煤岩识别方法和装置制造方法及图纸

本公开提出一种煤岩识别方法和装置，涉及计算机技术领域。其中，方法包括：通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并获取多个参考音频特征；对待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；根据第一音频特征与多个参考音频特征之间的相似度，从多个参考音频特征中确定第二音频特征；根据第二音频特征所属的类别，确定采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，第一预测类别用于指示煤炭或岩石。由此，可以根据采煤机截割煤岩的待测音频信号的音频特征和已知类别的多个参考音频特征之间的相似度，实现对待测音频信号对应的采煤机所截割的煤岩的自动识别，即识别采煤机截割的是煤炭还是岩石。机截割的是煤炭还是岩石。机截割的是煤炭还是岩石。

【技术实现步骤摘要】
煤岩识别方法和装置


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种煤岩识别方法和装置。

技术介绍

[0002]煤炭是我国的重要资源之一，随着煤矿开采技术水平的不断发展，煤矿开采工作正朝着少人化和智能化的方向发展。
[0003]煤岩识别指的是通过采用相关方法自动识别出煤岩对象为煤炭或者岩石的过程。通过对煤岩的识别，能够更加准确地掌握采煤机的割煤力度，对输出煤质的保证具有非常重要的意义。
[0004]为了使得煤矿相关工作人员能够及时且准确地获取采煤机截割煤岩的状态，即获取采煤机当前截割的是煤炭还是岩石，如何实现煤岩的自动识别是非常重要的。

技术实现思路

[0005]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]本公开提出一种煤岩识别方法和装置，可以基于深度学习技术，获取采煤机截割煤岩的待测音频信号的音频特征，从而可以根据待测音频信号的音频特征和已知类别的多个参考音频特征之间的相似度，实现对待测音频信号对应的采煤机所截割的煤岩的自动识别，即识别采煤机截割的是煤炭还是岩石。
[0007]本公开第一方面实施例提出了一种煤岩识别方法，包括：
[0008]通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并获取多个参考音频特征；
[0009]对所述待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；
[0010]根据所述第一音频特征与所述多个参考音频特征之间的相似度，从所述多个参考音频特征中确定第二音频特征；
[0011]根据所述第二音频特征所属的类别，确定所述采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，所述第一预测类别用于指示煤炭或岩石。
[0012]本公开实施例的煤岩识别方法，通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并获取多个参考音频特征；对待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；根据第一音频特征与多个参考音频特征之间的相似度，从多个参考音频特征中确定第二音频特征；根据第二音频特征所属的类别，确定采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，第一预测类别用于指示煤炭或岩石。由此，可以基于深度学习技术，获取采煤机截割煤岩的待测音频信号的音频特征，从而可以根据待测音频信号的音频特征和已知类别的多个参考音频特征之间的相似度，实现对待测音频信号对应的采煤机工作时所截割的煤岩的自动识别，即识别采煤机截割的是煤炭还是岩石。
[0013]本公开第二方面实施例提出了一种煤岩识别装置，包括：
[0014]第一处理模块，用于通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并
获取多个参考音频特征；
[0015]第一提取模块，用于对所述待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；
[0016]第一确定模块，用于根据所述第一音频特征与所述多个参考音频特征之间的相似度，从所述多个参考音频特征中确定第二音频特征；
[0017]第二确定模块，用于根据所述第二音频特征所属的类别，确定所述采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，所述第一预测类别用于指示煤炭或岩石。
[0018]本公开实施例的煤岩识别装置，通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并获取多个参考音频特征；对待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；根据第一音频特征与多个参考音频特征之间的相似度，从多个参考音频特征中确定第二音频特征；根据第二音频特征所属的类别，确定采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，第一预测类别用于指示煤炭或岩石。由此，可以基于深度学习技术，获取采煤机截割煤岩的待测音频信号的音频特征，从而可以根据待测音频信号的音频特征和已知类别的多个参考音频特征之间的相似度，实现对待测音频信号对应的采煤机所截割的煤岩的自动识别，即识别采煤机截割的是煤炭还是岩石。
[0019]本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的煤岩识别方法。
[0020]本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的煤岩识别方法。
[0021]本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的煤岩识别方法。
[0022]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0023]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0024]图1为本公开实施例一所提供的煤岩识别方法的流程示意图；
[0025]图2为本公开实施例二所提供的煤岩识别方法的流程示意图；
[0026]图3为本公开实施例三所提供的煤岩识别方法的流程示意图；
[0027]图4为本公开实施例四所提供的煤岩识别方法的流程示意图；
[0028]图5为本公开所提供的煤岩识别流程示意图；
[0029]图6为本公开实施例五所提供的煤岩识别装置的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
[0031]煤矿设备(比如采煤机)工作时的音频信号与煤矿设备的机械结构、工作状态密切
相关，当煤矿设备的零件或部件由于作业后状态发生变化时，其音频信号特性也会相应发生变化，因此，煤矿设备工作时的音频信号可以作为分析煤矿设备运行状态的一项重要指标，而基于音频信号的监测手段对于采煤机工作的煤岩识别技术具有重要意义。相关技术中，是通过采集采煤机的煤岩图像信号、机臂振动信号、电机电流信号等，根据上述采集到的信息，确定采煤机截割煤岩的状态，即确定采煤机当前截割的是煤炭还是岩石。
[0032]然而，图像信号较易受到粉尘遮挡，影响煤岩状态识别结果的准确性，而机械振动、电机电流信号属于间接监测手段，并不直接高效。
[0033]考虑到采煤机截割煤岩时的音频信号较强，信噪比较高，有利于煤岩识别任务，本公开中，可以基于采煤机工作时的音频信号，识别采煤机截割煤岩的状态。
[0034]下面参考附图描述本公开实施例的煤岩识别方法和装置。
[0035]图1为本公开实施例一所提供的煤岩识别方法的流程示意图。
[0036]本公开实施例以该煤岩识别方法被配置于煤岩识别方法装置中来举例说明，该煤岩识别方法装置可以应用于任一电子设备中，以使该电子设备可以执行煤岩识别方法功能。
[0037]其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为PC(Personal Computer，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤岩识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过声音传感器对采煤机进行监测，以获取待测音频信号，并获取多个参考音频特征；对所述待测音频信号进行特征提取，以获取第一音频特征；根据所述第一音频特征与所述多个参考音频特征之间的相似度，从所述多个参考音频特征中确定第二音频特征；根据所述第二音频特征所属的类别，确定所述采煤机所截割的煤岩的第一预测类别，其中，所述第一预测类别用于指示煤炭或岩石。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个参考音频特征中包括属于煤炭的第一参考音频特征和属于岩石的第二参考音频特征；所述获取多个参考音频特征，包括：获取多个第一参考音频信号，其中，所述第一参考音频信号是所述声音传感器在所述采煤机截割煤炭时所采集的音频信号；获取多个第二参考音频信号，其中，所述第二参考音频信号是所述声音传感器在所述采煤机截割岩石时所采集的音频信号；分别对所述多个第一参考音频信号进行特征提取，以得到各所述第一参考音频信号的第一子参考音频特征；分别对所述多个第二参考音频信号进行特征提取，以得到各所述第二参考音频信号的第二子参考音频特征；根据各所述第一子参考音频特征，确定所述第一参考音频特征，并根据各所述第二子参考音频特征，确定所述第二参考音频特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一子参考音频特征，确定所述第一参考音频特征，并根据各所述第二子参考音频特征，确定所述第二参考音频特征，包括：获取各所述第一子参考音频特征的第一权重，以及获取各所述第二子参考音频特征的第二权重；根据各所述第一子参考音频特征的第一权重，对各所述第一子参考音频特征进行加权求和，以得到所述第一参考音频特征；根据各所述第二子参考音频特征的第二权重，对各所述第二子参考音频特征进行加权求和，以得到所述第二参考音频特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过声音传感器对样本采煤机进行监测，以得到多个训练音频信号，并对所述多个训练音频信号进行类别标注，以得到所述多个训练音频信号的标注类别；分别对所述多个训练音频信号进行特征提取，以获取各所述训练音频信号的训练音频特征；针对任一所述训练音频特征，根据所述训练音频特征和所述多个参考音频特征之间的相似度，确定所述样本采煤机所截割的煤岩的第二预测类别；根据所述第二预测类别和所述训练音频信号的标注类别，对所述多个参考音频特征进行更新。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二预测类别和所述训练音
频信号的标注类别，对所述多个参考音频特征进行更新，包括：判断所述第二预测类别与所述训练音频信号的标注类别之间的差异是否大于设定差异阈值；响应于所述差异大于所述设定差异阈值，对各所述第一子参考音频特征的第一权重进行更新，和/或，对各所述第二子参考音频特征的第二权重进行更新；根据更新后的各所述第一子参考音频特征的第一权重，对所述多个参考音频特征中的所述第一参考音频特征进行更新，和/或，根据更新后的各所述第二参考音频特征的第二权重，对所述多个参考音频特征中的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，冯银辉，高思伟，曹宁宁，贺鹏，李再峰，郑闯，王帅，陈凯，
申请(专利权)人：北京煤科天玛自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：