩大,目前大型露天矿区多采用重型自卸车辆运输,运输道路一般都是未经修筑的土路,路面平整度差,路面扬尘无法避免,不仅污染周围环境,损害工作人员的身体健康,而且缩短车辆的使用寿命,此外,扬尘会影响车辆驾驶员的视线,影响行车安全,降低生产效率；同时煤矿开采之后形成临空面，与空气充分接触后，达到着火点会局部自燃，会造成煤炭资源的损失、地面塌陷，向空气中排放大量一氧化碳、二氧化硫等有害气体，对环境产生极大的污染；因此,必须对矿区的火煤和扬尘进行洒水除尘处理。
[0003]目前对露天矿火煤和扬尘常用的除尘方式是通过洒水车持续在路面上进行洒水，这种方法虽然能达到一定的除尘效果，但是持续洒水，浪费水资源；露天矿道路情况复杂，需要对路径进行合理规划，那么该如何快速、准确地获取道路路面信息成为道路养护工作的关键所在。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了火煤和扬尘识别模型的训练方法、最优洒水路径的调度方法，扬尘识别模型的训练方法，获得一种火煤和扬尘识别能力的模型，至少解决人工识别效率低的问题；同时可以通过识别的火煤和扬尘位置信息，对洒水喷洒路径进行合理规划。
[0005]本专利技术使用的技术方案如下：一种火煤和扬尘识别模型的训练方法，包括如下步骤：步骤一，数据采集，获取带有火煤和扬尘监控视频数据；步骤二，火煤和扬尘视频数据处理为火煤和扬尘的图片数据；步骤三，火煤和扬尘的图片数据打标，形成数据集；步骤四，搭建YoloV6模型，并导入步骤三处理后的数据集；进行训练，得到具有火煤和扬尘识别能力的模型。
[0006]进一步，步骤三的具体方式为；使用labelme软件将扬尘的图片数据中，火煤和扬尘的地方用矩形框出来并给予标签，将标注好的图像转为txt格式，火煤和扬尘的图片数据及其标签对应，形成数据集。
[0007]进一步，将数据集进一步进行如下操作，使用python自动化脚本，将数据集按照训练集：验证集：测试集为7：2：1；将处理后的图片其标签存入服务器。
[0008] 具体的，步骤四训练过程中进行多次调参。
[0009]本申请还提出一种矿用洒水车智能喷洒方法，包括如下步骤步骤S1，实时视频数据采集；步骤S2，通过无线方式传输到DeepStream进行处理；DeepStream上部署了实施例
一训练好的火煤和扬尘识别模型；对火煤和扬尘进行识别检测；步骤S3，通过激光云台定位最终火煤扬尘位置；步骤S4，洒水车到达指定位置喷洒。
[0010] 其中，步骤S4具体为，在洒水车出发前，需要监测洒水车内水位、流量、位置。
[0011]优选的，步骤S4具体为，规划洒水车行驶的最优路径；洒水车通过最优路径进行喷洒具体的，最优路径的规划方法如下：把矿山中的道路抽象成为网络模型，把路径抽象为网络模型中的边，再把路径距离转化为边的权值；将调度中心和各个喷洒点抽象成N个节点，带权的具有N个节点的有向图用带权的邻接矩阵Cost表示，弧<Vi,Vj>的权值用Cost[i,j]表示，若从Vi到V不联通，则使Cost[i,j]=∞。
[0012]然后引入向量Dist，Dist[i]指始点到重点Vi的最小路径权值。
[0013]设定某一向量在有向图序号为m，则该向量值则设定为：
[0014]其中，V是网络节点的集合。
[0015]把从起点Vm出发已经找到最短路径的终点归为集合S中，S初值为S={V
m
},则：（1）选择Vj，使：；其中Vj是一条从Vm出发的已经求得的最短路径的重点，然后令：；（2）修改从顶点V
m
出发到集合V
‑
S中任一顶点V
k
的最短路径长度。若有：Dist[j]+Cost[j,k]<Dist[K]（3）修改Disk[k]为：Dist[K]=Dist[j]+Cost[j,k]重复（2）（3）步骤操作共N
‑
1次，以此求得从起始点调度中心V
m
出发到有向图中各顶点的最短路径。
[0016]本申请第三方面的目的在于提出，一种矿用洒水车智能喷洒系统，其特征在于，包括高精度摄像头、图像运算服务器、激光云台、洒水车系统；高精度摄像头设于露天矿道路两侧，用于进行实时视频数据采集，高清摄像头和运算服务器之间的通信连接；图像运算服务器用于接收实时视频数据，并对实时视频数据进行处理，识别火煤和扬尘信息，传递信号给激光云台，激光云台设于露天矿场，用于接收图像运算服务器的信号后，锁定火煤和扬尘位置，得到位置信息；洒水车系统，用于派出后进行洒水灭尘。
[0017]进一步，洒水车系统包括洒水车及设于洒水车上的测量硬件，包括毫米波雷达、流量计；毫米波雷达设于洒水车水箱内，用于测量洒水车内的水位；流量计设于洒水车的水阀前，用于测量洒水车的喷洒流量。
[0018]本专利技术所达到的有益效果为：本申请提出了火煤和扬尘识别模型的训练方法，根据此训练方法提出可，应用该模型的，根据露天矿现场的视频数据流，通过3DGIS技术建立路面系统，并根据激光云台，快速定位火煤和扬尘方位，对洒水车喷洒进行实时调度。并且此方法相对于目前露天矿的人工进行全天候洒水，能够有效的节约水资源，节约人工成本，提高喷洒效率，防止因工作人员失误引起的扬尘问题。
附图说明
[0019]图1是本专利技术的火煤和扬尘识别模型的训练方法流程框图。
[0020]图2是本专利技术的火煤和扬尘打标示意图。
[0021]图3是本专利技术的矿用洒水车智能喷洒系统硬件连接框图。
[0022]图4是本专利技术的矿用洒水车智能喷洒方法流程图。
实施方式
[0023]为便于本领域的技术人员理解本专利技术，下面结合附图说明本专利技术的具体实施方式。
[0024] 在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通；对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0025] 实施例一本专利技术提供的一种火煤和扬尘识别模型的训练方法包括如下步骤：如图1所示，步骤一，数据采集获取现内蒙古自治区扎哈淖尔煤业有限公司火煤和扬尘监控视频数据，露天矿安装高清摄像头，火煤和扬尘监控视频数据通过高清摄像头进行的视频采集。
[0026]步骤二，火煤和扬尘视频数据处理将火煤和扬尘监控视频数据导入OpenCV，并将火煤和扬尘视频数据，以每秒25帧转为图片数据；步骤三，火煤和扬尘图片数据处理人工筛选出有火煤和扬尘的图片数据，并使用labelme软件将有火煤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火煤和扬尘识别模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，数据采集，获取带有火煤和扬尘监控视频数据；步骤二，火煤和扬尘视频数据处理为火煤和扬尘的图片数据；步骤三，火煤和扬尘的图片数据打标，形成数据集；步骤四，搭建YoloV6模型，并导入步骤三处理后的数据集；进行训练，得到具有火煤和扬尘识别能力的模型。2.根据权利要求1所述的一种火煤和扬尘识别模型的训练方法，其特征在于：步骤三的具体方式为使用labelme软件将扬尘的图片数据中，火煤和扬尘的地方用矩形框出来并给予标签，将标注好的图像转为txt格式，火煤和扬尘的图片数据及其标签对应，形成数据集。3.根据权利要求2所述的一种火煤和扬尘识别模型的训练方法，其特征在于：将数据集进一步进行如下操作，使用python自动化脚本，将数据集按照训练集：验证集：测试集为7：2：1；将处理后的图片其标签存入服务器。4.根据权利要求1所述的一种火煤和扬尘识别模型的训练方法，其特征在于：步骤四训练过程中进行多次调参。5.一种矿用洒水车智能喷洒方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，实时视频数据采集；步骤S2，通过无线方式传输到DeepStream进行处理；DeepStream上部署了实施例一训练好的火煤和扬尘识别模型；对火煤和扬尘进行识别检测；步骤S3，通过激光云台定位最终火煤扬尘位置；步骤S4，洒水车到达指定位置喷洒。6.根据权利要求5所述的一种矿用洒水车智能喷洒方法，其特征在于：步骤S4具体为，在洒水车出发前，需要监测洒水车内水位、流量、位置。7.根据权利要求5所述的一种矿用洒水车智能喷洒方法，其特征在于：步骤S4具体为，规划洒水车行驶的最优路径；洒水车通过最优路径进行喷洒。8.根据权利要求7所述的一种矿用洒水车智能喷洒方法，其特征在于：最优路径的规划方法如下：把矿山中的道路抽象成为网络模型，把路径抽象为网络模型中的边，再把路径距离转化为边的权值；将调度中心和各个喷洒点抽象成N个节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，郝斌，张欣怡，王金明，任晓颖，刘丕亮，李金柱，
申请(专利权)人：扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司，
类型：发明
国别省市：